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摘要
当前，由于深度学习技术的发展，信息隐藏方向有了巨大进步，由原始的隐写方法逐步实现语言隐写，尤其近几年来语言隐写技术取得了很大的突破。但是之前所提出的基于循环神经网络等的隐写方法存在偏差，而且在生成步骤所获得的候选池也是基于固定的控制，这样会使隐写的安全性大大降低。基于此，提出了一种基于动态选词策略的语言隐写模型，在保证秘密信息正常隐藏在生成文本中的同时，通过计算词典中单词的方差与阈值进行比较来确定最佳候选池的大小，从而以降低困惑度的形式来实现生成句子的安全性。实验表明，基于动态选词的方法可以实现生成更加流畅且自然的隐写文本，但会小小的牺牲嵌入率。
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