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Steganographer：隐写工具，基于Python编程语言开发，可帮助隐藏图片中的文件或数据

文章来源：重庆软件开发 发布时间：2020-08-11 13:26:19 围观次数：
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摘要：Steganographer是一个功能强大的隐写工具，它是基于Python编程语言开发的，可以帮助研究人员实现图片中数据或文件的隐写。

  Steganographer是一个功能强大的隐写工具，它是基于Python编程语言开发的，可以帮助研究人员实现图片中数据或文件的隐写。这个Python模块可以隐藏图片中的文件（当前版本仅支持PNG文件），并将包含隐写数据的文件导出到磁盘以进行存储。可隐写的最大文件，大小取决于图像的大小。 计算方法如下：

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

  例如，我们计划在名为“ original_image.png”的图像文件中隐藏文件“ 100k words.txt”，然后将修改后的图像导出为“ image_with_100k words.png”。导出完成后，可以查看修改前后两个图片之间的区别。当然，也可以使用Steganographer从“ image_with_100k words.png”中提取隐藏的“ 100k words.txt”文件。


工具下载与使用


  研究人员可以使用以下命令将项目的源代码克隆到本地：

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

  下载完成后，我们将在项目目录中看到一些测试文件，图片和数据。我们可以直接在项目中调用Steganographer.py文件来使用Steganographer。


工具效果显示


  原始图片：

blob.png

 修改图片：

blob.png

  是的，我们的文件已成功隐藏在此图片中，您能看到区别吗？


工作机制


  该工具的实现原理非常简单。如果我们更改每个像素的LSB（最低有效位算法），则此修改更改不会在图片中产生很大差异，并且人眼无法检测到它。

  因此，Steganographer将从要隐藏的文件中提取2位数据，用这些2位数据替换像素的最后2位数据，然后继续操作下一个像素。像素的最大变化单位可以是4个单位，并且PNG图像中的值变化范围是（0，255），因此此变化在图片中并不重要。

  在PNG图像中，每个像素都有3个通道，即红色，绿色和蓝色。（某些PNG图像具有1或4通道，但是此程序会将它们转换为3通道）PNG图像中的典型像素结构如下：

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

  因此，我们可以在一个像素中存储三个2位数据，即每个像素存储6位数据。这样，我们可以计算图像中可以隐藏的最大文件大小：

  max_file_size =（图像的高度*图像的宽度* 6/8）字节

  为了使每个人都更容易理解，我们举个例子。 例如，我们需要隐藏的数据如下：

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

  然后，我们获取数据的前两位并将其替换为图片像素“ a_pixel”的红色通道：

  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，从binary_data中提取两位数据，并将其替换为图片像素“ a_pixel”的绿色通道：

  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

  然后使用蓝色通道执行数据替换操作：

 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，我们已经成功地在一个像素中隐藏了六位数据。 让我们看一下像素内的数据变化：

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

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


预防措施


  数据隐写操作完成后，导出图像的噪点会大大增加。 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，则会发现导出图像的噪点会比原始图像大得多。解决该问题的方法是永远不要将原始图像上传/共享到Internet！


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