Enhancing Imperceptibility: Zero-width Character-based Text Steganography for Preserving Message Privacy
Notice bibliographique
Résumé
Background: Text steganography preserves the privacy of secret messages by hiding them in cover text.However, existing text steganography techniques embed messages by introducing distortions in text, reducing the similarity between the cover and stegotext.Objective: The objective of this study was to design a method that increases the number of embedding choices and locations to hide more secret bits per distortion in the cover text.The goal is to enhance both embedding capacity and imperceptibility.Methods: A text steganography method is proposed that uses eight zero-width characters (ZWCs) to embed secret messages in the cover text.The proposed method also treats every character in the cover text as a potential embedding location.With eight embedding choices and bit encoding based on embedding locations, more bits can be hidden with fewer insertions in cover text.Results: Experimental results confirm that the proposed method embeds a greater number of bits per insertion of ZWC in the cover text.It also requires a smaller number of insertions to embed secret messages of comparable length.Consequently, the proposed method achieves higher embedding capacity and better imperceptibility compared to existing text steganography methods. Conclusion:The proposed method presents a substantial improvement in text steganography by increasing embedding capacity per distortion and preserving high similarity between cover and stegotext, thus enabling more secure covert communication.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».