Python实现“隐写术与内存执行”演示

const payload = "alert('🎯 合法验证：隐写术内存执行成功！\\n图片中隐藏的代码已被提取并执行。');";

functionstringToBytes(str) {
const encoder = new TextEncoder();
return encoder.encode(str);
}

const payloadBytes = stringToBytes(payload);
const dataBytes = newUint8Array(payloadBytes.length + 1);
dataBytes.set(payloadBytes);
dataBytes[payloadBytes.length] = 0x00; // 结束标志

const canvas = document.getElementById('stegoCanvas');
const ctx = canvas.getContext('2d');
const width = canvas.width;   // 400
const height = canvas.height; // 300

const gradient = ctx.createLinearGradient(0, 0, width, height);
gradient.addColorStop(0, '#ff6b6b');
gradient.addColorStop(0.3, '#feca57');
gradient.addColorStop(0.6, '#48dbfb');
gradient.addColorStop(1, '#1dd1a1');
ctx.fillStyle = gradient;
ctx.fillRect(0, 0, width, height);

• 用四种颜色绘制从左下到右上的线性渐变，使图片看起来自然、美观。
• 然后在中央写入装饰文字 “🖼️ 风景”，增加“正常图片”的伪装。

3.2 获取像素数据

const imageData = ctx.getImageData(0, 0, width, height);
const data = imageData.data;  // Uint8ClampedArray

• getImageData() 返回一个 ImageData 对象，其 data 属性是一个 Uint8ClampedArray，包含所有像素的 RGBA 值，每个像素占 4 个字节（R, G, B, A），按行连续排列。
• 总长度 = width * height * 4 = 400 * 300 * 4 = 480,000 字节。

3.3 嵌入数据（LSB 隐写）

let bitIndex = 0;
let byteIndex = 0;

for (let i = 0; i < data.length; i += 4) {
const blueIndex = i + 2; // 蓝色通道索引
if (byteIndex >= dataBytes.length) break;

const currentByte = dataBytes[byteIndex];
const bit = (currentByte >> (7 - bitIndex)) & 1;
    data[blueIndex] = (data[blueIndex] & 0xFE) | bit;

    bitIndex++;
if (bitIndex === 8) {
        bitIndex = 0;
        byteIndex++;
    }
}

• 循环遍历所有像素（每次跳 4 个字节），只修改蓝色通道（i+2）。
• bitIndex 表示当前正在处理当前字节的第几位（0~7，从高位到低位）。
• byteIndex 表示当前正在处理的 dataBytes 中的第几个字节。
• 对于每个像素，取出当前字节的当前位（高位优先），然后将该位写入蓝色通道的最低有效位（LSB）。
• (data[blueIndex] & 0xFE) 将蓝色通道的最低位清零，然后 | bit 写入新位。
• 每处理完 8 个像素，就完成一个字节的嵌入，然后 byteIndex++，bitIndex 重置为 0。
• 当所有 dataBytes（包括结束标志）都写入后，循环停止（提前 break）。

注意：由于我们只修改了每个像素蓝色通道的最后一位，对颜色的影响微乎其微，人眼几乎无法察觉。

3.4 将修改后的像素数据放回 Canvas

ctx.putImageData(imageData, 0, 0);

• 将修改后的像素数组重新渲染到 Canvas 上，此时图片表面看起来与原来完全一样，但实际已隐藏数据。

4. 解码与执行函数

functiondecodeAndExecute() {
// ...
}

这个函数是核心，完成提取、还原、执行三步。

4.1 提取像素数据

const imgData = ctx.getImageData(0, 0, width, height);
const pixels = imgData.data;

• 再次获取当前 Canvas 的像素数据（此时已包含嵌入信息）。

4.2 提取字节

const extractedBytes = [];
let currentByte = 0;
let bitPos = 0;

for (let i = 0; i < pixels.length; i += 4) {
const blue = pixels[i + 2];
const bit = blue & 1;           // 提取最低位
    currentByte = (currentByte << 1) | bit;
    bitPos++;

if (bitPos === 8) {
        extractedBytes.push(currentByte);
if (currentByte === 0x00) {
break;                  // 遇到结束标志，停止提取
        }
        currentByte = 0;
        bitPos = 0;
    }
}

• 遍历所有像素，读取蓝色通道的最低位（blue & 1）。
• 按位组装成字节：每读到一个位，就左移 currentByte 并 | 上新位。
• 当累计 8 位后，形成一个完整的字节，存入 extractedBytes 数组。
• 如果该字节是 0x00，说明已经到达结束标志，立刻跳出循环（不再继续读取后续像素）。
• 注意：这里提取的顺序与嵌入时一致（高位优先），因此能正确还原。

4.3 去除结尾的空字节

if (extractedBytes.length > 0 && extractedBytes[extractedBytes.length - 1] === 0x00) {
    extractedBytes.pop();
}

• 由于嵌入时在末尾添加了 0x00，提取时也会包含它。这里将其移除，得到纯 payload 字节数组。

4.4 将字节数组转为字符串

const decoder = new TextDecoder();
const hiddenString = decoder.decode(newUint8Array(extractedBytes));

• TextDecoder 是 TextEncoder 的逆操作，将 Uint8Array 按 UTF-8 解码为字符串。
• 如果嵌入时编码正确，这里将还原出原始 payload 字符串。

4.5 执行代码

try {
console.log('提取的代码:', hiddenString);
eval(hiddenString);
    statusEl.textContent = '✅ 代码已执行 (弹窗已显示)';
} catch (e) {
    statusEl.textContent = `❌ 执行失败: ${e.message}`;
}

• 在控制台输出提取到的代码，便于调试。
• 使用 eval() 执行还原出的 JavaScript 代码。
• 如果执行成功，会弹出 alert 窗口，并更新状态文本。
• 如果执行失败（例如语法错误），捕获异常并提示。

5. 自动触发与按钮绑定

window.addEventListener('load', function() {
    setTimeout(decodeAndExecute, 500);
});

• 页面加载完成后，延迟 500ms 自动执行解码函数，确保 Canvas 已渲染完毕。
• 这样做是为了让用户看到状态变化的过程。

document.getElementById('decodeBtn').addEventListener('click', decodeAndExecute);

• 为按钮绑定点击事件，允许用户手动触发解码执行。

🧠 关键技术点总结

⚠️ 安全提示

• 本演示仅供学习 隐写术 和 代码动态执行 原理，请勿用于非法用途。
• 实际攻击中，eval() 常被用于执行经过混淆或加密的恶意载荷，以绕过静态检测。
• 在正常开发中，应避免使用 eval()，除非在完全受控的环境下（如本演示）。

如果你对某一部分还有疑问，比如位操作的细节、Canvas 像素排列方式，或者 TextEncoder 与 Blob 的区别，随时可以继续提问。我会进一步展开解释。