Resumen

El esteganálisis lingüístico puede indicar la existencia de contenido esteganográfico en portadores de texto sospechosos. El esteganalisis lingüístico preciso en portadores sospechosos es crítico para la seguridad multimedia. En este artículo, introducimos un enfoque de esteganálisis lingüístico neuronal basado en la autoatención multicabezal. En el enfoque de esteganálisis propuesto, las palabras del texto se mapean primero en el espacio semántico con una representación oculta para modelar mejor las características semánticas. A continuación, utilizamos la autoatención multicabezal para modelar las interacciones entre las palabras del portador. Por último, se utiliza una capa softmax para clasificar el texto de entrada como encubierto o stego. Experimentos exhaustivos validan la eficacia de nuestro método.

• Materias:Ingeniería electrónica Redes Inalámbricas Procesamiento de señales asistido por computador Informática Procesamiento de datos
• Subjects:Electronic engineering Wireless Networks Signal processing computer-assisted Computing Data processing
• Palabras claves:cabeza propia, enfoque de esteganálisis lingüístico neural, esteganálisis lingüístico preciso, portadores de texto sospechosos, atención, palabras, experimentos exhaustivos, esteganálisis lingüístico, texto de entrada, seguridad multimedia
• Keywords:head self, neural linguistic steganalysis approach, precise linguistic steganalysis, suspicious text carriers, attention, words, extensive experiments, linguistic steganalysis, input text, multimedia security