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隐写术_DCT隐写术_图片隐写_图片隐写术_Python隐写术

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简介：
本项目专注于DCT域图像隐写技术的研究与实现，通过Python编程语言进行高效、隐蔽的信息嵌入和提取实验。 可以选取图片并输入隐写的信息，然后保存图片；还可以选取已处理的图片以还原其中隐藏的信息。

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  • 隐写术_DCT隐写术_图片隐写_图片隐写术_Python隐写术
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    本项目专注于DCT域图像隐写技术的研究与实现，通过Python编程语言进行高效、隐蔽的信息嵌入和提取实验。 可以选取图片并输入隐写的信息，然后保存图片；还可以选取已处理的图片以还原其中隐藏的信息。
     
  • 图像隐写术
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    图像隐写术是一种将敏感信息或数据嵌入数字图片中的技术，旨在隐蔽地传递秘密消息而不引起怀疑。 要加密的图像可以拖入界面，并输入密码字符串进行加密；或者也可以选择一个包含密码的文件来完成这一过程。将程序设置为解码模式后，用户只需拖动已加密的文件并点击START按钮，系统就会显示出隐藏的密码字符串。此外，在需要保密的情况下，可以在图像中嵌入私密文件并通过此工具将其提取出来。
     
  • CTF隐写术：图像与音频隐写技巧
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    本书详细介绍了在CTF竞赛中常用的图像和音频隐写技术，涵盖编码、解码及检测方法，适合网络安全爱好者和技术人员学习参考。 一小部分的CTF隐写资源提供了一些基础的学习材料，适合初学者入门。这些资料涵盖了基本概念、工具使用方法以及一些实战案例分析，帮助新手快速了解并掌握隐写术的基本技巧与应用场景。此外，还有一些进阶内容供有一定基础的选手参考学习。
     
  • CTF中的图片隐写技术
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    本文章详细介绍了在网络安全竞赛中常用的图片隐写技术，探讨了如何隐藏和提取数据信息的方法与技巧。 在CTF题目中，图片隐写题属于杂项的一部分，通常难度较低。本段落大致总结了CTF比赛中常见的图片隐写题解法。如果未能找到破题的切入点，可以按照以下方法顺序逐一尝试。
     
  • BMP、JPG、GIF图片的隐写技术
    优质
    本文探讨了在BMP、JPG和GIF图像格式中实施隐写术的方法和技术。通过分析这些常用文件类型的结构特性，文章介绍了如何嵌入隐藏信息而不引起注意，并保证数据的安全性和不可检测性。 对BMP图片文件的隐写技术包括在文件头冗余部分、数据区以及尾部追加位置进行隐藏；对于jpg文件，则可以在其冗余头部、数据区域及尾部实施隐写操作；而对于gif文件，主要采用头部和尾部追加的方式来进行信息隐藏。此外，还包括对图片中隐藏信息的分析与提取方法的研究，以确定是否存在被隐蔽的信息。
     
  • Steganabara.jar 图片隐写术解密工具
    优质
    Steganabara.jar是一款用于解析和提取图片中隐藏信息的专业Java工具，适用于研究、教学及网络安全领域。 steganabara.jar 是一款用于破解图片隐写术的工具，在 Windows 环境下可以运行。它是隐写术分析的一个强大工具，版本为 steganabara_1_1_1.jar。
     
  • RS_rs隐写分析技术研究_隐写分析_
    优质
    本文探讨了隐写分析领域的关键技术与方法，重点研究了RS_rs隐写算法的检测策略和评估标准，旨在提升数字媒体的安全性。 实现RS隐写分析功能以检测LSB隐写。
     
  • MATLAB图像隐藏代码-Image-Steganography: 图像隐写术技术
    优质
    本项目利用MATLAB实现图像隐写术技术，旨在将秘密信息嵌入到普通图像中而不易被察觉，适用于信息安全与数据保护领域。 Matlab图像隐藏代码涉及将秘密信息嵌入到图像中的技术。这项工作通常利用了人类视觉系统对细微色彩变化不敏感的特点，从而在不影响图像质量的情况下实现数据的隐蔽传输。具体方法包括但不限于LSB（最低有效位）替换、DCT变换等，并且可以根据实际需求调整算法参数以平衡隐藏容量和图像失真度之间的关系。
     
  • 文字隐写技术
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    文字隐写技术是一种将秘密信息隐藏在普通文本中的方法，通过这种方式，可以在不引起注意的情况下传输敏感数据或隐蔽通信。 第十五组完成的文本隐写项目“情书生成器”包括前端静态界面以及关键代码run_single.py。该项目采用常规生成式文本隐写算法，并利用GPT-2模型进行文本生成，基于哈佛NLP项目的Ziegler项目增加了自适应算术编码功能，有效提升了约13%的不可感知度和隐写效率。 在“情书生成器”中，“learning_log”是前端部分，“NeuralSteganography-master1”包含预设配置。前端代码使用了os.path.append来引入初始代码，并需修改路径以适应具体环境。此外，前端存在一些冗余的实验性代码，但这些不会影响最终效果。 在运行程序时，请注意调整run_single.py中的部分参数设置。项目中需要下载gpt2模型文件pytorch_model.bin（由于体积过大而未包含在此项目内）并放置到指定路径下以供使用。