WAV音频lsb隐写

lsb原理

LSB全称为：Least Significant Bit，即最不重要位。LSB方法是一种最简单的数据嵌入方法。任何秘密数据都可以看做是一串二进制位流，而音频文件的每一个采样数据也是用二进制数来表示的。这样，可以将每一个采样值的最不重要位(大多数情况下为最低位)，用代表秘密数据的二进制位替换，以达到在音频信号中编码进秘密数据的目的。
下图即为利用LSB算法进行信息隐藏的过程。

时域低比特位隐写主要从LSB(Least Significant Bit)最低有效位隐写开始，其中包含LSB替换和LSB匹配。根据音频时域波形的16比特样点值进行隐写

wav格式

代码思路如下

将输入内容转化为二进制数组
从data数据块(44字节)开始，逐字节读数据然后模2.与二进制数组对照，一样不变，不一样最低位进行替换.
数组内容隐写完毕后将后面八字节最低位替换为0，作为结束标志位

encode

def encode_wav_lsb(filename, message, seek):

    message_bit = ''.join('{:08b}'.format(ord(c)) for c in message)  #隐写数据转为八位二进制数据
    message_bit += '00000000'#结束标志

    #print(message_bit)#0110110101100101011100110111001101100001011001110110010100000000
    with open(filename, "rb+") as file:  #打开文件   
        
        temp=file.read()[seek:seek+len(message)*8+8]#读入隐写前内容
        file.seek(seek)#确定隐写位置
        for i in range(0,len(message)*8+8):#进行最低位替换
            #print(str(temp[i] % 2) == message_bit[i],':'+str(temp[i])+'-'+message_bit[i]+'-',hex(temp[i]).encode())
            if temp[i]<=15:  #判断16进制数据位数，若为1位前面补0.然后转为bytes类型后写入
                if temp[i]==15:
                    file.write(bytes.fromhex('0'+str(hex(temp[i])[2:])) if str(temp[i] % 2) == message_bit[i] else bytes.fromhex(hex(temp[i]+1)[2:]))
                else:
                    file.write(bytes.fromhex('0'+str(hex(temp[i])[2:])) if str(temp[i] % 2) == message_bit[i] else bytes.fromhex('0'+str(hex(temp[i]+1)[2:])))
            else:
                if temp[i]==16:
                    file.write(bytes.fromhex(hex(temp[i])[2:]) if str(temp[i] % 2) == message_bit[i] else bytes.fromhex('0'+str(hex(temp[i]-1)[2:])))
                else:
                    file.write(bytes.fromhex(hex(temp[i])[2:]) if str(temp[i] % 2) == message_bit[i] else bytes.fromhex(hex(temp[i]-1)[2:]))

        file.close()

encode_wav_lsb('./wav_lsb/stego100.wav', 'message',44)#seek为44是因为wav格式从第44位开始为data

隐写前

隐写后

decode

def decode_wav_lsb(filename, seek):

    message_end = '00000000'
    message = ''

    with open(filename, "rb") as file:  #打开文件
        message_bit = ''
        temp=file.read()[seek:]
        for c in temp:#从seek开始读取每字节数据最低位，遇到00000000就结束
            message_bit += str(c % 2)
            if message_end in message_bit:
                break
        #print(message_bit)#0110110101100101011100110111001101100001011001110110010100000000
        message = ''

        for i in range(0, int(len(message_bit)/8)-1):
            message += chr(int('0b' + message_bit[8 * i:8 * (i + 1)], 2))
        print(message)

波形

1. 通过wav库获得.wav的头文件中的信息，如采样率／声道数等等.
2. 提取出DATA区域的信息，用numpy将string格式数据转化为数组
3. 通过判定声道数将DATA区域数据进行处理（对数组矩阵进行转换）
4. 得到每个绘制点的时间（x坐标）
5. 用matplotlib库提供的方法绘制出波形图

Python 读取WAV文件并绘制波形图

import wave
import pylab as pl 
import numpy as np 
# 打开WAV文档 
f = wave.open(r"./wav_lsb/白金迪斯科.wav", "rb") 
# 读取格式信息 
# (nchannels声道数量, sampwidth采样字节长度, framerate采样频率, nframes帧总数, comptype压缩类型, compname) 
params = f.getparams() 
nchannels, sampwidth, framerate, nframes = params[:4] 
# 读取波形数据 
str_data = f.readframes(nframes) 
f.close() 
#将波形数据转换为数组 
wave_data = np.fromstring(str_data, dtype=np.short) 
if nchannels == 2:
    wave_data.shape = -1, 2 
    wave_data = wave_data.T 
    time = np.arange(0, nframes) * (1.0 / framerate) 
    # 绘制波形 
    pl.subplot(211) 
    pl.plot(time, wave_data[0]) 
    pl.subplot(212) 
    pl.plot(time, wave_data[1], c="g") 
    pl.xlabel("time (seconds)") 
    pl.show()
    
elif nchannels == 1:
    wave_data.shape = -1, 1 
    wave_data = wave_data.T 
    time = np.arange(0, nframes) * (1.0 / framerate) 
    # 绘制波形 
    pl.subplot(211) 
    pl.plot(time, wave_data[0]) 
    pl.xlabel("time (seconds)") 
    pl.show()

隐写前

隐写后

隐写位置比较集中且在最开头，可以根据波形图直观识别。

为隐藏信息可以隐写在分散且有声音的位置