模倣関数はファイル${\displaystyle A}$を変更し、別のファイル${\displaystyle B}$の統計的性質を仮定します。つまり、${\displaystyle p(t,A)}$が${\displaystyle A}$にある部分文字列${\displaystyle t}$の確率である場合、模倣関数${\displaystyle f}$は${\displaystyle A}$をコード化して${\displaystyle p(t,f(A))}$長さはいくつかの${\displaystyle n}$より短い。一般に、ステガノグラフィーと呼ばれる情報を隠すための基本的な技術の1つと考えられています。
最も単純な模倣関数は、単純な統計モデルを使用して出力内のシンボルを選択します。確率${\displaystyle p(x,A)}$で項目${\displaystyle x}$が発生し、確率${\displaystyle p(y,A)}$で項目${\displaystyle y}$が発生するとの統計モデルでは、乱数を使用して${\displaystyle x}$または${\displaystyle y}$または${\displaystyle p(y,A)}$とする。
より洗練された模倣関数は、${\displaystyle B}$の文法ベースのモデルを使用して出力を構造化します。 1つの例、「SpamMimic」は、文脈自由文法を使用して、典型的な迷惑メールメッセージの構造をモデル化します。入力ファイルAをスパムメッセージのように変換します。
さらに洗練されたモデルは、リバーシブルチューリングマシンを使用します。