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基于Transformer神经机器翻译的文本隐写方法
1
作者
金家立
马卫娇
+1 位作者
李晖
金纾羽
《计算机应用与软件》
北大核心
2025年第5期381-386,共6页
针对基于机器翻译的文本隐写方法存在的翻译质量差、隐藏容量低的问题,提出一种基于Transformer神经机器翻译的文本隐写方法。通过使用较为先进的神经机器翻译模型以及加入隐藏模块的Beam Search解码器,能够根据秘密信息在每一时间步输...
针对基于机器翻译的文本隐写方法存在的翻译质量差、隐藏容量低的问题,提出一种基于Transformer神经机器翻译的文本隐写方法。通过使用较为先进的神经机器翻译模型以及加入隐藏模块的Beam Search解码器,能够根据秘密信息在每一时间步输出与之对应的BPE编码,实现在翻译的过程中嵌入秘密信息。实验结果表明,该方法能够生成高质量、大隐藏容量的隐写译文。与以往的方法相比,BLEU值和隐藏容量分别提升4.84和1.63百分点。
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关键词
信息隐藏
文本隐写
机器翻译
TRANSFORMER
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职称材料
基于自动选择编码及动态选词策略的文本隐写方法
被引量：
3
2
作者
李晖
金家立
+1 位作者
金纾羽
马卫娇
《通信学报》
EI
CSCD
北大核心
2022年第9期240-253,共14页
针对文本编码方式不灵活以及候选词增加导致生成的隐写文本质量较低的问题,提出了一种基于自动选择编码及动态选词策略的文本隐写方法。所提方法基于Transformer的神经机器翻译模型生成隐写译文。在生成隐写译文的过程中,采用定长编码...
针对文本编码方式不灵活以及候选词增加导致生成的隐写文本质量较低的问题,提出了一种基于自动选择编码及动态选词策略的文本隐写方法。所提方法基于Transformer的神经机器翻译模型生成隐写译文。在生成隐写译文的过程中,采用定长编码和哈夫曼编码建立候选词与码字之间的映射关系,通过计算隐写词元与正常词元的概率差异百分比,实现基于概率差异阈值的动态选词。最后,比较生成的2种隐写译文Sacrebleu的大小,实现编码方式的自动选择。实验结果表明,所提方法能够生成流畅度高、可读性强的隐写译文。当隐藏容量为11.19%时,隐写译文的Sacrebleu达到10.53。
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关键词
信息隐藏
自然语言生成
文本隐写
机器翻译
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职称材料
题名
基于Transformer神经机器翻译的文本隐写方法
1
作者
金家立
马卫娇
李晖
金纾羽
机构
沈阳工业大学信息科学与工程学院
广东东软学院计算机学院
北京猿力未来科技有限公司
出处
《计算机应用与软件》
北大核心
2025年第5期381-386,共6页
文摘
针对基于机器翻译的文本隐写方法存在的翻译质量差、隐藏容量低的问题,提出一种基于Transformer神经机器翻译的文本隐写方法。通过使用较为先进的神经机器翻译模型以及加入隐藏模块的Beam Search解码器,能够根据秘密信息在每一时间步输出与之对应的BPE编码,实现在翻译的过程中嵌入秘密信息。实验结果表明,该方法能够生成高质量、大隐藏容量的隐写译文。与以往的方法相比,BLEU值和隐藏容量分别提升4.84和1.63百分点。
关键词
信息隐藏
文本隐写
机器翻译
TRANSFORMER
Keywords
Information hiding
Text steganography
Machine translation
Transformer
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
基于自动选择编码及动态选词策略的文本隐写方法
被引量：
3
2
作者
李晖
金家立
金纾羽
马卫娇
机构
沈阳工业大学信息科学与工程学院
北京猿力未来科技有限公司
广东东软学院计算机学院
出处
《通信学报》
EI
CSCD
北大核心
2022年第9期240-253,共14页
文摘
针对文本编码方式不灵活以及候选词增加导致生成的隐写文本质量较低的问题,提出了一种基于自动选择编码及动态选词策略的文本隐写方法。所提方法基于Transformer的神经机器翻译模型生成隐写译文。在生成隐写译文的过程中,采用定长编码和哈夫曼编码建立候选词与码字之间的映射关系,通过计算隐写词元与正常词元的概率差异百分比,实现基于概率差异阈值的动态选词。最后,比较生成的2种隐写译文Sacrebleu的大小,实现编码方式的自动选择。实验结果表明,所提方法能够生成流畅度高、可读性强的隐写译文。当隐藏容量为11.19%时,隐写译文的Sacrebleu达到10.53。
关键词
信息隐藏
自然语言生成
文本隐写
机器翻译
Keywords
information hiding
natural language generation
text steganography
machine translation
分类号
TP309 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
基于Transformer神经机器翻译的文本隐写方法
金家立
马卫娇
李晖
金纾羽
《计算机应用与软件》
北大核心
2025
0
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职称材料
2
基于自动选择编码及动态选词策略的文本隐写方法
李晖
金家立
金纾羽
马卫娇
《通信学报》
EI
CSCD
北大核心
2022
3
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职称材料
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参考文献
引证文献
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