recipe-blog-encoding

[!WARNING] Ce projet est entièrement codé à l'instinct ^{(probablement partiellement plagié de ce dépôt)} et l'auteur est un gros niais qui a juste trouvé l'idée amusante.

Utilisez les préambules de recettes optimisés pour le référencement comme véhicule pour coder des messages secrets (le prompt peut en réalité être n'importe quoi, le prompt partagé est simplement une clé que l'encodeur et le décodeur acceptent).

Cache des messages secrets dans un texte d'apparence naturelle en utilisant la stéganographie linguistique neuronale.

Comment ça fonctionne

1. L'encodeur prend votre message secret et un prompt partagé.
2. À chaque étape de génération, il construit une distribution de probabilité (CDF) sur les top-k tokens du modèle.
3. Le codage arithmétique mappe les bits du message secret sur des sélections de tokens — chaque token choisi est à la fois une continuation plausible et un encodage de données cachées.
4. Le décodeur, avec le même modèle et le même prompt, reconstruit la CDF identique à chaque étape et récupère les bits secrets à partir des choix de tokens.

Les deux côtés doivent utiliser exactement le même modèle, la même quantification, la même valeur top-k et le même prompt. Toute différence entraîne un échec du décodage.

Prérequis

• Python 3.12+
• uv (recommandé) ou pip
• Un GPU NVIDIA avec support CUDA (pour l'inférence quantifiée sur 4 bits)
  • Le mode CPU est disponible via --device cpu --no-4bit mais sera nettement plus lent
• VRAM suffisante pour le modèle choisi (~3 Go pour Llama-3.2-3B en 4 bits)

Installation

# Créez et activez un environnement virtuel, puis installez les paquets requis
python -m venv env
source env/bin/activate
pip install -r requirements.txt

# ou, avec `uv`
uv sync
uv pip install -r requirements.txt

Utilisation

[!NOTE] Définissez la variable d'environnement HF_TOKEN pour vous authentifier auprès de HuggingFace

Encoder un message secret

python main.py encode --message "attack at dawn"

Ceci utilise le prompt de préambule de recette par défaut et Llama-3.2-3B. Le texte stéganographié est affiché sur la sortie standard et sauvegardé dans stego_output.txt.

Décoder à partir du texte stéganographié

python main.py decode --stego-file stego_output.txt

Prompt et modèle personnalisés

# Encoder avec un prompt personnalisé
python main.py encode \
    --message "meet me at noon" \
    --prompt "The best thing about making scrambled eggs is: "

# Décoder (le prompt doit correspondre exactement !)
python main.py decode \
    --stego-file stego_output.txt \
    --prompt "The best thing about making scrambled eggs is: "

# Utiliser un modèle différent
python main.py encode \
    --model "mistralai/Mistral-7B-v0.3" \
    --message "secret message" \
    --prompt "Every Sunday morning my grandmother would"

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