一、LSB隐写介绍
最低有效位隐写（Least Significant Bit，简称LSB）是一种图像隐写方法。与其他高级隐写技术相比，LSB的优势在于实现简单、难以检测和较高的隐写容量。LSB隐写原理就是在图像的最低有效位中隐藏信息。最低有效位是指二进制码中的最后一位。数字图像中的每个像素是由RGB三原色组成，每个颜色的亮度可用8个比特位表示，但人眼对图片变化不太敏感，因此可在最后一个比特位中隐藏信息。
隐写通常包含加密、随机嵌入、图像和文本隐写等等。其中LSB隐写主要用于图像隐写，可以隐藏文本、图像和其它文件，以实现隐蔽传递信息的目的。
二、LSB隐写的基本流程
图片隐写数字数据的基本流程是：提取载体图像中的最低有效位（LSB）、将需要隐藏的信息嵌入到最低有效位中、合成隐写后的图像。
LSB隐写将存储的文本、图像等二进制数据转化为二进制字符串，然后把这个字符串替换为要隐藏数据的二进制。可以根据需要从左到右的方式嵌入，您可以将LSB应用在红色、绿色、蓝色或他们所有的像素级上。实际上，LSB隐写技术是将数据嵌入到像素通道中的最低有效位。例如，0×EF是二进制的11101111，如果您将数据嵌入到蓝色通道中，则0xFF的处理方法如下（蓝色值为FF，最低有效位值为1，即11111111的最后一位为1）：
11111111 1+1 1+1 ↓ ↓ ↓ 11111110 11111111 11111101
三、LSB隐写代码实现
一个简单的LSB隐写程序只需要实现如下几步：
1. 读入图片和需要隐藏的信息。
2. 将需要隐藏的信息转化为二进制字符串。
3. 分别取出载体图像中每个像素点的RGB通道所对应二进制的最低有效位，并将需要隐藏的信息的二进制依次嵌入其中。
4. 保存嵌入信息后的新图像。
下面是一个简单的Python实现代码：
from PIL import Image
def encode_image(img, msg):
#获取图片的高和宽
width, height = img.size
#设置已编码字符数的计数器
count = 0
#存储字符串的二进制
msg_bits = ''.join([format(ord(i), "08b") for i in msg])
#遍历每个像素的RGB通道
for x in range(width):
for y in range(height):
r, g, b = img.getpixel((x, y))
# 在每个通道的最后一位嵌入信息
if count < len(msg_bits):
# 将字符的二进制嵌入RGB通道的LSB
img.putpixel((x, y), (r, g, b - b % 2 + int(msg_bits[count])))
count += 1
return img
def decode_image(img):
# 获取图片的高和宽
width, height = img.size
# 初始化计数器和存储消息的字符串
count = 0
msg = ""
# 遍历每个像素RGB通道的LSB
for x in range(width):
for y in range(height):
r, g, b = img.getpixel((x, y))
msg += chr(b % 2 + 48)
count += 1
#解码二进制文本
decoded_msg = ""
for i in range(0, len(msg), 8):
decoded_msg += chr(int(msg[i:i + 8], 2))
return decoded_msg
四、LSB隐写的应用
LSB隐写广泛应用于保护信息安全。现在，会许多应用程序使用LSB隐写技术，例如：“Steganography Studio”、“F5”、“StegoMagic”、“Universal Steganography”和“Lesteg”等。在商业领域，LSB隐写可用于数字水印和版权管理（例如，保护音乐、视频和电子书等）。
此外，LSB隐写还广泛用于隐秘通信（例如，在军事上，LSB隐写可用于在图像中传递机密信息。在这种情况下，信息在不同的像素通道之间随机分布，并且只有知道嵌入算法的人才能够提取信息。）
总之，LSB隐写是一种试图隐藏信息的重要技术，它可以用于许多不同方向和需求中，如信息隐藏、图像加密、版权保护等。因为其易用性和高保密性，LSB隐写在文件和图像安全中有着广泛的应用前景和深远的意义。
