recipe-blog-encoding

[!WARNING] 이 프로젝트는 전적으로 vibe-coding으로 작성되었으며 ^{(아마도 이 저장소에서 부분적으로 표절되었습니다)}, 작성자는 아이디어가 재미있다고 생각한 _바보_입니다.

SEO 게임 레시피 서문을 사용하여 비밀 메시지를 인코딩하는 도구입니다 (사실 프롬프트는 무엇이든 될 수 있으며, 공유 프롬프트는 인코더와 디코더가 동의하는 키일 뿐입니다).

신경 언어 스테가노그래피를 사용하여 자연스러운 텍스트에 비밀 메시지를 숨깁니다.

작동 방식

1. 인코더는 비밀 메시지와 공유 프롬프트를 받습니다.
2. 각 생성 단계에서 모델의 top-k 토큰에 대한 확률 분포(CDF)를 구축합니다.
3. 산술 코딩은 비밀 메시지 비트를 토큰 선택에 매핑합니다 — 선택된 각 토큰은 그럴듯한 연속이면서 동시에 숨겨진 데이터의 인코딩입니다.
4. 디코더는 동일한 모델과 프롬프트를 사용하여 각 단계에서 동일한 CDF를 재구성하고 토큰 선택에서 비밀 비트를 복구합니다.

양측은 정확히 동일한 모델, 양자화, top-k 값 및 프롬프트를 사용해야 합니다. 차이가 있으면 디코딩이 실패합니다.

사전 요구 사항

• Python 3.12+
• uv (권장) 또는 pip
• CUDA를 지원하는 NVIDIA GPU (4비트 양자화 추론용)
  • --device cpu --no-4bit 플래그로 CPU 모드 사용 가능하지만 속도가 크게 느려집니다
• 선택한 모델에 충분한 VRAM (4비트 Llama-3.2-3B의 경우 약 3GB)

설치

# 가상 환경 생성 및 활성화, 필수 패키지 설치
python -m venv env
source env/bin/activate
pip install -r requirements.txt

# 또는 `uv` 사용
uv sync
uv pip install -r requirements.txt

사용법

[!NOTE] HuggingFace에 인증하려면 HF_TOKEN 환경 변수를 설정하세요.

비밀 메시지 인코딩

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

이는 기본 레시피 서문 프롬프트와 Llama-3.2-3B를 사용합니다. 스테고 텍스트는 stdout으로 출력되고 stego_output.txt에 저장됩니다.

스테고 텍스트에서 디코딩

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

사용자 정의 프롬프트 및 모델

# 사용자 정의 프롬프트로 인코딩
python main.py encode \
    --message "meet me at noon" \
    --prompt "The best thing about making scrambled eggs is: "

# 디코딩 (프롬프트가 정확히 일치해야 함!)
python main.py decode \
    --stego-file stego_output.txt \
    --prompt "The best thing about making scrambled eggs is: "

# 다른 모델 사용
python main.py encode \
    --model "mistralai/Mistral-7B-v0.3" \
    --message "secret message" \
    --prompt "Every Sunday morning my grandmother would"

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