Stéganographie RRC

Stéganographie par codage de plage avec rotation (RRC) — une méthode stéganographique linguistique efficace et prouvablement sécurisée qui intègre des messages secrets dans du texte en langage naturel généré par de grands modèles de langage.

Article : Stéganographie linguistique efficace et prouvablement sécurisée via le codage de plage

Comment ça fonctionne

Le mécanisme de rotation résout deux problèmes du codage de plage classique en stéganographie :

1. Préservation de la distribution de probabilité — la valeur secrète pivotée est uniformément distribuée dans chaque intervalle, de sorte que la sélection des jetons suit la distribution originale du LM.
2. Aléatoire frais — un nouveau décalage PRNG à chaque étape empêche la réutilisation de l'aléatoire.

Structure du dépôt

.
├── RRC_embed.py   # Embedding (Algorithm 3) 
├── RRC_extract.py   # Extraction (Algorithm 4) 
├── test_roundtrip.py         # Self-contained end-to-end verification script
├── requirements.txt          # Python dependencies
└── README.md

Prérequis

• Python ≥ 3.10
• PyTorch ≥ 2.0
• Transformers ≥ 4.35

Installer les dépendances :

pip install -r requirements.txt

Prise en main rapide

1. Vérifier l'exactitude

Le test aller-retour utilise meta-llama/Llama-2-7b-hf et s'exécute sur CPU/CUDA :

python test_roundtrip.py

Sortie attendue :

>>> Step 3: Verification
    Original: 10110011001010111010011100101011...
    Extracted: 10110011001010111010011100101011...

    ✅ SUCCESS — extracted message matches perfectly!

2. Intégrer un message secret

Préparez un fichier d'invites 0.Prompts.tsv avec les colonnes idx et text, puis exécutez :

python RRC_embed.py \
    --language_model meta-llama/Llama-3.1-8B \
    --bit_length 128 \
    --key 42 \
    --top_k -1

3. Extraire le message secret

python RRC_extract.py \
    --language_model meta-llama/Llama-3.1-8B \
    --bit_length 128 \
    --key 42 \
    --input_file 1.RC_decimal_Llama-3.1-8B_bit128.tsv

⚠️ Important : L'expéditeur et le destinataire doivent utiliser le même modèle de langage, la même clé, la même longueur de bit et le même paramètre top-k pour une extraction correcte.

Arguments CLI

RRC_embed.py

RRC_extract.py

Note technique : Modulo décimal

Le type Decimal de Python utilise une division tronquée pour l'opérateur %, ce qui peut retourner des restes négatifs (par exemple Decimal('-19672') % Decimal('65536') → -19672 au lieu de 45864). Cette implémentation utilise une fonction d'aide decimal_mod qui garantit que le résultat est toujours dans [0, m) :

def decimal_mod(a, m):
    return a - m * (a / m).to_integral_value(rounding=ROUND_FLOOR)

⚠️ Pour une extraction fiable du secret, certaines opérations (tri, cumsum) sont déportées sur le CPU en précision float64 pour éviter le non-déterminisme CUDA. Cela échange une certaine vitesse contre une cohérence garantie du codage-décodage.