利用StegSolve、Python对.jpg文件进行分析
当两张jpg图片外观、大小、像素都基本相同时，可以考虑进行结合分析，即将两个文件的像素RGB值进行XOR、ADD、SUB等操作，看能否得到有用的信息。StegSolve可以方便的进行这些操作。
打开StegSolve，选择“file”->”open”打开一张图片文件，然后选择“analyse”->”image combine”选择另一张图片，默认的XOR操作就可以看到隐藏的信息。点击窗口下方的箭头，可以看到不同combine方式下的结果。
使用工具的优点是简单方便，但是缺乏扩展性，不能进行批量自动化处理。而对于自己编写的脚本，就可以方便的进行扩展。
使用Python的PIL库，可以方便地进行图像处理。
以下是两张jpg图片进行异或处理的代码xorImg.py：
#!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-
from PIL import Image
def loadImage(filename):
img = Image.open(filename)
width, height = img.size
img = img.convert("RGB")
pixel = img.load()
return width, height, pixel
def combineImage(file1, file2, file3):
w1, h1, p1 = loadImage(file1)
w2, h2, p2 = loadImage(file2)
width = min(w1, w2)
height = min(h1, h2)
img = Image.new("RGB", (width, height))
pix = img.load()
for y in xrange(0, height):
for x in xrange(0, width):
r1, g1, b1 = p1[x, y]
r2, g2, b2 = p2[x, y]
pix[x, y] = r1^r2, g1^g2, b1^b2
img.save(file3)
if __name__ == "__main__":
combineImage("pic1.jpg", "pic2.jpg", "pic3.jpg")以下是将两张jpg图片进行xor、or、and处理的代码：
#!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-
from PIL import Image
def xorFun(x, y):
return x^y
def orFun(x, y):
return x|y
def andFun(x, y):
return x&y
def loadImage(filename):
img = Image.open(filename)
width, height = img.size
img = img.convert("RGB")
pixel = img.load()
return width, height, pixel
def combineImage(file1, file2, file3, func):
w1, h1, p1 = loadImage(file1)
w2, h2, p2 = loadImage(file2)
width = min(w1, w2)
height = min(h1, h2)
img = Image.new("RGB", (width, height))
pix = img.load()
for y in xrange(0, height):
for x in xrange(0, width):
r1, g1, b1 = p1[x, y]
r2, g2, b2 = p2[x, y]
pix[x, y] = func(r1,r2), func(g1,g2), func(b1,b2)
img.save(file3)
if __name__ == "__main__":
combineImage("pic1.jpg", "pic2.jpg", "xor.jpg", xorFun)
combineImage("pic1.jpg", "pic2.jpg", "or.jpg", orFun)
combineImage("pic1.jpg", "pic2.jpg", "and.jpg", andFun) 当要进行乘法运算的combine时，代码的处理应该是(x*y)%256。
将txt文件加到jpg文件中，
copy a.jpg /b + b.txt /a c.jpg不过这样子貌似解不开了。。。