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NTK Ultra-Compression est un logiciel de compression de fichiers qui vise à réduire au maximum la taille des fichiers indépendamment du temps.

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NTK Ultra-Compression

NTK Ultra-Compression est un logiciel de compression de données visant à atteindre des taux de compression inégalés en s'affranchissant des contraintes temporelles habituelles.

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Caractéristiques principales

  • Compression maximale sans limite de temps
  • Nouveau format de fichier .ntk optimisé
  • Développé en Rust pour la performance et la sécurité
  • Idéal pour les fichiers volumineux (logiciels, jeux vidéo, bases de données)
  • Compression sans perte préservant 100% de l'intégrité des données
  • Options avancées de chiffrement et stéganographie

Utilisation

$ ntk compress <input_file> <output_file.ntk>
$ ntk extract <input_file.ntk> <output_file>

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Algorithme

NTK Ultra-Compression utilise une approche de compression adaptative multi-niveaux, combinant :

  • Codage arithmétique contextuel
  • Transformation de Burrows-Wheeler
  • Factorisation de matrices creuses

L'algorithme analyse en profondeur la structure des fichiers pour appliquer dynamiquement les techniques de compression les plus appropriées à chaque segment de données.

Format .ntk

Structure de métadonnées hiérarchique et compressée, optimisant le stockage des données ultra-compressées. Utilise des techniques comme le hachage perceptuel et la déduplication au niveau des blocs.

Performances

Les taux de compression varient selon les types de fichiers, mais peuvent atteindre jusqu'à 90% de réduction pour certains fichiers volumineux. Les temps de compression/décompression peuvent être longs en raison de l'optimisation poussée.

Compilation

Requiert Rust 1.55+ et cargo pour lancer NTK-Manager

$ cargo run

install-1 install-3

Mises à jour

Pour mettre à jour le logiciel vers la dernière version vous pouvez utiliser NTK-Manager ou le faire via l'outil git.

$ git pull

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Licence

Ce projet est sous licence BSD 3-Clause. Voir le fichier LICENSE pour plus de détails.

Auteurs

  • Nathan Pelletti
  • Thomas Demesse
  • Keany Vy Khun
  • Litissia Ben Mohand

Développé dans le cadre d'un projet à l'École pour l'informatique et les techniques avancées.