RRC-стеганография

Стеганография на основе вращательного диапазонного кодирования (RRC) — эффективный и доказуемо безопасный лингвистический стеганографический метод, который встраивает секретные сообщения в тексты на естественном языке, генерируемые большими языковыми моделями.

Статья: Эффективная доказуемо безопасная лингвистическая стеганография с помощью диапазонного кодирования

Как это работает

Механизм вращения решает две проблемы стандартной стеганографии на основе диапазонного кодирования:

1. Сохранение распределения вероятностей — вращаемое секретное значение равномерно распределено внутри каждого интервала, поэтому выбор токенов соответствует исходному распределению LM.
2. Свежая случайность — новое смещение PRNG на каждом шаге предотвращает повторное использование случайности.

Структура репозитория

.
├── 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

Требования

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

Установите зависимости:

pip install -r requirements.txt

Быстрый старт

1. Проверка корректности

Сквозной тест использует meta-llama/Llama-2-7b-hf и выполняется на CPU/CUDA:

python test_roundtrip.py

Ожидаемый вывод:

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

    ✅ SUCCESS — extracted message matches perfectly!

2. Встраивание секретного сообщения

Подготовьте файл промптов 0.Prompts.tsv с колонками idx и text, затем выполните:

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

3. Извлечение секретного сообщения

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

⚠️ Важно: для корректного извлечения отправитель и получатель должны использовать одну и ту же языковую модель, ключ, битовую длину и настройку top-k.

Аргументы командной строки

RRC_embed.py

RRC_extract.py

Техническое примечание: операция по модулю в Decimal

Тип Decimal в Python использует усечённое деление для оператора %, что может возвращать отрицательные остатки (например, Decimal('-19672') % Decimal('65536') → -19672 вместо 45864). В данной реализации используется вспомогательная функция decimal_mod, которая гарантирует, что результат всегда находится в [0, m):

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

⚠️ Для надёжного извлечения секрета некоторые операции (sort, cumsum) переносятся на CPU с точностью float64, чтобы избежать недетерминизма CUDA. Это обменивает часть скорости на гарантированную согласованность кодирования и декодирования.