一、LSB隱寫介紹
最低有效位隱寫(Least Significant Bit,簡稱LSB)是一種圖像隱寫方法。與其他高級隱寫技術相比,LSB的優勢在於實現簡單、難以檢測和較高的隱寫容量。LSB隱寫原理就是在圖像的最低有效位中隱藏信息。最低有效位是指二進制碼中的最後一位。數字圖像中的每個像素是由RGB三原色組成,每個顏色的亮度可用8個比特位表示,但人眼對圖片變化不太敏感,因此可在最後一個比特位中隱藏信息。
隱寫通常包含加密、隨機嵌入、圖像和文本隱寫等等。其中LSB隱寫主要用於圖像隱寫,可以隱藏文本、圖像和其它文件,以實現隱蔽傳遞信息的目的。
二、LSB隱寫的基本流程
圖片隱寫數字數據的基本流程是:提取載體圖像中的最低有效位(LSB)、將需要隱藏的信息嵌入到最低有效位中、合成隱寫後的圖像。
LSB隱寫將存儲的文本、圖像等二進制數據轉化為二進制字符串,然後把這個字符串替換為要隱藏數據的二進制。可以根據需要從左到右的方式嵌入,您可以將LSB應用在紅色、綠色、藍色或他們所有的像素級上。實際上,LSB隱寫技術是將數據嵌入到像素通道中的最低有效位。例如,0×EF是二進制的11101111,如果您將數據嵌入到藍色通道中,則0xFF的處理方法如下(藍色值為FF,最低有效位值為1,即11111111的最後一位為1):
11111111 1+1 1+1 ↓ ↓ ↓ 11111110 11111111 11111101
三、LSB隱寫代碼實現
一個簡單的LSB隱寫程序只需要實現如下幾步:
1. 讀入圖片和需要隱藏的信息。
2. 將需要隱藏的信息轉化為二進制字符串。
3. 分別取出載體圖像中每個像素點的RGB通道所對應二進制的最低有效位,並將需要隱藏的信息的二進制依次嵌入其中。
4. 保存嵌入信息後的新圖像。
下面是一個簡單的Python實現代碼:
from PIL import Image def encode_image(img, msg): #獲取圖片的高和寬 width, height = img.size #設置已編碼字符數的計數器 count = 0 #存儲字符串的二進制 msg_bits = ''.join([format(ord(i), "08b") for i in msg]) #遍歷每個像素的RGB通道 for x in range(width): for y in range(height): r, g, b = img.getpixel((x, y)) # 在每個通道的最後一位嵌入信息 if count < len(msg_bits): # 將字符的二進制嵌入RGB通道的LSB img.putpixel((x, y), (r, g, b - b % 2 + int(msg_bits[count]))) count += 1 return img def decode_image(img): # 獲取圖片的高和寬 width, height = img.size # 初始化計數器和存儲消息的字符串 count = 0 msg = "" # 遍歷每個像素RGB通道的LSB for x in range(width): for y in range(height): r, g, b = img.getpixel((x, y)) msg += chr(b % 2 + 48) count += 1 #解碼二進制文本 decoded_msg = "" for i in range(0, len(msg), 8): decoded_msg += chr(int(msg[i:i + 8], 2)) return decoded_msg
四、LSB隱寫的應用
LSB隱寫廣泛應用於保護信息安全。現在,會許多應用程序使用LSB隱寫技術,例如:「Steganography Studio」、「F5」、「StegoMagic」、「Universal Steganography」和「Lesteg」等。在商業領域,LSB隱寫可用於數字水印和版權管理(例如,保護音樂、視頻和電子書等)。
此外,LSB隱寫還廣泛用於隱秘通信(例如,在軍事上,LSB隱寫可用於在圖像中傳遞機密信息。在這種情況下,信息在不同的像素通道之間隨機分佈,並且只有知道嵌入算法的人才能夠提取信息。)
總之,LSB隱寫是一種試圖隱藏信息的重要技術,它可以用於許多不同方向和需求中,如信息隱藏、圖像加密、版權保護等。因為其易用性和高保密性,LSB隱寫在文件和圖像安全中有着廣泛的應用前景和深遠的意義。
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