12 款最佳免费开源隐写工具

什么是隐写术？

隐写术是一种将信息隐藏在其他信息中的艺术和科学，除了发送者和预期的接收者之外，没有人会怀疑信息的存在。这是一种通过隐蔽来确保安全的形式。隐写术经常与密码学一起使用。无论加密信息多么牢不可破，只要是肉眼可见的，就会引起人们的注意。而隐写术就避免了这一弱点。

隐写术的应用

在数字时代之前，人们就使用隐形墨水、纸张上的细微压痕、用摩尔斯电码编织成的衣物，甚至是在信使的头发下纹身来隐藏信息。

理想情况下，原始信息不会因为隐藏信息的存在而明显降级。因此，最有效的技术往往是利用包含大量冗余数据的数据，例如原始音频和图像文件。隐写术在 JPEG 等高效压缩格式上的效果要差得多，甚至根本不起作用。

推荐工具

本文推荐了 12 款 LinuxLinks 评级最高的隐写工具，所有软件都是免费开源的：

工具名称	描述
OpenStego	基于 Java 的工具，用于将秘密数据隐藏在图像文件中。
stegify	用 Go 语言编写的 LSB 隐写工具。
Stegano	支持通过 LSB 编码将数据隐藏在 PNG 图像中。
Snow	空格隐写程序。
Stegosuite	隐写工具，可以将信息隐藏在图像文件中。
Steghide	使用一种无法通过颜色频率测试检测到的算法。
Steganoroute	向 mtr 发送隐写文本消息，并在网络中使用虚假 hops。
OutGuess	通用隐写工具。
Stegoshare	基于 Java 的隐写工具。
Wavsteg	使用最低有效位隐写术将文件隐藏在 .wav 文件中。
StegCracker	隐写暴力破解工具，用于发现隐藏在文件中的数据。
snowdrop	文本水印和水印恢复。

本文介绍了 12 款优秀的免费开源隐写工具，它们各有特色，可以满足不同的需求。希望本文能够帮助你找到合适的工具，保护你的信息安全。

来源：

https://www.linuxlinks.com/best-free-open-source-steganography-tools/

Llama 3.2: 开源、可定制模型，革新边缘人工智能和视觉体验

Meta 最新发布的 Llama 3.2 模型系列，包括支持图像推理的视觉大语言模型和适用于边缘设备的轻量级文本模型，为边缘人工智能和视觉应用带来革命性突破。

一、 Llama 3.2 亮点

• 推出小型和中型视觉大语言模型（11B 和 90B）以及轻量级纯文本模型（1B 和 3B），适用于边缘和移动设备。
• 1B 和 3B 模型支持 128K token 上下文长度，在摘要、指令遵循和本地边缘运行的重写任务等设备端用例中处 于领先地位。
• 11B 和 90B 视觉模型可作为相应文本模型的替代品，在图像理解任务上的表现优于闭源模型。
• 发布官方 Llama Stack 发行版，简化开发者在不同环境（包括单节点、本地、云端和设备端）中使用 Llama 模型的方式。

二、 Llama 3.2 模型介绍

• 视觉大语言模型（11B 和 90B）：
  • 支持图像推理用例，例如文档级理解（包括图表）、图像描述和视觉定位任务。
  • 可提取图像细节、理解场景并生成描述性文字。
• 轻量级模型（1B 和 3B）：
  • 具备多语言文本生成和工具调用能力。
  • 支持开发者构建个性化、注重隐私的设备端代理应用程序。

三、 模型评估

• 视觉模型：
  • 与领先的基础模型（Claude 3 Haiku 和 GPT4o-mini）相比，在图像识别和各种视觉理解任务上具有竞争力。
  • 下图展示了 Llama 3.2 视觉模型与其他模型在图像理解任务上的性能比较：

• 轻量级模型：
  • 3B 模型在指令遵循、摘要、提示重写和工具使用等任务上优于 Gemma 2 2.6B 和 Phi 3.5-mini 模型。
  • 1B 模型与 Gemma 相当。

四、 Llama Stack 发行版

• 提供标准化接口，用于自定义 Llama 模型和构建代理应用程序。
• 简化开发者在不同环境中使用 Llama 模型的体验。
• 支持多种发行版，包括单节点、云端、设备端和本地部署。

五、 系统级安全

• 发布 Llama Guard 3 11B Vision，用于过滤文本+图像输入提示或对这些提示的文本输出响应。
• 优化 Llama Guard，大幅降低其部署成本，使其更易于在设备端使用。

Llama 3.2 模型系列的发布，标志着边缘人工智能和视觉应用迈向新的里程碑。其开源、可定制的特性，以及强大的性能和安全保障，将进一步推动人工智能技术的普及和应用，为开发者和用户带来更多可能性。

来源:

https://ai.meta.com/blog/llama-3-2-connect-2024-vision-edge-mobile-devices/

更多内容请查阅 : blog-240929

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