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Steganographer:一款能够帮助你在图片中隐藏文件或数据的Python隐写工具
2020-07-26 18:44:40

Steganographer

Steganographer是一款功能强大的隐写工具,该工具基于Python编程语言开发,能够帮助广大研究人员在一张图片中实现数据或文件的隐写。这个Python模块可以将文件隐藏在一张图片之中(当前版本仅支持PNG文件),并将包含了隐写数据的文件导出至磁盘中存储。可隐写的最大文件大小取决于图片的尺寸。计算方式如下:

max_file_size = ( height_of_image * width_of_image * 6 / 8 ) bytes

比如说,我们打算将“100k words.txt”这个文件隐藏在一个名为“original_image.png”的图片文件内,然后修改后的图片导出为“image_with_100k words.png”。导出完成之后,你可以看一看这两张图片在修改前后的区别。当然了,你也可以使用Steganographer来从“image_with_100k words.png”中提取出我们隐藏的“100k words.txt”文件。

工具下载&使用

广大研究人员可以使用下列命令将该项目源码克隆至本地:

git clone https://github.com/priyansh-anand/steganographer.git

下载完成之后,我们会看到项目目录内已经给大家提供了一些测试用的文件、图片和数据了,我们可以直接调用项目内的Steganographer.py文件来使用Steganographer。

工具效果展示

原始图片:

修改后的图片:

没错,我们的文件已经成功隐藏在了这张图片里面,大家能看得出区别吗?

工作机制

该工具的实现原理非常简单,如果我们改变每一个像素的LSB(最低有效位算法),那么这个修改变化在图片上是不会产生很大区别的,人类肉眼也是无法察觉的。

因此,Steganographer将从要隐藏的文件中提取2位数据,用这2位数据替换一个像素的最后2位数据,然后再去操作下一个像素。像素的最大变化单位可以是4个单位,并且在PNG图像中值得变化范围是(0, 255),所以这种变化在图片上并不显著。

在PNG图像中,每个像素有3个通道,即红、绿、蓝。(有些PNG图像有1个或4个通道,但此程序会将它们转换为3个通道)PNG图像中的典型像素结构如下所示:

a_pixel = (17,32,11)     # (RED, GREEN, BLUE)

因此,我们可以在一个像素中保存3个2位长度得数据,也就是每个像素存储和6位数据。这样一来,我们就可以计算出能够隐藏在图像中的最大文件大小了:

max_file_size = ( height_of_image * width_of_image * 6 / 8 ) bytes

为了方便大家更好理解,我们举个例子。比如说,我们需要隐藏的数据如下:

binary_data = 0b100111

然后我们取前两位数据,用我们图片像素“a_pixel”的红色通道替换它们:

a_pixel = (0b10001, 0b100000, 0b1011)   # binary representation of a_pixel values

# Let's change a_pixel's RED Channel

# 0b10001 -> 0b10010  ( First 2 bits are 10 )

a_pixel = (0b10010, 0b100000, 0b1011)  # modified pixel

接下来,再从binary_data中提取两位数据,用我们图片像素“a_pixel”的绿色通道替换它们:

a_pixel = (0b10010, 0b100000, 0b1011)

# Let's change a_pixel's GREEN Channel

# 0b100000 -> 0b100001  ( The 2 bits are 01 )

a_pixel = (0b10010, 0b100001, 0b1011)  # modified pixel

然后再用蓝色通道进行一次数据替换操作:

a_pixel = (0b10010, 0b100001, 0b1011)

# Let's change a_pixel's BLUE Channel

# 0b1011 -> 0b1011  ( The 2 bits are 11 ) ; Notice that the value wasn't changed this time

a_pixel = (0b10010, 0b100001, 0b1011)  # pixel wasn't modified this time

这样一来,我们就成功地在一个像素中隐藏了六位数据了,我们看看像素内的数据变化情况:

a_pixel             = (0b10001, 0b100000, 0b1011) = (17, 32, 11)

a_pixel_with_data   = (0b10010, 0b100001, 0b1011) = (18, 33, 11)

我们可以看到,这种变化在像素级情况下变化根本就不明显。而Steganographer将不断重复这种操作,直到我们的所有数据都隐藏在图像之中。

 

注意事项

数据隐写操作完成之后,导出的图片噪声会增加很多,如果我们使用任何照片编辑软件并将其与原始图像进行比较的话,就会发现导出后图像的噪声将比原始图像大得多。那么解决这个问题的方法就是,永远不要上传/分享原始图像到互联网上!

许可证协议

Steganographer项目的开发与发布遵循MIT开源许可证协议。

项目地址

Steganographer:【GitHub传送门

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# 图像处理 # 隐写 # 图像算法
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