简介:

利用最小熵耦合隐藏加密信息的自然语言隐写工具

功能:

利用大型语言模型生成封面文本。

应用最小熵耦合(MEC)将隐藏信息与封面文本合并。

在解码过程中,使用 LLM 提供上下文感知的解释。

使用 MEC 反向解耦以提取隐藏信息。

支持自定义参数,如密钥长度、共享私钥、提示等。

提供命令行界面,方便直接编码和解码信息。

支持通过 Python 代码进行编程式使用。

需求人群:

"Tomato 适合需要在文本中安全隐藏和检索信息的用户,例如网络安全专家、数据保护人员或任何需要隐秘通信的个人。该工具的隐蔽性和基于自然语言的特性使其成为这些用户的理想选择。"

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