Привет, Хабр!

Мы в ChameleonLab продолжаем строить нашу образовательную платформу по стеганографии, и сегодня хотим поделиться еще одним важным шагом на этом пути. Наша главная цель — не просто создавать инструменты, а делать сложные темы из мира кибербезопасности доступными и понятными для всех, от студентов до специалистов.

Изначально наш продукт, ChameleonLab, был написан на Python (с использованием PyQt) как мощное десктопное приложение. Но мы всегда стремились к максимальной доступности. Что может быть доступнее, чем инструмент, который работает прямо в браузере, без скачивания и установки?

Привет, Хабр! Представьте себе сценарий: вы — аналитик в области цифровой криминалистики. Вам на стол попадает, казалось бы, совершенно безобидное фото из отпуска, изъятое у объекта расследования. На первый взгляд — обычный пейзаж. Анализ пикселей не даёт ничего — нет никаких признаков классической стеганографии. Но интуиция подсказывает: что-то здесь не так.

Что, если секрет спрятан не в самом изображении, а в его «паспорте» — служебных метаданных? Именно здесь, в полях EXIF, и начинается наша охота на цифровых призраков. Сегодня мы погрузимся в мир стегоанализа и научимся вскрывать тайны, которые могут хранить в себе метаданные фотографий.

Привет, Хабр!

В прошлый раз мы написали свой стегоанализатор и научились находить следы простого LSB-внедрения. На первый взгляд может показаться, что задача решена: есть алгоритм, есть анализатор, запускаем проверку и получаем ответ. Но в реальности всё гораздо сложнее. Стегоанализ — это не спринт, а бесконечная гонка вооружений, в которой тот, кто прячет, почти всегда на шаг впереди.

Привет, Хабр!

В нашем блоге мы говорим о стеганографии — искусстве сокрытия информации. Встроить секретное сообщение в картинку методом LSB (замены младших значащих бит) достаточно просто. Но как насчет обратной задачи? Как понять, является ли безобидный с виду файл троянским конем, несущим скрытые данные?

Просто извлечь их не получится — если они зашифрованы, мы получим лишь случайный шум. Нам нужно доказать сам факт наличия скрытого сообщения. Это и есть задача стегоанализа.

Сегодня мы не будем прятать. Мы будем охотиться. В этой статье мы с нуля напишем простой, но эффективный стегоанализатор на Python. Мы разберем:

Привет, Хабр! Мы — команда проекта ChameleonLab, и это история о том, как мы начали создавать полномасштабный образовательный центр по стеганографии и криптографии, отправной точкой которого стал наш desktop-инструмент.

По просьбам пользователей мы начали трансформацию в онлайн-сервис. Расскажем, как мы создали сайт на собственном микро-движке, который работает на JSON-файлах, почему отказались от популярных CMS и как планируем переносить сложную логику с Python в веб.

Привет, Хабр!

Сегодня я хочу поделиться историей одной, казалось бы, простой задачи, которая превратилась в увлекательное техническое расследование. Мы разрабатывали утилиту для стеганографии ChameleonLab и решили добавить поддержку современных форматов изображений, таких как WebP и AVIF. С WebP все прошло гладко, но AVIF оказался на удивление крепким орешком.

Привет, Хабр!

Пару месяцев назад мы представили наше детище — ChameleonLab, десктопное приложение для Windows и Mac, которое позволяет встраивать и извлекать скрытые данные из файлов, а также проводить их глубокий анализ. Проект начинался с самой простой версии, но благодаря активному участию и обратной связи от нашего сообщества, он постоянно развивается. Ваши предложения, в частности по интеграции офисных форматов и формата WebP, стали для нас важным источником вдохновения и позволили значительно расширить возможности программы. Теперь, после сотен часов разработки и ценной обратной связи от нашего сообщества, мы рады представить версию 1.5 — полноценный комбайн для работы с цифровыми файлами, который вобрал в себя как классические, так и авторские методы стеганографии и стегоанализа.

Всем привет! Мы продолжаем наш цикл статей, посвященный практической стеганографии в самых, казалось бы, обыденных файлах. Мы уже научились прятать данные в «слепых зонах» документов MS Office, внедрять «файлы-призраки» в EPUB и даже создавать скрытые каналы данных внутри PDF.

В комментариях к прошлым материалам наши читатели справедливо заметили: «А что насчет WebP?».

Привет, Хабр!

С момента публикации наших прошлых статей о создании программы для стеганографии ChameleonLab прошло немало времени. Мы получили огромное количество фидбэка и поняли, что тема сокрытия данных интересна сообществу не только в контексте классических картинок (LSB), но и в более сложных, повседневных файлах — документах.

В прошлой статье мы разбирались, как можно спрятать данные внутри файлов Microsoft Office, причем не только в текстовых документах (.docx), но и в таблицах (.xlsx) и презентациях (.pptx), используя стандартный механизм Custom XML Parts. Сегодня мы продолжим исследовать мир офисной стеганографии и обратим свой взор на открытый и популярный формат OpenDocument Format (ODF), на котором работают LibreOffice и Apache OpenOffice. Этот метод так же универсален и применим ко всей линейке форматов: .odt (текстовые документы), .ods (таблицы) и .odp (презентации).

Привет, Хабр! При работе со стеганографией первый и самый важный вопрос, который возникает перед пользователем: «А мой файл вообще поместится в эту картинку?». Попытка спрятать 10-мегабайтный архив в иконку размером 64x64 пикселя обречена на провал. Именно поэтому оценка стеганографической емкости контейнера — это краеугольный камень любой операции по сокрытию данных.

Емкость — это не просто размер файла. Это сложное понятие, которое кардинально меняется в зависимости от формата контейнера (PNG, JPEG, DOCX) и метода сокрытия (LSB, DCT и др.).

Сегодня на примере кода из нашего проекта ChameleonLab мы подробно разберем, как вычисляется емкость для разных типов файлов, и напишем соответствующие функции на Python.

Привет, Хабр! Когда речь заходит о защите конфиденциального файла, на ум приходят два пути: шифрование и стеганография. Первый делает файл нечитаемым для посторонних. Второй — делает сам факт существования файла незаметным. А что, если объединить эти два подхода, создав по-настоящему надежное "двойное дно" для ваших данных?

В этой статье мы не просто обсудим теорию, а пошагово, с подробным разбором кода, создадим собственный простой и надежный формат шифрования .cha (сокращение от Chameleon) на Python. А затем покажем, как его синергия со стеганографией в нашем приложении «ChameleonLab» обеспечивает многоуровневую защиту.

Привет, Хабр! У каждого разработчика в серьезном проекте наступает момент, когда хочется отвлечься и написать что-то для души. Что-то простое, классическое, но в то же время увлекательное. Часто такие "внутренние пет-проекты" становятся «пасхальными яйцами» — секретами для самых любопытных пользователей.

Сегодня мы расскажем, как и зачем мы спрятали в нашем приложении для стеганографии «ChameleonLab» классический «Тетрис». Это не просто история о «пасхалке», а пошаговый гайд с подробным разбором кода на Python и PyQt6, который покажет, что, несмотря на кажущуюся простоту, создание «Тетриса» — это интересная задача с множеством подводных камней.

Привет, Хабр! В наших прошлых статьях мы рассмотрели общие принципы работы стеганографии и создали многофункциональное приложение «ChameleonLab» для сокрытия данных. Но как насчет обратной задачи? Как понять, что в безобидной на вид картинке спрятано тайное послание?

Предыстория. Представьте, вы — руководитель службы безопасности. В понедельник утром на стол ложится отчёт: за выходные у конкурентов появился детальный план вашего нового продукта. Вы поднимаете логи. Ничего. Системы DLP молчат. Сетевой сканер не зафиксировал отправку больших архивов или подозрительных документов. Весь исходящий трафик — это обычная рабочая переписка, презентации и несколько мемов с котиками в корпоративном чате. Стоп. Котики?

Привет, Хабр!

Вы когда-нибудь хотели, чтобы ваши фотографии могли рассказывать истории? Не в переносном смысле, а буквально. А что, если бы эти истории были предназначены только для вас? Представьте, что вы отправляете другу обычный с виду PNG-файл, но внутри него скрыто личное аудиопоздравление, которое не увидит ни один почтовый сервис или мессенджер. Или ведете цифровой фотодневник, где за каждым снимком скрывается голосовая заметка с вашими мыслями, надежно спрятанная от посторонних глаз.

Это не магия, а стеганография. Сегодня я расскажу о проекте ChameleonLab, а точнее — о его уникальной функции: стеганографическом имидж-плеере. Это десктопное приложение, которое позволяет не только прятать аудиофайлы внутри изображений, но и проигрывать их, как в обычном плеере, создавая новый способ для приватного и творческого обмена информацией. Проект уже имеет готовые сборки для Windows и macOS.

Искусственный интеллект сегодня пишет код, исправляет ошибки и даже создает веб-сайты по текстовому описанию. Инструменты вроде GitHub Copilot и Devin AI создают ощущение, что до появления полноценного ИИ-разработчика, способного с нуля создать и поддерживать сложный проект, остались считанные месяцы. Но так ли это на самом деле?

В этой статье мы разберемся, что на самом деле могут современные ИИ в программировании, почему они все еще не способны создавать серьезные программы и с какими фундаментальными проблемами сталкиваются.

Хочу поделиться историей разработки и последним обновлением нашего проекта — ChameleonLab. Это кроссплатформенное десктопное приложение для стеганографии и стегоанализа. С момента первого релиза мы не только добавили новые функции, но и столкнулись с целым рядом интересных технических вызовов, решениями которых и хотим поделиться.

И, конечно же, мы наконец-то готовы представить версии как для macOS, так и для Windows.

Привет, Хабр! Мы в ChameleonLab разрабатываем тулкит для стеганографии, который уже работает на Windows и macOS. Сейчас мы портируем его на Linux, и, как это часто бывает, именно на этом этапе классические проблемы с ресурсами (иконками, картинками) проявили себя во всей красе.

После релиза пользователи увидели наше решение и стали спрашивать, как оно устроено и почему приложение не тащит за собой папку с картинками. Раз уж сообществу это интересно, мы решили дать развёрнутый ответ. Расскажем, как встроили все иконки прямо в код с помощью SVG, и как внутренние итерации и поиски идеального решения привели нас к финальному варианту.

Привет, Хабр!

Нас часто просили рассказать историю создания нашей программы Chameleon Lab и объяснить, зачем она вообще нужна. Что ж, эта статья — ответ на ваши вопросы. Это история о том, как мы прошли путь от яростной защиты своего контента до идеи, что культурное наследие должно быть абсолютно бесплатным, но при этом продолжили упорно развивать созданный нами инструмент.