信息嵌入技术【2】

仓库地址：https://github.com/guofei9987/HideInfo

Info Hiding Library
一些原理简洁的信息隐藏方法

pip install HideInfo

幻影坦克

功能：一个带透明通道的图片，使其在黑色背景下显示图片A，在白色背景下显示图片B

• 一般情况下，手机/浏览器的预览和点击大图分别使黑色背景和白色背景，因此有”预览是一张图片，点开是另一张图片”的效果
• 例子：example/example_mirage_tank.py

• 对于每一个像素，符号表示如下：最终生成的图片像素值为 P，透明通道值为 a
• 联立方程：
  • 白色背景下显示 A：aP + (1-a)白 = A
  • 黑色背景下显示 B：aP + (1-a)黑 = B
• 其中 白色 = 255，黑色 = 0，代入方程，解得
  • a = 1 - (A - B)
  • P = B/a
• 因为 a 个取值范围为 0-1，因此需要 B 图较暗，A 图较亮

彩色图片方案:

• 对于1个像素点而言，RGB三通道得到 6 个方程，而只有 4 个未知数
• 方程大概率是无解的
  • 方案1：用运筹学方法使 6 个方程尽可能的近似成立
  • 方案2：作为近似，计算 a 的时候，使用 A 和 B 对应的 grey 值，用得到的 a 计算 P

hide_as_img:化物为图

功能：把文件/文本/bytes 类数据，转换为图片
原理：图片 1 个像素的 1 个通道可以存放 0-255 的数字，也就是一个字节。因此可以用来存放数据。 使用场景： - 信息隐藏、隐蔽传输 - 在只能发送图片的场景下（例如社交软件），发送任意信息

• RGB 3个通道都用来存放数据

• 使用前4个字节记录数据的大小，因此要求总的数据量小于 4G

• 代码：example_hide_as_img.py

hide_in_img：藏物于图

功能：文件/文本/bytes 类数据，藏进一个 PNG 图片中，并且用肉眼无法看出区别 原理：（LSB算法）根据信息的二进制形式，改变像素数据的最低位，肉眼是无法察觉 使用场景： - 信息隐藏、隐蔽传输 - 在只能发送图片的场景下（例如社交软件），发送任意信息 - 盲水印、图片溯源、版权保护

• 使用 LSB 算法
• 解原始数据时，无需原图参与，只看最低位
• 使用前4个字节存放数据的大小
• 使用位运算，提高一定的性能
• LSB算法对压缩、转格式等攻击脆弱
• 例子：example_hide_in_img.py

img_seed:图种

功能：把图片和文件连接起来，以图片的形式存下来（目前还不完善）

• 例子：example/example_img_seed.py

img_exif:把信息隐藏在图片的EXIF中

功能：把图片和文件连接起来，以图片的形式存下来（目前还不完善）

• 例子：example/example_img_exif.py

hide_in_music: 藏物于音

功能：把一段信息（文件/文本/bytes），藏进一个音乐文件中

• example_hide_in_music.py

hide_as_music：化物为音

功能：把一段信息（文件/文本/bytes），转为声音

• 用 16 种音表示四进制。每个音持续 0.05 秒，因此每秒对应 10 字节。
• 例子：hide_as_music.py

hide_in_text：藏物于文

功能：把一段信息（文件/文本/bytes），藏进一段文本中

• 实测在苹果设备 Macbook、IOS 上，隐藏前后的文本看不出区别。但是 Windows 和某些安卓系统上，会有空格
• 例子：hide_in_text.py

缩放藏图

效果：一张图片缩放后，变成另一张图片

• 缩小图片时，如果使用近邻法，缩放过程就是把指定的像素提取，然后组成一个新图片。
• 如果事先把这些像素找到，并替换成另一个图片，那么就能够得到“缩放前是图片A，缩放后是图片B”的效果了

• 必须是 PNG，不能是JPG格式
• 缩放后的大小是确定的，才能显示图片B
• 缩放算法必须是近邻法
• 操作系统自带的缩放算法未必和嵌入算法一致，因此最好用代码来统一（这样做这算法好像使用范围很窄了）

• 可以做多层嵌套，效果是：缩小图片后得到图片B，再次缩小后得到图片C

代码示例：https://github.com/3150601355/SimpleScaleDown