图像隐写术的卫冕冠军
Passlok Stego：通过增强型 F5 算法进行图像隐写
PassLok Stego 是一款用于在数字图像中安全嵌入数据的专用工具。它利用 A. Westfeld 的 F5 算法的增强实现，旨在减轻通过标准隐写分析可检测到的统计痕迹。该方法已在 ForenSecure 2017 网络取证和信息安全会议上提出。
技术实施
架构：此扩展作为纯粹的客户端实用程序运行。所有加密和嵌入操作都发生在浏览器的本地内存中；核心功能不需要外部网络调用。
数据分布：该引擎采用伪随机数生成器 (PRNG) 在图像像素之间分布隐藏数据。这种非线性分布是抵抗法医发现的关键组成部分。
似是而非的否认：该实现支持嵌入受独立密码保护的短辅助消息。此功能专为主要隐藏消息的存在可能受到损害的高风险场景而设计。
操作参数
格式支持：数据可以嵌入到 JPG 或 PNG 载体中。对于需要像素完美完整性的较大数据有效负载，建议使用 PNG。
熵强化：我们建议使用高熵密码来初始化嵌入过程。如果没有正确的密钥，在计算上很难将更改后的图像与标准载体区分开来。
程序
I. 嵌入数据
将目标数据输入或加载到主界面中。
选择封面图像（JPG 或 PNG）作为载体。
定义初始化密码。
执行“隐藏为 PNG”或“隐藏为 JPG”例程。
通过浏览器的上下文菜单将生成的图像保存在本地。
二.提取数据
加载包含隐藏数据的载体图像。
提供原始初始化密码。
确保“压缩”和“智能密码”参数与原始嵌入设置匹配。
执行“Reveal”以提取数据有效负载。
许可和元数据
作者：弗朗西斯科·鲁伊斯 (Francisco Ruiz)，伊利诺伊理工学院副教授。
许可证：根据 GNU 通用公共许可证 v3.0 发布的开源软件。
生态系统集成：此处使用的算法用作隐私栏扩展的核心隐写引擎（https://chromewebstore.google.com/detail/privacy-bar/objpfdibjogbdpjjpomnoaflkgdeaanb）。
审核和采用：源代码（特别是 plstego.js）可在 GitHub 上进行公共审核和社区采用：https://github.com/fruiz500/PassLok-stego。
“不要相信。验证。”
