모방함수

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모방 함수는 A $파일{\displaystyle }$ ${\displaystyle A}$을(를) 변경하여$$ 다른 $파일{\displaystyle }$ B ${\displaystyle B}$의 통계 속성을 가정한다$.$ 즉, $p{\displaystyle }$(${\displaystyle t}$) ${\displaystyle p(t,A)}$이 $A{\displaystyle }$ ${\$displaystysty A}에서$일부$하위$$문자열 t ${\\displaystyt}$이 발생할$$ $확률$이라면, f ${\displaystystystytytytytytytytytytytytytype$ A}$le f}$, recodes ${\displaystyle A}$ so that ${\displaystyle p(t,f(A))}$ approximates ${\displaystyle p(t,B)}$ for all strings ${\displaystyle t}$ of length less than some ${\displaystyle n}$. It is commonly considered to be one of the basic techniques for hiding information, often c고급 스테가노그래피

가장 단순한 모방 함수는 단순한 통계 모델을 사용하여 출력물의 기호를 선택한다. 통계적 모델에서 항목 $x{\displaystyle }${\$displaystyle{\displaystyle }$ $x}$이(${\displaystyle 가}$) 확률 $p{\displaystyle }$${\displaystyle }$( x${\displaystyle }$, ${\displaystyle A)}$ ${\$$displaystyle$ $p$$(x,$$A)}$을$($를) 사용하여 발생하며$$, y ${\displaystyle y$$}$이($)$ 확률 p${\displaystyle (,}$ ) ${\$displaystystyle $x$$}$ 또는$$ $y{\displaystyle }$ ${\displaystyty$} 중에서 선택하기 위해 랜덤 번호가 사용된다.$확률$ $p{\displaystyle (}$ ${\displaystyle x}$, A${\displaystyle }$) ${\displaystyle p(x,A)}$ 또는$$ $p{\displaystyle (y}$, ${\displaystyle A}$) ${\displaystyle p(y,A)}$을(를) 각각$$ 가진$$ $y}.$

훨씬 더 정교한 모델들은 가역 가능한 튜링 기계를 사용한다.

참조

• Wayner, Peter (December 1990). Mimic Functions (Report). Cornell University Department of Computer Science. TR 90-1176.
• Wayner, Peter (July 1992). "Mimic Functions". Cryptologia. 16 (3): 193–214. doi:10.1080/0161-119291866883.
• Wayner, Peter (2008). Disappearing Cryptography (3rd ed.). Morgan Kaufmann. ISBN 978-0123744791.

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