本論文では、大規模言語モデル（LLM）が生成したテキストと人間が作成したテキストを区別することが困難になるため、テキスト内に情報を隠蔽する新しい方法であるInnamarkを提示します。 Innamarkは、既存の意味の変化を引き起こしたり、書式のない純粋なテキストに適用できない言語ベースまたはフォーマットベースの方法とは異なり、可視的に類似したUnicode空白文字で既存のスペース文字を置き換えることで、テキストの意味を維持しながらバイトエンコードされたすべてのシーケンスを十分に長いテキストに隠すことができます。 Kotlinで実装されたマルチプラットフォームライブラリ、コマンドラインツール、Webインターフェイスを提供し、秘密メッセージの構造を特定して圧縮、暗号化、ハッシュ、エラー修正を構成できます。 1,000,000のウィキペディア文書データセットを使用した実験の結果、Innamarkの堅牢性と人間には感知されない透かしの未感知性を示しています。さらに,埋め込み容量とアルゴリズムの堅牢性に関する限界と今後の研究方向を論じる。
