使用Python实现最低有效位隐写术的方式--快来看看吧!

隐写术是一门关于在适当的多媒体载体中传输秘密数据的科学,例如在图像、音频和视频文件中。它的假设是,如果特征是可见的,那么攻击点就是明显的,因此这里的目标总是隐藏嵌入数据的存在。

LSB图像隐写术

LSB隐写术是一种图像隐写术技术,通过用要隐藏的信息位替换每个像素的最低有效位,将信息隐藏在图像中。为了更好地理解,将数字图像视为2D像素阵列,每个像素包含的值取决于其类型和深度。

我们将考虑最广泛使用的模式——RGB(3×8位像素,真彩)和RGBA(4x8位像素,带透明遮罩的真彩),这些值的范围从0到255(8位值)。

将图像表示为2D阵列的RGB像素

通过使用ASCII表,可以将消息转换为十进制值,然后转换为二进制值,接着逐个迭代像素值,在将像素值转换为二进制后,将每个最低有效位替换为序列中的该消息位。

要解码一个已编码的图像,只需颠倒这个过程:收集并存储每个像素的最后一位,将它们分成8个一组,并将其转换回ASCII字符,以得到隐藏的信息。

PYTHON操作

试着使用Python库PIL和NumPY来逐步实现上述概念。

  • 步骤1:导入所有必需的python库


  • 步骤2:启用编码器功能

首先,编写代码,将源图像转换成一个NumPy像素阵列,并存储图像的大小。检查图像的模式是RGB还是RGBA,然后设置n的值。还需计算像素的总数。


其次,在秘密消息的末尾添加一个分隔符(“$T3G0”),这样程序在解码时就知道什么时候该停止,将这个更新后的消息转换成二进制形式,并计算出所需的像素。


接着,检查可用的总像素是否足够用于秘密消息。如果继续逐个迭代像素,并将它们的最低有效位修改为秘密消息的位,直到包括分隔符的完整消息已经被隐藏。


最后,有了更新后的像素数组,可以使用它来创建并保存为目标输出图像。


这样,编码器功能就完成了,是这样的:


  • 步骤3:启用解码器功能

首先,重复类似的步骤,将源图像的像素保存为一个数组,计算模式,并计算总像素。


其次,需要从图像左上角开始的每个像素中提取最低有效位,并以8个为一组存储。接下来,将这些组转换成ASCII字符来查找隐藏的消息,直到完全读取之前插入的分隔符。


最后,检查是否找到了分隔符。如果没有,意味着图像中没有隐藏的信息。


这样,我们的解码器功能就完成了,看起来应该是这样的:


  • 步骤4:制作主要功能

对于主要功能,我们需询问用户想要执行哪个功能——编码还是解码。

若是编码,则要求用户输入以下内容——带扩展名的源图像名称、秘密消息和带扩展名的目标图像名称。若是解码,则要求用户提供隐藏了消息的源图像。


  • 步骤5:把以上所有功能放在一起,我们的LSB图像隐写程序就准备好了。

请注意,在一项研究中,观察到传统的LSB在JPEG的情况下是无效的,因为数据会因为其有损性质而在压缩时被操纵。而对于PNG图像,简单的LSB是适用的,在压缩时不会有任何数据损失。因此,最好只在PNG图像上运行你的程序。

举例

1.编码信息

2.解码信息

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