

Tomato
紹介 :
Tomatoは、ssokota氏提供の最小エントロピー結合コードを用いた、ステガノグラフィツールの概念実証です。このツールは、大規模言語モデル(LLM)によって生成されたカバーテキストの確率分布と、隠蔽情報(暗号文)の確率分布を結合することで、情報を隠蔽します。この結合によって結合エントロピーが最小化され、ステガノテキスト(カバーテキストと埋め込まれた情報)が自然言語の統計的特性を維持し、隠蔽情報の検出を困難にします。復号化プロセスでは、LLMがコンテキストを把握した解釈を提供することで補助を行い、その後MECを用いてカバーテキストから隠蔽情報を逆結合します。この手法により、隠蔽情報はテキストにシームレスに統合され、安全かつ正確に後で取得することができ、リスクを最小限に抑えることが可能です。
ターゲットユーザー :
Tomatoは、テキストに情報を安全に隠蔽し、取得する必要があるユーザーに適しています。例えば、ネットワークセキュリティ専門家、データ保護担当者、または秘密裏の通信を必要とする個人などが該当します。このツールの隠蔽性と自然言語ベースの特性は、これらのユーザーにとって理想的な選択肢となります。
使用シナリオ
ネットワークセキュリティ専門家がTomatoを使用して機密データを隠蔽し、データの転送中の傍受を防ぐ。
ジャーナリストがTomatoを使用して報道に情報源を隠蔽し、情報提供者の安全を保護する。
個人がTomatoを使用してソーシャルメディアで暗号化された個人情報を共有し、プライバシー侵害を防ぐ。
製品特徴
大規模言語モデルを用いてカバーテキストを生成する。
最小エントロピー結合(MEC)を用いて隠蔽情報をカバーテキストと結合する。
復号化プロセスにおいて、LLMを用いてコンテキストを把握した解釈を提供する。
MECを用いて隠蔽情報を逆結合し、抽出する。
キーの長さ、共有秘密鍵、プロンプトなど、カスタムパラメータをサポートする。
コマンドラインインターフェースを提供し、情報のエンコードとデコードを直接行うことができる。
Pythonコードによるプログラマティックな使用をサポートする。
使用チュートリアル
1. Nvidia CUDAがインストール済みで、Nvidiaドライバーが最新であることを確認します。
2. pipを使用して必要な依存関係をインストールします。
3. コマンドラインツールまたはPythonコードを使用してTomatoエンコーダ/デコーダを呼び出します。
4. エンコードプロセスにキーの長さや共有秘密鍵などのパラメータを設定します。
5. 隠蔽するプレーンテキストを入力します。
6. エンコードプロセスを実行し、ステガノテキストを生成します。
7. 必要に応じて、復号化プロセスを使用してステガノテキストから元の情報を抽出します。
8. コマンドラインまたはプログラミング方式でデコーダを呼び出し、必要なパラメータとステガノテキストを提供します。
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