自然语言隐写术利用语言模型隐藏秘密信息，兼顾数据安全与文本质量。研究涵盖基于BERT、掩码语言模型、LLaMA2及跨语言枢纽等方法，以提升嵌入负载、流畅度和抗隐写分析能力，并在Twitter、Enron等数据集上验证了安全性与加密效率。此外，还探索了LLM在临床语义相似度与推理任务中的表现及模型参数隐写容量。