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@WJZ0821 大致上来说,就是用 LLM 的文字生成能力,把你原来想要发送的明文做种子,用 LLM 自动生成一段看似无关的文字,其实你的明文是被某种机制隐藏在里面的,然后你发送到腾讯服务器上面的是 LLM 生成的一段文字,这段文字就是正常的聊天内容,可能是天气,也可能是美食,然后对方接收到之后,在他的本地 LLM 把你原来要发的信息解码出来。 这样即使腾讯让下面牛马 996 一行行审查你们聊天记录,也只能看到你们在聊美食和天气。
Alice:明天 10 点见面。 ---LLM generated---> "北京的代表性美食包括北京烤鸭、炸酱面和豆汁儿等,好想尝尝啊"
这段话"北京的代表性美食包括北京烤鸭、炸酱面和豆汁儿等,好想尝尝啊"------> 利用任何网络平台发送到对方手机屏幕。
然后对方的机器人拍摄屏幕,本地解密--->"明天 10 点见面"。
难点在于,发送消息不是一次性的,对方如果回复"10 点太早了,改成 11 点老地方",然后用 LLM 处理再发回来的话,前后一来一去,两段 LLM 生成的文字,之间必须是有逻辑上的关联的。就是说那些牛马一行行盯着看你们的聊天记录,他看到的虽然是 LLM 生成的对话,但是来来去去必须前后逻辑上连贯,看上去像真人的聊天。
因为你这里的 LLM 无法事先判断对方要发送回来的消息是什么,所以这里最有趣的地方是找到一种大语言模型生成文字的机制,可以在你们真实的(需要保密)聊天互动文字以上,再实时构建一大段虚拟的聊天文字,LLM 生成的文字和你们的明文之间,有一种隐藏的对应结构,可以让你们各自解密出对方发送的明文。 |