Steganographer
Steganographer是一款功能强大的隐写工具，该工具基于Python编程语言开发，能够帮助广大研究人员在一张图片中实现数据或文件的隐写。这个Python模块可以将文件隐藏在一张图片之中（当前版本仅支持PNG文件），并将包含了隐写数据的文件导出至磁盘中存储。可隐写的最大文件大小取决于图片的尺寸。计算方式如下：
max_file_size = ( height_of_image * width_of_image * 6 / 8 ) bytes
比如说，我们打算将“100k words.txt”这个文件隐藏在一个名为“original_image.png”的图片文件内，然后修改后的图片导出为“image_with_100k words.png”。导出完成之后，你可以看一看这两张图片在修改前后的区别。当然了，你也可以使用Steganographer来从“image_with_100k words.png”中提取出我们隐藏的“100k words.txt”文件。
工具下载&使用
广大研究人员可以使用下列命令将该项目源码克隆至本地：
git clone https://github.com/priyansh-anand/steganographer.git
下载完成之后，我们会看到项目目录内已经给大家提供了一些测试用的文件、图片和数据了，我们可以直接调用项目内的Steganographer.py文件来使用Steganographer。
工具效果展示
原始图片：
修改后的图片：
没错，我们的文件已经成功隐藏在了这张图片里面，大家能看得出区别吗?
工作机制
该工具的实现原理非常简单，如果我们改变每一个像素的LSB（最低有效位算法），那么这个修改变化在图片上是不会产生很大区别的，人类肉眼也是无法察觉的。
因此，Steganographer将从要隐藏的文件中提取2位数据，用这2位数据替换一个像素的最后2位数据，然后再去操作下一个像素。像素的最大变化单位可以是4个单位，并且在PNG图像中值得变化范围是（0, 255），所以这种变化在图片上并不显著。
在PNG图像中，每个像素有3个通道，即红、绿、蓝。（有些PNG图像有1个或4个通道，但此程序会将它们转换为3个通道）PNG图像中的典型像素结构如下所示：
a_pixel = (17,32,11) # (RED, GREEN, BLUE)
因此，我们可以在一个像素中保存3个2位长度得数据，也就是每个像素存储和6位数据。这样一来，我们就可以计算出能够隐藏在图像中的最大文件大小了：
max_file_size = ( height_of_image * width_of_image * 6 / 8 ) bytes
为了方便大家更好理解，我们举个例子。比如说，我们需要隐藏的数据如下：
binary_data = 0b100111
然后我们取前两位数据，用我们图片像素“a_pixel”的红色通道替换它们：
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，再从binary_data中提取两位数据，用我们图片像素“a_pixel”的绿色通道替换它们：
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
然后再用蓝色通道进行一次数据替换操作：
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
这样一来，我们就成功地在一个像素中隐藏了六位数据了，我们看看像素内的数据变化情况：
a_pixel = (0b10001, 0b100000, 0b1011) = (17, 32, 11) a_pixel_with_data = (0b10010, 0b100001, 0b1011) = (18, 33, 11)
我们可以看到，这种变化在像素级情况下变化根本就不明显。而Steganographer将不断重复这种操作，直到我们的所有数据都隐藏在图像之中。
注意事项
数据隐写操作完成之后，导出的图片噪声会增加很多，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的话，就会发现导出后图像的噪声将比原始图像大得多。那么解决这个问题的方法就是，永远不要上传/分享原始图像到互联网上！
许可证协议
Steganographer项目的开发与发布遵循MIT开源许可证协议。
项目地址
Steganographer：【GitHub传送门】