Newest papers

Beyond End-to-End Recovery: Towards a Better Understanding of LLM Steganography via Rolewise Decomposition

Om Tailor, Yucheng Pan, Solaleh Mohammadi, Xinyan Liu, Kaiqing Zhang · 2026 · arXiv

DOI: 10.48550/arXiv.2610.30516 · open-access PDF

Russian

В большой языковой модели (LLM) стеганографии кодировщик скрывает частное сообщение в иначе обычном ответе, как текст, переданный декодеру, который пытается его восстановить. Успех этой передачи частных сообщений обычно измеряется через восстановление от конца до конца (E2E), которое проверяет, правильно ли декодер восстанавливает частное сообщение. Однако, E2E восстановление не может отличить неудачи кодирования от неудач декодирования или раскрыть, как частное сообщение представлено в передаваемом тексте кодировщика.

Machine translation (Meta M2M100); the English original follows.

Abstract

In large language model (LLM) steganography, an encoder hides a private message in an otherwise ordinary response, as text transmitted to a decoder, who attempts to recover it. The success of this private-message transmission is commonly measured through end-to-end (E2E) recovery, which checks whether the decoder correctly reconstructs the private message. However, E2E recovery cannot distinguish encoding failures from decoding failures or reveal how the private message is represented in the encoder's transmitted text. To address these limitations, we introduce a rolewise decomposition framewo

Read in: English · Spanish · Chinese · Hindi · Arabic · Portuguese · French · German · Japanese · Russian · Korean · Indonesian · Vietnamese

Sources: OpenAlex (CC0), arXiv, Crossref. Agent Exchange