recipe-blog-encoding

[!WARNING] Este projeto é inteiramente vibe-coded ^{(provavelmente parcialmente plagiado deste repositório)} e o autor é um tonto que só achou a ideia engraçada.

Use preâmbulos de receitas otimizados para SEO como veículo para codificar mensagens secretas (na verdade, o prompt pode ser qualquer coisa; o prompt compartilhado é apenas uma chave que o codificador e o decodificador combinam).

Oculta mensagens secretas em texto de aparência natural usando esteganografia linguística neural.

Como funciona

1. O codificador recebe sua mensagem secreta e um prompt compartilhado.
2. A cada passo de geração, ele constrói uma distribuição de probabilidade (CDF) sobre os top-k tokens do modelo.
3. A codificação aritmética mapeia os bits da mensagem secreta para seleções de tokens — cada token escolhido é tanto uma continuação plausível quanto uma codificação de dados ocultos.
4. O decodificador, dado o mesmo modelo e prompt, reconstrói a CDF idêntica em cada passo e recupera os bits secretos a partir das escolhas de tokens.

Ambos os lados devem usar o mesmo modelo, quantização, valor top-k e prompt. Qualquer diferença causa falha na decodificação.

Pré-requisitos

• Python 3.12+
• uv (recomendado) ou pip
• Uma GPU NVIDIA com suporte CUDA (para inferência quantizada em 4 bits)
  • O modo CPU está disponível via --device cpu --no-4bit, mas será significativamente mais lento
• VRAM suficiente para o modelo escolhido (~3 GB para Llama-3.2-3B em 4 bits)

Instalação

# Crie e ative um ambiente virtual e instale os pacotes necessários
python -m venv env
source env/bin/activate
pip install -r requirements.txt

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

Uso

[!NOTE] Defina a variável de ambiente HF_TOKEN para autenticar no HuggingFace.

Codificar uma mensagem secreta

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

Isso usa o prompt padrão de preâmbulo de receita e Llama-3.2-3B. O texto esteganográfico é exibido no stdout e salvo em stego_output.txt.

Decodificar a partir do texto esteganográfico

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

Prompt e modelo personalizados

# Codificar com um prompt personalizado
python main.py encode \
    --message "meet me at noon" \
    --prompt "The best thing about making scrambled eggs is: "

# Decodificar (o prompt deve coincidir exatamente!)
python main.py decode \
    --stego-file stego_output.txt \
    --prompt "The best thing about making scrambled eggs is: "

# Usar um modelo diferente
python main.py encode \
    --model "mistralai/Mistral-7B-v0.3" \
    --message "secret message" \
    --prompt "Every Sunday morning my grandmother would"

Todas as opções