텍스트 스테가노그래피는 다른 텍스트 안에 비밀 문자 메시지를 표지 메시지로 숨기거나 초기 비밀 메시지와 관련된 표지 메시지를 만드는 접근 방식입니다.
텍스트 스테가노그래피에는 기존 텍스트의 형식 변환, 텍스트 내의 단어 변경, 임의의 문자 시퀀스 생성 또는 컨텍스트 없는 문법을 활용하여 읽을 수 있는 텍스트 만들기에 이르기까지 모든 것이 포함될 수 있습니다.
텍스트 스테가노그래피는 이미지, 오디오 또는 비디오 파일에 존재하는 중복 데이터가 부족하기 때문에 가장 까다로운 작업으로 간주됩니다. 텍스트 문서의 메커니즘은 식별할 수 있는 것과 동일하지만 그림을 비롯한 다른 유형의 문서에서는 문서의 구조가 식별할 수 있는 것과 다릅니다.
따라서 이러한 문서에서는 해당 출력에 유명한 변경 사항을 생성하지 않고 문서 구조의 변경 사항을 학습하여 정보를 숨길 수 있습니다.
이미지나 오디오 파일에 감지할 수 없는 변경 사항이 생성될 수 있지만 텍스트 파일에서는 일반 독자가 추가 문자나 구두점을 알아차릴 수 있습니다. 텍스트 파일을 저장하면 메모리가 덜 필요하고 더 빠르고 간단하게 통신할 수 있어 다른 유형의 스테가노그래피 방법보다 선호됩니다.
텍스트 스테가노그래피는 일반적으로 형식 기반 랜덤 및 통계 생성, 언어적 방법을 포함하여 다음과 같은 세 가지 유형으로 정의할 수 있습니다.
형식 기반 방법 - 형식 기반 방법에는 데이터를 숨기기 위해 텍스트 형식을 물리적으로 변경하는 것이 포함됩니다. 이 방법에는 특정 결함이 있습니다. 스테고 파일을 워드 프로세서로 열면 철자 오류 및 추가 공백이 식별됩니다.
변경된 글꼴 크기는 인간 독자에게 의심을 불러일으킬 수 있습니다. 게다가, 초기 평문에 접근할 수 있는 경우, 이 평문을 의심되는 스테가노그래피 텍스트와 비교하면 텍스트의 조작된 요소가 상당히 눈에 띄게 생성될 수 있습니다.
임의 및 통계 생성 − 무작위 및 통계 생성에서는 알려진 일반 텍스트에 해당하는 것을 방지할 수 있습니다. 한 가지 방법은 문자의 무작위 보기 순서로 데이터를 숨기는 것입니다.
다른 방법에서는 단어 길이와 문자 빈도의 통계적 특징을 사용하여 주어진 언어의 실제 단어와 유사한 통계적 속성을 갖도록 발생할 단어를 생성합니다.
언어 스테가노그래피 − 언어적 스테가노그래피는 특히 생성 및 변경된 텍스트의 언어적 특성을 고려하며 경우에 따라 메시지가 비밀스러운 공간으로 언어적 메커니즘을 사용합니다.
CFG는 왼쪽 분기가 '0'을 정의하고 오른쪽 분기가 '1'을 정의하는 비트를 숨기는 데 사용할 수 있는 트리 구조를 만들 수 있습니다.
GNF의 문법은 프로덕션의 첫 번째 선택이 비트 0을 정의하고 두 번째 선택이 비트 1을 정의하는 경우에도 사용할 수 있습니다. 이 방법에는 몇 가지 단점이 있습니다. 첫째, 작은 문법은 여러 텍스트 반복으로 이어집니다.
둘째, 텍스트는 문법적으로는 흠잡을 데 없으나 의미 구조의 단점이 있다. 결과는 서로 연관되지 않은 일련의 문장입니다.