LSB: Least Significant Bits
Um dos métodos mais comuns e populares nos dias de hoje para se esconder uma mensagem numa imagem é a técnica de LSB ou Least Significant Bits. Esse método consiste em esconder a informação nos bits menos significativos de uma imagem.
Representação da imagem
Como mencionado em Dados e Códigos, todos os arquivos no computador são sequências binárias e com as imagens não é diferente.
Uma imagem é composta, na maioria das vezes, por duas partes. O cabeçalho (ou header) é onde ficam armazenadas as informações sobre a imagem, como o seu formato e dimensões. Já o corpo da imagem é onde ficam armazenados a informação dos seus pixels de fato.
Cada formato tem suas particularidades para representar um pixel, por simplicidade vamos considerar um pixel de 24 bits de uma imagem lossless.
Por exemplo, um pixel com a cor em RGB #ebc700 teria sua representação em binário como 11101011 11000111 00000000 onde
| Red | Green | Blue |
|---|---|---|
| 8 bits | 8 bits | 8 bits |
| 11101011 | 11000111 | 00000000 |
Escondendo na imagem por LSB
Para esconder informação em uma imagem usando o método de LSB, alteraremos os bits menos significativos de cada byte no corpo da imagem.
Por exemplo, se temos uma imagem de três pixels
pixel 1: 11101011 11000111 00000000
pixel 2: 01000010 10000110 11110100
pixel 3: 11110100 01010111 01000010
Se queremos esconder o byte 01100001, uma nova imagem será gerada com a mensagem nos últimos bits (destacado por * * ).
pixel 1: 1110101*0* 1100011*1* 0000000*1*
pixel 2: 0100001*0* 1000011*0* 1111010*0*
pixel 3: 1111010*0* 0101011*1* 01000010
Dessa forma, ao esconder a mensagem nos bits menos significativos, fazemos apenas uma pequena alteração na imagem. Por exexmplo, o pixel 1 foi da cor #ebc700 para #eac701.
Assim, vemos que a imagem precisa ser maior que a mensagem que vamos esconder nela. Nessa caso, no mínimo 8 vezes maior. Para contornar esse problema, alguns algoritmos usam 2 ou 3 bits menos significativos de cada byte, aumentando a alteração da imagem.
Para recuperar a mensagem, fazemos o processo inverso: identificando os bits menos significativos no corpo e remontando em bytes.
pixel 1: 1110101*0* 1100011*1* 0000000*1*
pixel 2: 0100001*0* 1000011*0* 1111010*0*
pixel 3: 1111010*0* 0101011*1* 01000010
-> mensagem: 01100001
Ferramentas para LSB
Stéganô
O pacote Stéganô possui várias ferramentas para esteganografia. A maioria sua a técnica de LSB.
Ele necessita de Python 3 e pode ser instalado por
sudo pip3 install Stegano
Uma das ferramentas desse pacote é o comando stegano-lsb.
Ele pode ser usado para esconder uma mensagem em uma imagem com o argumento hide, como por exemplo
stegano-lsb hide -i dog.png -o dog_steg.png -m "dont-worry-be-happy"
Já com o comando reveal, podemos recuperar a mensagem a partir da imagem.
stegano-lsb reveal -i dog_steg.png
Além disso, em vez de modificar os pixels sequncialmente a partir do começo, um outro comando, o stegano-lsb-set, permite inserir a informação de acordo com outros padrões especificados. Ele recebe um argumento para um gerador, como por exemplo eratosthenes, que produz os pontos onde os pixels serão modificados.
Assim, é preciso usar o mesmo gerador para esconder e recuperar a mensagem:
stegano-lsb-set hide -i dog.png -o dog_steg2.png -g eratosthenes -m "dont-worry-be-happy"
stegano-lsb-set reveal -i dog_steg2.png -g eratosthenes
zsteg
O zsteg é uma ótima e super simples ferramenta para detectar steganografia em imagem. Ela necessita de Ruby e pode ser instalada por
gem install zsteg
Para detectar uma informação escondida por um LSB simples, pode-se digitar apenas
zsteg dog_steg.png
O resultado será algo como
Informações adicionais
Muitas vezes, a técnica de LSB pode ser usada junto a uma criptografia para proteger ainda mais a mensagem e dificultar sua detecção.
Na vida real, a técnica de LSB pode ser usada como marca d'água digital para detectar cópias de mídias não autorizadas. O programa OpenStego é um ótimo exemplo de software com essa finalidade.
Exercícios
(to-do)