recipe-blog-encoding

[!WARNING] このプロジェクトは完全に雰囲気でコーディングされています ^{(おそらく一部このリポジトリから盗用されています)} そして著者はただそのアイデアが面白いと思っただけの_バカ_です

レシピのSEO対策用の前置きを秘密メッセージをエンコードする手段として利用します（プロンプトは実際には何でも構いません。共有プロンプトは、エンコーダとデコーダが同意する単なるキーです）。

ニューラル言語ステガノグラフィーを使用して、自然に見えるテキストに秘密メッセージを隠します。

仕組み

1. エンコーダは、あなたの秘密メッセージと共有プロンプトを受け取ります。
2. 各生成ステップで、モデルのtop-kトークンに対する確率分布（CDF）を構築します。
3. 算術符号化が秘密メッセージのビットをトークンの選択にマッピングします。選択された各トークンは、もっともらしい続きであり、かつ隠されたデータのエンコードでもあります。
4. デコーダは、同じモデルとプロンプトを与えられて、各ステップで同一のCDFを再構築し、トークンの選択から秘密ビットを復元します。

両側でまったく同じモデル、量子化、top-kの値、プロンプトを使用する必要があります。違いがあるとデコードは失敗します。

前提条件

• Python 3.12+
• uv（推奨）またはpip
• CUDA対応のNVIDIA GPU（4ビット量子化推論用）
  • CPUモードは --device cpu --no-4bit で利用可能ですが、大幅に遅くなります。
• 選択したモデルに十分なVRAM（Llama-3.2-3Bを4ビットで使用する場合は約3 GB）

インストール

# Create and activate a virtual environment, and install required packages
python -m venv env
source env/bin/activate
pip install -r requirements.txt

# or, using `uv`
uv sync
uv pip install -r requirements.txt

使用方法

[!NOTE] HF_TOKEN 環境変数を設定してHuggingFaceに認証します。

秘密メッセージをエンコードする

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

これはデフォルトのレシピ前置きプロンプトとLlama-3.2-3Bを使用します。ステゴテキストは標準出力に表示され、stego_output.txtに保存されます。

ステゴテキストからデコードする

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

カスタムプロンプトとモデル

# カスタムプロンプトでエンコード
python main.py encode \
    --message "meet me at noon" \
    --prompt "The best thing about making scrambled eggs is: "

# デコード（プロンプトは完全に一致する必要があります）
python main.py decode \
    --stego-file stego_output.txt \
    --prompt "The best thing about making scrambled eggs is: "

# 別のモデルを使用
python main.py encode \
    --model "mistralai/Mistral-7B-v0.3" \
    --message "secret message" \
    --prompt "Every Sunday morning my grandmother would"

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