Mimic function とは

模倣関数はファイル A {\displaystyle A} を変更し、別のファイル B {\displaystyle B} の統計的性質を仮定します。つまり、 p ( t , A ) {\displaystyle p(t,A)} A {\displaystyle A} にある部分文字列 t {\displaystyle t} の確率である場合、模倣関数 f {\displaystyle f} A {\displaystyle A} をコード化して p ( t , f ( A ) ) {\displaystyle p(t,f(A))} 長さはいくつかの n {\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 p ( x , A ) {\displaystyle p(x,A)} で項目 x {\displaystyle x} が発生し、確率 p ( y , A ) {\displaystyle p(y,A)} で項目 y {\displaystyle y} が発生するとの統計モデルでは、乱数を使用して x {\displaystyle x} または y {\displaystyle y} または p ( y , A ) {\displaystyle p(y,A)} とする。
より洗練された模倣関数は、 B {\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。