Show simple item record

dc.contributor.authorБобрович, Я.uk
dc.contributor.authorBobrovych, Y. B.en
dc.date.accessioned2026-09-03T10:58:06Z
dc.date.available2026-09-03T10:58:06Z
dc.date.issued2026
dc.identifier.citationБобрович Я. Математична та алгоритмічна модель програмного модуля генеративної лінгвістичної стеганографії на базі малих мовних моделей // Матеріали Міжнародної науково-практичної інтернет-конференції «Молодь в науці: дослідження, проблеми, перспективи (МН-2026)», м. Вінниця, 22-26 червня 2026 р. Електрон. текст. дані. 2026. URI: https://conferences.vntu.edu.ua/index.php/mn/mn2026/paper/view/29715.uk
dc.identifier.urihttps://ir.lib.vntu.edu.ua/handle/123456789/53975
dc.description.abstractУ роботі розглядається математична та алгоритмічна модель побудови прихованих каналів передачі даних за допомогою генеративної лінгвістичної стеганографії. Обґрунтовано перехід від класичних криптографічних підходів до імовірнісного керування авторегресійною генерацією на базі малих мовних моделей (SLM), зокрема Phi-3 Mini. Запропонована модель інтегрує оптимізацію розподілів (OD-Stega) за допомогою Лагранжевого формалізму для максимізації ентропійної ємності з жорстким контролем дивергенції Кульбака–Лейблера. Для усунення проблеми токенізаційної невідповідності (Tokenizationuk
dc.description.abstractThis paper examines a mathematical and algorithmic model for constructing covert data transmission channels using generative linguistic steganography. It substantiates the transition from classical cryptographic approaches to probabilistic control of autoregressive generation based on small language models (SLMs), in particular Phi-3 Mini.en
dc.language.isouk_UAuk_UA
dc.publisherВНТУuk
dc.relation.ispartofМатеріали Міжнародної науково-практичної інтернет-конференції «Молодь в науці: дослідження, проблеми, перспективи (МН-2026)», м. Вінниця, 22-26 червня 2026 р.uk
dc.relation.urihttps://conferences.vntu.edu.ua/index.php/mn/mn2026/paper/view/29715
dc.subjectгенеративна стеганографіяuk
dc.subjectоптимізація розподілівuk
dc.subjectOD-Stegaen
dc.subjectарифметичне кодуванняuk
dc.subjectтокенізаційна невідповідністьuk
dc.subjectмалі мовні моделіuk
dc.subjectаналітика поведінки користувачів (UEBA)uk
dc.subjectgenerative steganographyen
dc.subjectdistribution optimizationen
dc.subjectOD-Stegaen
dc.subjectarithmetic codingen
dc.subjecttokenizationinconsistencyen
dc.subjectsmall language modelsen
dc.subjectuser and entity behavior analytics (UEBA)en
dc.titleМатематична та алгоритмічна модель програмного модуля генеративної лінгвістичної стеганографії на базі малих мовних моделейuk
dc.typeThesis
dc.identifier.udc004.056.5
dc.relation.referencesDeep Packet Inspection Using AI for Threat Detection [Електронний ресурс] / ResearchGate // ResearchGate – 2026 – Режим доступу до ресурсу: https://www.researchgate.net/publication/391857632_Deep_Packet_Inspection_Using_AI_for_Threat_Detectionen
dc.relation.referencesUser and Entity Behavior Analytics (UEBA) Reference [Електронний ресурс] / Microsoft // Microsoft Learn – 2026 – Режим доступу до ресурсу: https://learn.microsoft.com/en-us/azure/sentinel/ueba-referenceen
dc.relation.referencesA Mathematical Theory of Communication [Електронний ресурс] / C. E. Shannon // The Bell System Technical Journal – 1948 – Режим доступу до ресурсу: https://people.math.harvard.edu/~ctm/home/text/others/shannon/entropy/entropy.pdfen
dc.relation.referencesExploiting Language Model for Efficient Linguistic Steganography [Електронний ресурс] / ArXiv // arXiv preprint – 2024 – Режим доступу до ресурсу: https://arxiv.org/pdf/2409.01780en
dc.relation.referencesPhi-3 Technical Report: A Highly Capable Language Model Locally on Your Phone [Електронний ресурс] / Microsoft // Microsoft Research – 2024 – Режим доступу до ресурсу: https://www.microsoft.com/en-us/research/publication/phi-3-technicalreport-a-highly-capable-language-model-locally-on-your-phone/en
dc.relation.referencesA Comprehensive Survey on Linguistic Steganography [Електронний ресурс] / ResearchGate // ResearchGate – 2025 – Режим доступу до ресурсу: https://www.researchgate.net/publication/398488225_A_Comprehensive_Survey_on_Linguistic_Steganography_Methods_Counter measures_Evaluation_and_Challengesen
dc.relation.referencesOptimized Distributions Steganography (OD-Stega) [Електронний ресурс] / ACL Anthology // EACL – 2026 – Режим доступу до ресурсу: https://aclanthology.org/2026.eacl-long.36en
dc.relation.referencesLagrange Multipliers in Generative Steganography Optimization [Електронний ресурс] / ArXiv // arXiv preprint – 2025 – Режим доступу до ресурсу: https://arxiv.org/abs/2508.20718en
dc.relation.referencesTowards Robust Generative Steganography: Tokenization Inconsistency [Електронний ресурс] / ArXiv // arXiv preprint – 2024 – Режим доступу до ресурсу: https://arxiv.org/html/2410.04328v1en
dc.relation.referencesStepwise Verification for Bijective Generative Steganography [Електронний ресурс] / ACL Anthology // EMNLP – 2025 – Режим доступу до ресурсу: https://aclanthology.org/2025.emnlp-main.361.pdfen


Files in this item

Thumbnail

This item appears in the following Collection(s)

Show simple item record