«Спрятать и не потерять»: Реализуем DSSS-стеганографию в MP3 на Python. AES-256 против сжатия с потерями / Хабр

Введение: «Это невозможно, всё потеряется...»

Привет, Хабр! 👋

В мире информационной безопасности есть аксиома: «Хочешь спрятать данные в аудио — бери WAV или FLAC. Не трогай MP3». И это логично. MP3 — это не архив, это цифровая мясорубка. Его психоакустическая модель безжалостно вырезает всё, что человечекое ухо «не должно» слышать. Для классической стеганографии (LSB) это смертный приговор: ваши скрытые биты воспринимаются кодеком как мусор и уничтожаются при сохранении.

В одном из прошлых обсуждений пользователь @yokotoka озвучил общий скепсис:

«При пересохранении всё потеряется... Да, много информации так не спрячешь, но в песню можно несколько килобайт так зашить».

Мы приняли этот комментарий не как критику, а как технический вызов.

Сможем ли мы написать на Python инструмент, который внедряет шифрованные данные в MP3 так, чтобы они пережили сжатие, перекодирование и отправку в Telegram? Чтобы найти ответ, нам пришлось углубиться в математику сигналов, реализовать военные технологии радиосвязи и создать ChameleonLab: Expert Audio Stego.

Сегодня мы показываем, что у нас получилось.

Часть 1. Анатомия убийства: Почему MP3 ненавидит ваши данные

Чтобы понять, почему наша задача была сложной, нужно заглянуть под капот аудиоформатов.

WAV: Уютная гавань (где всё просто)

В несжатом формате (WAV) звук хранится как последовательность амплитуд (сэмплов). Для CD-качества это 44 100 замеров в секунду, каждый по 16 бит. Классическая стеганография (LSB — Least Significant Bit) работает здесь идеально. Мы берем младший бит каждого сэмпла и меняем его.

Было: 10110100 (а��плитуда 180)
Стало: 10110101 (амплитуда 181)

Разница в 1/65536 долю громкости. Ни человеческое ухо, ни аппаратура этого не заметят. Данные лежат там годами, как в банковской ячейке.

MP3: Психопат с ножницами

MP3 (MPEG-1 Audio Layer III) создавался не для хранения данных, а для обмана вашего мозга. Он использует психоакустическую модель. Его логика проста: "Если человек это не услышит, зачем это хранить?"

Когда вы нажимаете "Сохранить в MP3", происходит следующее:

Преобразование в частоты (MDCT): Аудио нарезается на мелкие кусочки (фреймы) и переводится из временной области (график волны) в частотную (спектр). Кодек больше не видит "сэмплы", он видит "ноты" и "шумы".
Эффект маскировки (The Masking Effect): Это главная фишка. Если в треке ударил громкий барабан (низкая частота), то человеческое ухо физически не способно услышать тихий писк (высокая частота) в течении следующих 100 миллисекунд. MP3-кодек находит такие моменты и полностью удаляет тихие звуки. Ваши спрятанные биты LSB? Для кодека это просто тихий высокочастотный шум на фоне музыки. Он идет под нож первым.
Квантование (Quantization) — Контрольный выстрел: Оставшиеся частоты кодек округляет. Вместо точного значения 0.123456 он записывает 0.12. Это экономит место, но меняет саму структуру сигнала. Когда вы декодируете MP3 обратно в WAV, восстановленная волна будет похожа на оригинал, но каждый отдельный сэмпл будет иметь другое значение.

Итог: Вы прятали 1 в младшем бите. Кодек разложил звук на частоты, выкинул "лишнее", округлил остаток и собрал обратно. В восстановленном сэмпле на месте вашего бита теперь может быть что угодно. Вероятность сохранить информацию — 50% (как подбросить монетку). Для файла размером в килобайт это означает 100% потерю данных.

Попытка использовать LSB в MP3 — это как написать секретное послание на песке перед цунами. Волна (алгоритм сжатия) придет и перестроит каждый атом вашего пляжа.

Именно поэтому нам пришлось отказаться от работы с битами напрямую и перейти к статистической стеганографии и методам расширения спектра. Мы решили сделать сигнал таким, чтобы MP3-кодек посчитал его "важной частью музыки" и побоялся удалить.

Часть 2. Решение: Как сделать данные «бессмертными» (DSSS и Криптография)

Итак, мы поняли: нельзя доверять конкретному биту или сэмплу. MP3-кодек перепишет его. Значит, нам нужно перестать прятать данные в точках и начать прятать их в статистике.

Мы обратились к методу DSSS (Direct Sequence Spread Spectrum) — методу расширения спектра прямой последовательностью. Именно так работают GPS и некоторые военные системы связи, чтобы передавать сигнал ниже уровня шума, где его невозможно заглушить.

Концепция: «Растворение сахара»

Представьте, что у вас есть стакан воды (аудиофайл) и крупинка сахара (бит информации).

Метод LSB: Вы кладете крупинку на дно в определенное место. MP3-кодек (фильтр) выливает воду, встряхивает стакан и наливает обратно. Крупинка может выпасть или переместиться. Данные потеряны.
Метод DSSS: Вы растворяете крупинку в в��де. Теперь вода стала чуть-чуть слаще во всем объеме. Даже если вылить половину воды или профильтровать её, оставшаяся вода всё равно сохранит свойство «сладости».

В ChameleonLab мы делаем именно это: мы «растворяем» 1 бит информации в тысячах сэмплов аудио.

Шаг 1. Криптография: Превращаем данные в Хаос

Прежде чем что-то прятать, это нужно защитить. Если мы будем внедрять структурированный текст (с частыми буквами «о», «е», пробелами), статистический анализ быстро выявит аномалию. Нам нужно, чтобы данные выглядели как идеальный белый шум.

Мы используем связку AES-256 + PBKDF2.

Реализация (crypto.py):

class CryptoEngine:
    @staticmethod
    def _derive_key(password: str, salt: bytes) -> bytes:
        # Превращаем пароль в 32-байтный ключ через 100,000 итераций хеширования.
        # Это делает перебор паролей (Brute-force) мучительно долгим.
        kdf = PBKDF2HMAC(
            algorithm=hashes.SHA256(),
            length=32,
            salt=salt,
            iterations=100000, 
        )
        return base64.urlsafe_b64encode(kdf.derive(password.encode()))

    @staticmethod
    def encrypt(data: bytes, password: str) -> bytes:
        # Генерируем уникальную соль (16 байт)
        salt = os.urandom(16)
        key = CryptoEngine._derive_key(password, salt)
        f = Fernet(key)
        # На выходе: [SALT] + [ЗАШИФРОВАННЫЕ ДАННЫЕ]
        return salt + f.encrypt(data)

Почему это важно для обучения: Мы не используем один и тот же ключ. Соль генерируется заново при каждой записи. Даже если вы запишете одно и то же слово «Привет» в два разных файла с одним паролем, бинарный результат будет абсолютно разным.

Шаг 2. Генерация несущей (Carrier)

Чтобы «размазать» данные, нам нужен уник��льный шум, который знает только владелец пароля. Мы используем хеш пароля как seed (зерно) для генератора псевдослучайных чисел numpy.

# core.py
@staticmethod
def _gen_noise(length, seed):
    rng = np.random.default_rng(seed)
    # Генерируем последовательность из -1 и 1
    return rng.choice([-1, 1], size=length).astype(np.float32)

Это наша «несущая волна». Она детерминирована: зная пароль, мы всегда сгенерируем одну и ту же последовательность шума. Не зная пароля — это просто случайный набор чисел.

Шаг 3. Внедрение (Embedding)

Теперь самое интересное.

Берем 1 бит зашифрованных данных.
Берем кусок нашей шумовой последовательности длиной Chip Rate (например, 1024 сэмпла).
Если бит = 1, мы прибавляем шум к музыке.
Если бит = 0, мы вычитаем шум (инвертируем фазу).

Мы также добавили параметр Alpha (громкость шума).

Маленький Alpha (0.005) — данные не слышны, но могут быть стерты при сильном сжатии.
Большой Alpha (0.05) — данные «железобетонные», но слышно легкое шипение.

# core.py: Упрощенная логика внедрения
for i, bit in enumerate(all_bits):
    # Определяем участок аудио
    s = start_idx + (i * chip_rate)
    e = s + chip_rate
    
    # Направление: 1 -> прямой шум, 0 -> инвертированный шум
    direction = 1 if bit == 1 else -1
    
    # Подмешиваем шум в аудио
    embedded[s:e] += carrier[i*chip_rate : (i+1)*chip_rate] * direction * amp

Шаг 4. Извлечение: Голосование сэмплов

Когда мы получаем MP3-файл, сэмплы в нем уже не те, что были при записи. Они искажены. Но статистически они всё еще тяготеют либо к «плюс шуму», либо к «минус шуму».

Мы используем скалярное произведение (Dot Product). Мы умножаем подозрительный кусок аудио на нашу сгенерированную несущую.

Если результат умножения резко положительный (> 0) → это был бит 1.
Если результат резко отрицательный (< 0) → это был бит 0.
Если результат около нуля → сигнала нет (или пароль неверный).

Это работает как система голосования. 1000 сэмплов «голосуют» за то, какой это бит. Даже если MP3-кодек «подкупил» 300 сэмплов и исказил их, оставшиеся 700 перевесят, и мы восстановим правильный бит.

Техническое отступление: Почему 200 МБ? Цена автономности и FFmpeg

Многие удивятся: "Почему простая программа для скрытия текста весит как старая игра?" Ответ кроется в архитектуре «Всё своё ношу с собой».

1. Почему FFmpeg? Мы не писали свой MP3-энкодер с нуля (это задача на годы). Мы используем промышленный стандарт — FFmpeg (и библиотеку libmp3lame внутри него).

Надежность: Это самый популярный и «честный» способ проверить стойкость алгоритма. Если данные выживают после кодирования LAME — они выживут везде.
Автономность: Чтобы программа работала у пользователя «из коробки», без мучительной установки кодеков и настройки переменных среды PATH, мы вшили ffmpeg.exe и ffprobe.exe прямо внутрь нашего EXE-файла.

2. Тяжелое наследие Python Когда вы запускаете .exe, созданный через PyInstaller, происходит магия: во временную папку распаковывается полноценный интерпретатор Python и все библиотеки.

NumPy: Мощнейшая математическая библиотека (добавляет вес).
PyQt6: Современный движок интерфейса (добавляет много веса).
FFmpeg: Сам конвертер (добавляет ~100 МБ).

В итоге мы платим размером файла за удобство: пользователю не нужно устанавливать Python, pip, искать зависимости или качать кодеки. Скачал, запустил — работает.

Главный враг: Сдвиг времени (Time Shift)

В теории всё красиво. На практике мы столкнулись с тем, что MP3-энкодеры (LAME, ffmpeg) добавляют тишину в начало трека. Сдвиг всего на 1 сэмпл полностью ломает нашу синхронизацию (шум перестает совпадать).

Шаг 5. Решение: Синхро-маркер и Корреляция

Чтобы декодер мог найти начало данных независимо от того, сколько тишины добавил MP3-энкодер, мы используем Синхро-маркер (Sync Marker). Это заранее известная последовательность бит (например, 1101001...), которую мы записываем в самое начало сообщения. При чтении мы не пытаемся расшифровать данные сразу. Сначала мы сканируем аудиофайл, «прикладывая» шаблон маркера к каждому сэмплу, пока не найдем идеальное совпадение.

В математике это называется взаимная корреляция (Cross-Correlation). В Python это делается одной строкой благодаря библиотеке numpy.

Реализация поиска сигнала (core.py):

# Уникальный паттерн, который мы ищем в шуме
SYNC_MARKER = [1, 1, 0, 1, 0, 0, 1, 0, 1, 1, 1, 0, 1, 0, 0, 0]

# ... внутри метода extract_data ...

# 1. Генерируем "эталонный шум" (reference), соответствующий маркеру
# Мы знаем пароль -> знаем seed -> знаем, как должен звучать маркер
sync_len_samples = len(AudioStegoEngine.SYNC_MARKER) * chip_rate
reference_sync = np.zeros(sync_len_samples)
# ... заполнение reference_sync шумом ...

# 2. Определяем окно поиска (например, первые 60 000 сэмплов)
# Мы не знаем, где начало, поэтому берем с запасом
search_window = work_samples[0 : search_window_size]

# 3. МАГИЯ NUMPY: Ищем, в каком месте шаблоны совпадают
# np.correlate сдвигает массивы и считает "похожесть"
corr = np.correlate(search_window, reference_sync, mode='valid')

# 4. Находим пик (максимальное совпадение)
best_offset = np.argmax(corr) 
max_score = corr[best_offset]

# 5. Если пик выше порога — мы нашли начало данных!
if max_score > threshold:
    print(f"Сигнал обнаружен! Смещение энкодера: {best_offset} сэмплов")
    # Начинаем чтение данных именно с этого места

Что это дает? Если MP3-энкодер добавил 523 сэмпла тишины в начало, np.argmax(corr) вернет число 523. Программа просто пропустит этот мусор и начнет чтение ровно с первого бита наших данных. Это делает алгоритм устойчивым к обрезке, склейке и конвертации.

Часть 3. Практическое применение: Кибербезопасность и Авторское право

Мы создавали ChameleonLab не просто как «скрытый чат», а как исследовательский инструмент, решающий конкретные задачи в сфере безопасности и защиты контента.

1. Цифровые водяные знаки (Digital Watermarking)

Одна из главных проблем независимых музыкантов и саунд-дизайнеров — пиратство. Вы можете прописать свое авторство в метаданных файла (ID3-теги), но они удаляются в два клика. Вы можете наложить слышимый вотермарк («Audio Jungle!»), но это портит впечатление от трека.

Если пират скачает т��ек, переконвертирует его в 128kbps и выложит на торренты — знак выживет.
Если трек обрежут в TikTok (при условии, что фрагмент длиннее 1-2 секунд) — знак выживет.
Удалить знак без пароля невозможно, так как он распределен по всему спектру шума.

2. Кибербезопасность: Red Teaming и тестирование DLP

Для специалистов по информационной безопасности ChameleonLab — это инструмент для проверки систем защиты от утечек (DLP — Data Loss Prevention).

Современные DLP-системы умеют сканировать исходящий трафик, вскрывать архивы и искать ключевые слова в документах. Но умеют ли они анализировать спектр MP3-файлов на наличие аномалий?

Сценарий атаки: Инсайдер пытается вынести конфиденциальный пароль или ключ шифрования за периметр организации. Он шифрует его в безобидный музыкальный трек и отправляет себе в мессенджер.
Задача ИБ: Настроить системы так, чтобы выявлять подобные каналы утечки.

3. Образование: DSP и Криптография

В университетах на курсах криптографии часто не хватает наглядности. ChameleonLab объединяет сразу несколько дисциплин в одном проекте на Python:

Симметричное шифрование: Как правильно использовать AES-256 и почему PBKDF2 с солью — это стандарт индустрии, а простой MD5 — уязвимость.
Цифровая обработка сигналов (DSP): Студенты могут на практике увидеть, как работает корреляция (numpy.correlate) и почему сигнал можно восстановить из шума.

Часть 4. Интерфейс (GUI): Как упаковать криптографию в EXE

Написать алгоритм — это только половина дела. Чтобы инстру��ентом пользовались не только гики в терминале, нужен понятный графический интерфейс. Мы выбрали PyQt6 — это современный, кроссплатформенный фреймворк, который позволяет создавать «нативные» десктопные приложения на Python.

Мы отказались от стандартного серого дизайна Windows/macOS и создали тему Expert Dark UI. Вот как выглядит итоговое приложение:

ChameleonLab: Expert Audio Stego. Версия 1.0.0.0

1. Дизайн и CSS-стилизация

В PyQt6 можно использовать таблицу стилей (QSS), очень похожую на CSS в вебе. Это позволяет менять цвета, скругления и шрифты без переписывания кода виджетов.

В main.py мы определили глобальную переменную STYLESHEET, которая красит всё приложение в темно-синие тона (#0b101b) с оранжевыми акцентами (#f59e0b).

# main.py: Фрагмент таблицы стилей
STYLESHEET = """
QMainWindow { 
    background-color: #0b101b; 
    font-family: "Segoe UI", "Roboto", sans-serif;
    color: #e2e8f0;
}
QGroupBox { 
    border: 1px solid #1e293b; 
    border-radius: 8px; 
    background-color: #111827; 
}
QPushButton#ActionButton { 
    background-color: #f59e0b; color: #000; font-weight: bold; border-radius: 6px;
}
"""

Это делает интерфейс не только приятным глазу, но и «профессиональным», напоминающим дашборды систем кибербезопасности.

2. Логика «На лету» (Real-time Scanning)

Одной из фишек UX мы сделали моментальную реакцию. Пользователю не нужно нажимать кнопку «Расшифровать» и ждать. Программа пытается найти сигнал каждый раз, когда меняется пароль или загружается файл.

Мы используем таймер (QTimer), чтобы не спамить алгоритм при каждом нажатии клавиши, а запускать сканирование с небольшой задержкой (debounce), когда пользователь закончил ввод.

# main.py: Реактивное сканирование
def on_key_input(self):
    # Перезапускаем таймер при каждом вводе символа
    self.scan_timer.start()

def perform_logic_scan(self):
    # Эта функция вызывается таймером
    password = self.txt_pass.text()
    
    # Визуальный лог
    self.log(f"Scanning with key: '{password[:2]}***' ...")
    QApplication.processEvents() # Обновляем UI

    # Вызов ядра стеганографии
    found, data_bytes = AudioStegoEngine.extract_data(
        self.current_mp3, password, ...
    )

    if found: 
        self.set_read_mode(data_bytes) # Зеленый интерфейс
    else: 
        self.set_write_mode() # Обычный интерфейс

Если сигнал найден, интерфейс мгновенно преображается: рамка становится зеленой, появляется сообщение CHANNEL DETECTED и расшифрованный текст.

3. Безопасность: Функция Self-Check

Самая большая проблема стеганографии в MP3 — неуверенность. "А вдруг я сохранил файл, а данные убились при сжатии?"

Мы решили эту проблему программно. Функция записи (action_handler) работает по принципу «Доверяй, но проверяй».

Сначала мы внедряем данные и сохраняем новый MP3.
Затем мы тут же, в этом же потоке, пытаемся прочитать только что созданный файл тем же паролем.

# main.py: Логика кнопки "Записать в файл"
def action_handler(self):
    # 1. Внедрение (Embedding)
    success = AudioStegoEngine.embed_data(..., save_path, ...)
    
    if success:
        self.log("Saved. Verifying integrity...")
        
        # 2. Авто-проверка (Self-Check)
        # Пробуем извлечь данные из только что созданного файла
        check_found, _ = AudioStegoEngine.extract_data(save_path, password, ...)
        
        if check_found:
            self.log("✅ VERIFICATION PASSED: Signal survived MP3 compression.")
            QMessageBox.information(self, "Успех", f"Файл сохранен и проверен!")
        else:
            self.log("❌ VERIFICATION FAILED: Signal lost!")
            QMessageBox.warning(self, "Предупреждение", "Данные потеряны при сжатии! Увеличьте громкость шума.")

Это критически важный этап для пользователя. Если проверка прошла, можно быть уверенным на 100%, что сообщение дойдет до получателя.

4. Борьба с зависанием (Anti-Freeze)

Python — однопоточный язык (из-за GIL). Тяжелые математические операции, такие как шифрование AES и работа с массивами numpy на 5-минутном треке, могут "заморозить" интерфейс на несколько секунд. Операционная система будет думать, что программа "Не отвечает".

Чтобы не усложнять код отдельными потоками (QThread), мы применили простой трюк — QApplication.processEvents(). Этот метод заставляет Qt принудительно обработать все события интерфейса (клики, перерисовку) прямо посреди выполнения тяжелой функции.

# main.py
self.log("Encoding data...")
# Даем интерфейсу "продышаться", чтобы отрисовать текст лога
QApplication.processEvents() 

try:
    data = text.encode('utf-8')
    # Тяжелая операция запускается после перерисовки UI
    success = AudioStegoEngine.embed_data(...)

Благодаря этому приложение остается отзывчивым, а пользователь видит живой лог процесса, а не зависшее белое окно.

Итог по интерфейсу

Мы создали приложение, которое скрывает сложную математику за тремя простыми шагами:

Выбрать файл.
Ввести пароль.
Нажать кнопку.

ChameleonLab: Expert Audio Stego. Внедрение

ChameleonLab: Expert Audio Stego. Расшифровка

Вся «грязная работа» — генерация шума, синхронизация, проверка целостности и перекодирование аудио — происходит под капотом. Именно так должны выглядеть современные инструменты безопасности: мощные внутри, простые снаружи.

Часть 5. Выводы: Природа шума и «Железный треугольник»

В ходе разработки и тестирования мы с сообществом пришли к нескольким важным выводам о природе аудио-стеганографии в MP3. Это уроки, которые можно выучить только на практике.

1. «Теплый ламповый шум» против «Цифрового скрежета»

Когда мы только начинали, мы боялись любого изменения звука. Но тесты показали интересную психоакустическую особенность:

Если внедрять данные как структурированный сигнал, MP3-кодек создает артефакты — «бульканье» и металлический звон. Это сразу выдает вмешательство.
Если внедрять данные как псевдослучайный белый шум (наш метод), человеческое ухо воспринимает это как... естественную аналоговую запись.

При параметре громкости Alpha = 0.03 трек начинает звучать как виниловая пластинка или кассетная запись. Это парадокс: ухудшение качества звука делает контейнер менее подозрительным. «Грязный» звук кажется мозгу более естественным, чем цифровые артефакты.

2. Треугольник компромиссов

В стеганографии нельзя получить всё сразу. Мы вывели «Железный треугольник» для MP3:

Емкость (Capacity)
Скрытность (Imperceptibility)
Устойчивость (Robustness)

Вы можете выбрать только два угла.

LSB (классика): Высокая Емкость + Скрытность, но Нулевая Устойчивость.
ChameleonLab: Высокая Устойчивость + Скрытность, но Низкая Емкость.

Чтобы передать пароль длиной 20 символов через MP3 128kbps, нам нужно около 15-20 секунд аудио. Это плата за то, что сообщение дойдет гарантированно.

3. Предел выживаемости (Bitrate Cutoff)

Мы нашли точку, где MP3 побеждает наш алгоритм. Это битрейт ниже 96 kbps. На таких настройках кодек применяет агрессивный Low-Pass Filter (ФНЧ), полностью срезая все частоты выше 15-16 кГц. Так как наш широкополосный шум (Spread Spectrum) распределен по всему диапазону, фильтр срезает значительную часть энергии сигнала. Корреляция падает, данные теряются.

Рекомендация: Для надежной передачи используйте файлы с битрейтом 128 kbps и выше.

Заключение: Итоги эксперимента и новая реальность

Возвращаясь к комментарию пользователя @yokotoka, с которого началась эта разработка: практика показала, что истина находится посередине.

В чем он был прав: «Много информации так не спрячешь». Физику не обмануть. Чтобы сигнал выжил в агрессивной среде MP3-сжатия, нам приходится жертвовать пропускной способностью. В режиме максимальной надежности («Deep») скорость падает до десятков байт в секунду. Зашить фильм или картинку в песню не получится — только текст, ключи или пароли.
В чем он ошибся: «При пересохранении всё потеряется». Мы доказали обратное. Используя методы расширения спектра (DSSS) и корреляционный анализ, мы создали контейнер, который выживает там, где умирает классическая стеганография. Данные остаются читаемыми даже после перекодирования в 128kbps.

Есть ли аналоги и в чем уникальность?

Если вы попробуете найти инструмент для стеганографии в аудио, поиск выдаст десятки утилит. Но 99% из них (например, OpenStego или DeepSound) работают с форматами без потерь (WAV, FLAC) и используют метод LSB (наименее значащего бита). Стоит пересохранить такой файл в MP3 — и данные безвозвратно исчезнут.

Существует классическая утилита MP3Stego, которая умеет прятать данные в MP3 прямо в процессе сжатия. Однако это консольная программа из "нулевых", сложная в использовании и работающая по другому принципу.

Уникальность ChameleonLab:

Устойчивость к MP3-сжатию: Мы не просто прячем биты, мы "размазываем" их по спектру (DSSS). Это позволяет данным выживать даже при перекодировании файла, что недоступно большинству аналогов.
Современный GUI: Мы упаковали сложную математику (NumPy, SciPy) в удобный интерфейс на PyQt6, сделав инструмент доступным не только для хакеров, но и для обычных исследователей безопасности.

Природа шума: Где прятать лучше?

Важно понимать, что DSSS — это технология добавления шума. Нет «волшебной таблетки» с одними настройками для всех файлов — с параметрами придется экспериментировать.

Идеальный кейс: Диктофонные записи, лекции, интервью и подкасты. В таких файлах всегда присутствует естественный фоновый шум, и сигнал алгоритма сливается с ним на 100%, становясь абсолютно неразличимым для уха.
Сложный кейс: Студийная музыка с тихими моментами (паузами). На кристально чистых записях добавленный сигнал может быть слышен как легкое фоновое шипение. Здесь вам придется «играться» с настройками (уменьшать Alpha, менять Chip Rate), балансируя между скрытностью и устойчивостью сигнала.

Почему это важно для Информационной Безопасности?

Мы создали ChameleonLab: Expert Audio Stego не просто как «скрытый чат», а как исследовательский стенд. В мире ИБ существует принцип: «Вы не можете защититься от угрозы, которую не понимаете».

Многие современные DLP-системы (Data Loss Prevention) отлично фильтруют текст, архивы и изображения, но часто игнорируют глубокий спектральный анализ аудиофайлов. ChameleonLab — это инструмент для Red Teaming и исследователей, который демонстрирует, что даже агрессивно сжатый аудиопоток может служить надежным каналом для передачи конфиденциальных данных.

Приглашаем к исследованию

Мы приглашаем сообщество Хабра протестировать алгоритм на прочность. Скачивайте, изучайте архитектуру, проводите свои тесты на устойчивость. Если вы найдете способ уничтожить данные, не превратив при этом музыку в неслушабельный шум — расскажите нам, это поможет улучшить алгоритм.

Мы верим, что настоящая безопасность строится не на секретности алгоритмов, а на их надежности и стойкости к атакам.

🔗 Ресурсы проекта:

ChameleonLab: Expert Audio Stego: Windows версия
🌐 Официальный сайт: ChaLab.ru (Windows / macOS)
✈️ Telegram-канал: @ChameleonLab — обновления, девлоги и общение с разработчиками.

Изучайте технологии, защищайте информацию и помните: ограничения существуют только для того, чтобы искать способы их обойти. 🦎

«Спрятать и не потерять»: Реализуем DSSS-стеганографию в MP3 на Python. AES-256 против сжатия с потерями