图片隐写技术详解

图片隐写（Image Steganography），即把信息隐藏在图片中，使人从视觉上无法察觉。在 CTF 竞赛和实际攻防场景中都有广泛应用。

一、基本原理

图像在计算机中以像素矩阵存储，每个像素由多个通道（如 RGB 三通道，每通道 8 bit）组成。隐写的核心思路是：修改人眼不敏感的数据位来承载信息。

以最简单的方式举例——修改像素值的最低有效位（LSB）：

原始像素: 10101100 11010010 01011101  (R=172, G=210, B=93)
隐藏 'A' : 10101100 11010010 01011100  (只改了 B 的最低位, 93→92)

人眼几乎无法分辨 93 和 92 的颜色差异，但机器可以读取这个最低位还原出隐藏信息。

二、常见隐写技术

2.1 LSB 替换（Least Significant Bit）

最基础的隐写方法。将秘密信息的每个 bit 替换到像素通道的最低有效位。

原理：8 bit 颜色值中，高位决定颜色主体，最低位的变化对视觉影响极小。一张 1920×1080 的图片，仅用每个像素 R 通道的最低位就能存储约 250KB 数据。

2.2 LSB 匹配（LSB Matching）

LSB 替换的改进版。如果秘密 bit 与载体 bit 不同，不只是翻转最低位，而是随机 +1 或 -1 整个像素值。这样做可以避免 LSB 替换引入的统计特征（偶数值总是减少、奇数值总是增加），对抗直方图分析。

2.3 频域隐写（DCT / DWT）

不直接修改像素值，而是将图像变换到频域（离散余弦变换 / 小波变换），在变换系数中嵌入信息。JPEG 压缩本身就使用 DCT，所以频域隐写对 JPEG 图片有更好的鲁棒性。

JSteg / F5 算法就是经典的 JPEG 频域隐写。

2.4 调色板隐写

对 PNG/GIF 等使用调色板的图片，通过重新排列调色板颜色顺序来编码信息。颜色表有 N 个条目时可以编码 log₂(N!) bit 信息。

2.5 附加数据隐写

直接在文件末尾追加数据。很多文件格式允许在结束标记后附加额外数据而不影响渲染：

• JPEG：在 FF D9（EOI 标记）后附加数据
• PNG：在 IEND chunk 后附加数据
• GIF：在 3B（trailer）后附加数据

三、Python 实现 LSB 隐写

3.1 编码：将文本藏入图片

from PIL import Image

def lsb_encode(image_path, secret_text, output_path):
    """
    将 secret_text 编码到图片的 LSB 中
    数据格式: [32bit 长度] + [utf-8 编码的文本]
    """
    img = Image.open(image_path).convert('RGB')
    pixels = list(img.getdata())

    # 将文本转为 bit 流
    text_bytes = secret_text.encode('utf-8')
    length_bytes = len(text_bytes).to_bytes(4, 'big')
    data = length_bytes + text_bytes
    bit_stream = ''.join(f'{byte:08b}' for byte in data)

    if len(bit_stream) > len(pixels) * 3:
        raise ValueError('图片容量不足，需要更大的图片')

    new_pixels = []
    bit_idx = 0

    for r, g, b in pixels:
        if bit_idx < len(bit_stream):
            r = (r & 0xFE) | int(bit_stream[bit_idx])
            bit_idx += 1
        if bit_idx < len(bit_stream):
            g = (g & 0xFE) | int(bit_stream[bit_idx])
            bit_idx += 1
        if bit_idx < len(bit_stream):
            b = (b & 0xFE) | int(bit_stream[bit_idx])
            bit_idx += 1
        new_pixels.append((r, g, b))

    img.putdata(new_pixels)
    img.save(output_path, 'PNG')  # 必须用无损格式
    print(f'已编码 {len(text_bytes)} 字节 → {output_path}')

# 使用示例
lsb_encode('original.png', 'Hello, 隐写!', 'stego.png')

3.2 解码：从图片提取隐藏文本

def lsb_decode(stego_path):
    """从 LSB 隐写图片中提取隐藏文本"""
    img = Image.open(stego_path).convert('RGB')
    pixels = list(img.getdata())

    # 提取所有 LSB
    bits = []
    for r, g, b in pixels:
        bits.append(str(r & 1))
        bits.append(str(g & 1))
        bits.append(str(b & 1))

    bit_str = ''.join(bits)

    # 先读取 4 字节长度头
    length_bits = bit_str[:32]
    text_length = int(length_bits, 2)

    # 读取正文
    text_bits = bit_str[32:32 + text_length * 8]
    text_bytes = bytes(
        int(text_bits[i:i+8], 2) for i in range(0, len(text_bits), 8)
    )

    return text_bytes.decode('utf-8')

# 使用示例
secret = lsb_decode('stego.png')
print(f'提取到: {secret}')

3.3 编码图片到图片

也可以把一整张图藏到另一张图里。载体图片用高 4 bit 存储自身，低 4 bit 存储隐藏图片：

def embed_image(cover_path, secret_path, output_path):
    cover = Image.open(cover_path).convert('RGB')
    secret = Image.open(secret_path).convert('RGB').resize(cover.size)

    cover_pixels = list(cover.getdata())
    secret_pixels = list(secret.getdata())

    new_pixels = []
    for (cr, cg, cb), (sr, sg, sb) in zip(cover_pixels, secret_pixels):
        nr = (cr & 0xF0) | (sr >> 4)   # 封面高4bit + 秘密高4bit
        ng = (cg & 0xF0) | (sg >> 4)
        nb = (cb & 0xF0) | (sb >> 4)
        new_pixels.append((nr, ng, nb))

    img = Image.new('RGB', cover.size)
    img.putdata(new_pixels)
    img.save(output_path, 'PNG')


def extract_image(stego_path, output_path):
    img = Image.open(stego_path).convert('RGB')
    pixels = list(img.getdata())

    new_pixels = []
    for r, g, b in pixels:
        sr = (r & 0x0F) << 4  # 提取低4bit并左移
        sg = (g & 0x0F) << 4
        sb = (b & 0x0F) << 4
        new_pixels.append((sr, sg, sb))

    result = Image.new('RGB', img.size)
    result.putdata(new_pixels)
    result.save(output_path, 'PNG')

四、常见工具

工具	用途	用法
steghide	JPEG/BMP/WAV 隐写	steghide embed -cf cover.jpg -ef secret.txt
zsteg	PNG/BMP LSB 检测	zsteg -a stego.png
binwalk	检测文件中附加/嵌入的数据	binwalk -e image.jpg
foremost	文件分离提取	foremost -i image.jpg -o output/
exiftool	读取/修改 EXIF 元数据	exiftool -Comment="secret" photo.jpg
stegsolve	GUI 图像分析，逐位平面查看	图形界面逐通道分析

4.1 steghide 示例

# 将 secret.txt 嵌入 cover.jpg，生成 stego.jpg
steghide embed -cf cover.jpg -ef secret.txt -p password -sf stego.jpg

# 从 stego.jpg 中提取
steghide extract -sf stego.jpg -p password -xf extracted.txt

4.2 zsteg 检测 LSB

# 全面检测 PNG 中的 LSB 隐写
zsteg -a image.png

# 查看各颜色通道的 bit plane
zsteg image.png --all

五、检测对抗（Steganalysis）

5.1 视觉检测

最直观的方法——逐位平面查看。把图片每个像素只保留同一个 bit，观察是否有异常纹理。stegsolve 的位平面分析功能就是基于这个原理。

5.2 统计检测

• 卡方检验（Chi-Square Test）：检测 LSB 分布是否均匀。LSB 替换会改变值对 (2k, 2k+1) 的分布
• RS 分析：通过 Regular/Singular 分组分析估计嵌入量
• 直方图分析：LSB 替换会在直方图上留下 PoV（Pairs of Values）特征

5.3 元数据与文件结构检查

# 检查 JPEG 文件尾后是否有附加数据
xxd image.jpg | tail -20

# 检查 PNG chunk 结构
pngcheck -v image.png

# 查看文件尾边界
hexdump -C image.jpg | grep -E 'ff d9'

六、CTF 中的常见考点

1. 文件尾附加数据：binwalk -e 或直接用十六进制编辑器查看
2. LSB 隐写：zsteg 一键出结果
3. 图片宽高被篡改：CRC 校验失败，暴力枚举正确宽高
4. 多帧 GIF：逐帧查看，可能有额外帧
5. 二维码修复：部分损毁的 QR 码可以恢复
6. 两张相似图片：像素 XOR 或相减，差异部分可能藏信息
7. PNG IDAT 块：可能有多余的 IDAT 块或压缩前的原始数据

宽高暴力枚举（PNG）

import struct
import zlib

def fix_png_size(filename):
    with open(filename, 'rb') as f:
        data = f.read()

    # 读取 IHDR 中的宽高
    ihdr_start = data.find(b'IHDR')
    width = struct.unpack('>I', data[ihdr_start+4:ihdr_start+8])[0]
    height = struct.unpack('>I', data[ihdr_start+8:ihdr_start+12])[0]

    # 暴力枚举正确的宽高
    for w in range(width, width + 2000):
        for h in range(height, height + 2000):
            # 用新的宽高计算 CRC
            new_ihdr = struct.pack('>IIBBBBB', w, h, *data[ihdr_start+12:ihdr_start+17])
            if zlib.crc32(b'IHDR' + new_ihdr) == struct.unpack('>I', data[ihdr_start+17:ihdr_start+21])[0]:
                return w, h
    return None

七、总结

图片隐写的核心就一句话：利用信息论冗余来承载额外数据。

• 容量大但不可见性差 → LSB 多 bit 替换
• 不可见性好但容量小 → 频域隐写
• 最简单且兼容性最好 → 文件尾附加

实际选型取决于需求——CTF 解题关注工具覆盖面和脚本能力，实际攻防关注隐蔽性和抗检测能力。