Nour833/StegoForge

## ⚡ 快速启动（独立二进制文件） StegoForge 是一个复杂的 Python 框架，但在进行主动取证时，您不应该去处理糟糕的环境问题。我们已经编译了**零依赖的原生可执行文件**，它们会自动解决自身的 AI 和媒体依赖需求。 前往 **[Releases 页面](https://github.com/Nour833/StegoForge/releases)** 下载适合您操作系统的二进制文件。 * 无需 `pip install`。 * 无需配置 `PATH`。 * **只需直接运行。** ## 🚀 30 秒快速开始 ``` # 1. 将文件隐藏在图像中 (AES-256-GCM 加密, auto-method) stegoforge encode -c photo.png -p secret.pdf -k "my-pass" # 2. 提取隐藏的文件 stegoforge decode -f photo_stego.png -k "my-pass" # 3. 对任何可疑文件进行 CTF 一键 forensic dump stegoforge ctf -f suspicious.mp3 # 4. 比较原始图像与 stego 图像 — pixel heatmap stegoforge diff -c photo.png -s photo_stego.png # 5. 将 secret 批量嵌入到文件夹中的每个 carrier stegoforge batch -d ./carriers/ -p secret.txt -k "my-pass" # 6. 检查 carrier 的容量和 stealth score stegoforge capacity -c photo.png --depth 2 # 7. 模拟 Twitter recompression 并测试 payload 是否存活 stegoforge encode -c photo.png -p secret.txt -k "my-pass" --target twitter --test-survival # 8. 启动本地 web UI (数据绝不离开您的机器) stegoforge web # 安装 tab-completion (bash) eval "$(stegoforge completion bash)" # 使用 env var 避免 key 出现在 shell history 中 export STEGOFORGE_KEY="my-pass" stegoforge decode -f stego.png # key read from env ``` ## 🧠 什么是 StegoForge？ StegoForge 是一个**模块化、企业级的隐写工具包**，专为隐蔽数据的整个生命周期而设计：从将 payload 嵌入图像、音频、视频和活动的网络协议中，到部署机器学习隐写分析以强制从可疑载体文件中提取异常。 它专为安全研究人员、CTF 选手和数字取证从业者打造，并不局限于单一功能。它能够无缝执行整个取证环节。 ``` $ stegoforge encode --carrier cover.png --payload secret.txt --key "mypassword" --method lsb [+] Payload encrypted with AES-256-GCM [+] Embedded 2048 bits across RGB channels (1-bit depth) [+] Output: cover_stego.png [+] Statistical profile: indistinguishable from baseline (chi² = 0.021) $ stegoforge ctf --file suspicious.mp3 [*] Running all detectors on suspicious.mp3 ... [⏭] Chi-square LSB anomaly SKIPPED [⏭] RS analysis SKIPPED [!] Blind extractor found payload at: audio-lsb, depth=1, AES encrypted blob [+] Extracted 412 bytes → saved to extracted_payload.bin ``` ## 功能概览 ``` stegoforge/ ├── Image Carriers PNG · JPEG · BMP · GIF · WebP │ ├── LSB / Adaptive LSB 1–4 bit depth + WOW-style content-aware cost ordering │ ├── DCT + JND-safe cap JPEG frequency-domain embedding + Watson-style perceptual budget │ ├── Fingerprint LSB PRNU-aware embedding mode │ └── Alpha / Palette Transparency and indexed-color channels │ ├── Video Carriers MP4 · WebM │ ├── Video DCT Keyframe embedding with block-cost ranking │ └── Video Motion Temporal+texture masked block embedding (MP4) │ ├── Audio Carriers WAV · FLAC · MP3 · OGG │ ├── Sample LSB Psychoacoustic-style cost-ordered PCM LSB │ ├── Phase coding Segment-phase encoding │ └── Spectrogram art Visual payloads in spectrum domain │ ├── Document Carriers TXT · PDF · DOCX · XLSX │ ├── Unicode whitespace Adaptive insertion-point ranking (ZWSP/ZWNJ/ZWJ) │ ├── Linguistic mode Key-aware synonym-channel text steganography │ ├── PDF streams Object/stream/metadata injection │ └── Office XML Custom XML parts and streams │ ├── Binary Carriers ELF · PE/EXE/DLL (CLI) │ ├── ELF slack/notes 2-bit masked region-cost embedding │ └── PE slack/overlay 2-bit masked region-cost embedding │ ├── Network Covert Channels (CLI) │ ├── TCP field channels ip_id, tcp_seq, ttl │ └── Timing channel Inter-packet delay encoding │ ├── Crypto + Survivability │ ├── AES-256-GCM + Argon2 │ ├── Decoy mode Dual-payload plausible deniability │ ├── Wet-paper wrapping Reed-Solomon resilience wrapper │ └── Platform profiles Social-media-aware method selection/simulation │ └── Interfaces ├── CLI Hybrid-first grouped method selection + full command mode ├── Web UI (Flask) Grouped method pills, hybrid badges, local SSE streaming └── CTF mode One command, all relevant detectors, ranked report ``` ## 💻 开发者安装 如果您希望从源码构建 StegoForge 或原生地使用 Python API： ``` git clone https://github.com/Nour833/StegoForge.git cd StegoForge pip install -r requirements.txt pip install -r requirements-web.txt pip install -e . ``` 立即启动 Glassmorphism Web App： ``` stegoforge web # Automatically deploys at http://localhost:5000 ``` ## 🎨 交互式菜单（推荐初学者使用） 不想死记硬背终端命令？只需直接运行该工具即可访问交互式 CLI！ ``` stegoforge ``` **自动化专业提示：** - `STEGOFORGE_FAST_UI=1 stegoforge` 跳过动画，实现快速、零延迟启动。 - `STEGOFORGE_UI_STAGE_DELAY=0.45 stegoforge` 微调视觉显示的节奏。 ## 💻 高级命令行界面 如果您偏好原始的终端吞吐量，CLI 支持对所有模块进行超精确的路由。 ### 🥷 1. Payload 编码 ``` # Basic LSB 嵌入 PNG stegoforge encode -c photo.png -p message.txt -k "passphrase" # Stealth JPEG DCT 与自定义 bit depth stegoforge encode -c photo.jpg -p secret.bin -k "key" --method dct # Spectrogram Art — 将视觉图像隐藏在可播放的音频中 stegoforge encode -c music.wav -p logo.png --method spectrogram # Decoy mode — 生成两个 key，将两个 payload 隐藏在一个文件中以实现 plausible deniability stegoforge encode -c photo.png -p real_secret.txt -k "realkey" \ --decoy decoy_message.txt --decoy-key "duresskey" ``` ### 🔓 2. Payload 解码 ``` stegoforge decode -f photo_stego.png -k "passphrase" stegoforge decode -f music_stego.wav -k "key" --method phase ``` ### 🕵️ 3. 盲取证与 CTF 模式（零知识） ``` # 原生运行完整的 heuristic gauntlet (强烈推荐) stegoforge ctf -f suspicious.png # Targeted ML / Statistical Detection stegoforge detect --chi2 -f image.png stegoforge detect --rs -f image.png ``` ### 🛰️ 4. 隐蔽协议（死信箱） ``` # 嵌入 payload 并将其作为伪装的 HTTP packet 安全地 POST stegoforge deadrop post -c cover.png -p msg.txt -k "shared_key" # 监控远程 image URL 以获取传入的 payload 更改 stegoforge deadrop monitor --url "https://example.com/image.png" -k "shared_key" --interval 20 ``` ## 🔬 检测方法概述

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| 方法 | 目标文件 | 自动检测内容 | |---|---|---| | **Chi-square（卡方）** | 图像 | LSB 频率分布异常 | | **RS Analysis（RS 分析）** | 图像 | 无密钥情况下的 payload 容量估算 | | **ML Steganalysis（机器学习隐写分析）** | 图像 | 通过 HuggingFace ONNX CNN 模型学习隐写的可能性 | | **Fingerprint（指纹）** | 图像 | PRNU 不一致性 + 浏览器内篡改热力图 | | **Video anomaly（视频异常）** | MP4/WebM | 关键帧 DCT 分布异常 | | **Audio anomaly（音频异常）** | WAV/FLAC/MP3 | 采样位平面和统计不规则性 | | **PDF anomaly（PDF 异常）** | PDF | 可疑的 `/EmbeddedFile`、JS 或尾部熵 | | **Blind extractor（盲提取）** | 多媒体 | 自动尝试常见的位模式和 AES 魔数头 |

## 📂 系统架构

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``` stegoforge/ ├── core/ │ ├── image/ # LSB, Adaptive WOW, DCT, PRNU Fingerprinting, Palette │ ├── audio/ # PCM LSB, Phase-Coding, Spectrogram visual embedding │ ├── video/ # Keyframe block-cost, motion temporal masks │ ├── document/ # PDF Streams, Office XML, Unicode Zero-Width │ ├── network/ # Timing channels, TCP field covert channels │ ├── crypto/ # AES-256-GCM, Decoy Deniability, Argon2 KDF │ └── binary/ # ELF / PE Slack space embedding ├── detect/ # Statistical analysis, HuggingFace ONNX CNNs, Brute-forcing ├── protocol/ # HTTP Dead Drops, X25519 Stego Key Exchange └── web/ # High-performance Flask dashboard & Server-Sent Events ```

## 🚀 支持的功能矩阵 | 载体格式 | 注入方法 | 提取状态 | 取证盲检测 | |:---:|:---:|:---:|:---:| | **PNG** | ✅ LSB, Alpha, Palette | ✅ 支持 | ✅ 支持 | | **JPEG** | ✅ DCT | ✅ 支持 | ✅ 支持 | | **MP4** | ✅ Video DCT, Motion | ✅ 支持 | ✅ 支持 | | **WAV / MP3** | ✅ Sample, Phase, Spectro | ✅ 支持 | ✅ 支持 | | **PDF** | ✅ Object/Stream | ✅ 支持 | ✅ 支持 | | **Office XML** | ✅ XML Streams | ✅ 支持 | ✅ 支持 | | **ELF / PE** | ✅ Slack Space / Header | ✅ 支持 | ✅ 支持 | 目前通过 Reed-Solomon 包装支持的社交平台生存能力目标包括：`twitter`、`instagram`、`telegram`、`discord`、`whatsapp`、`signal`。 ## ⚖️ 法律免责声明与贡献 **贡献：** 热烈欢迎 Pull request。请确保新的编码方法实现了 `BaseEncoder` 接口，并包含完善的 PyTest 覆盖率。

标签：CTF, DNS 反向解析, Python, 信息隐藏, 安全工具, 数字取证, 无后门, 自动化脚本, 隐写术