究極のステガノグラフィおよびデジタルフォレンジックツールキット。画像、音声、動画、ドキュメント、ネットワークパケット全体でデータを隠蔽および抽出し、または11の高度な検出エンジンを実行して隠されたペイロードを発見します。
究極のステガノグラフィ、デジタルフォレンジック、秘密通信のハイブリッドです。
StegoForgeは複雑なPythonフレームワークですが、アクティブフォレンジック実施時に壊れた環境に悩まされる必要はありません。依存関係ゼロのネイティブ実行可能ファイルをコンパイルしており、AIおよびメディアの要件を自動的に解決します。
Releases Page にアクセスし、ご利用のOS用のバイナリをダウンロードしてください。
pip installは不要。PATHの設定も不要。# 1. Hide a file inside an image (AES-256-GCM encrypted, auto-method)
stegoforge encode -c photo.png -p secret.pdf -k "my-pass"
# 2. Retrieve the hidden file
stegoforge decode -f photo_stego.png -k "my-pass"
# 3. CTF one-click forensic dump on any suspicious file
stegoforge ctf -f suspicious.mp3
# 4. Compare original vs stego — pixel heatmap
stegoforge diff -c photo.png -s photo_stego.png
# 5. Batch embed a secret into every carrier in a folder
stegoforge batch -d ./carriers/ -p secret.txt -k "my-pass"
# 6. Check capacity and stealth score of a carrier
stegoforge capacity -c photo.png --depth 2
# 7. Simulate Twitter recompression and test payload survives
stegoforge encode -c photo.png -p secret.txt -k "my-pass" --target twitter --test-survival
# 8. Launch the local web UI (no data ever leaves your machine)
stegoforge web
# Install tab-completion (bash)
eval "$(stegoforge completion bash)"
# Use env var to avoid key in shell history
export STEGOFORGE_KEY="my-pass"
stegoforge decode -f stego.png # key read from env
簡単に言うと： ステガノグラフィとは、秘密を目に見える場所に隠す技術です。StegoForgeは、あなたの秘密のメッセージやファイルを、通常の写真のピクセル、楽曲の音波、動画のフレームに数学的に織り込みます。世の中から見れば、普通のミームやMP3トラックに見えます。あなたにとっては、それは見えない金庫です。
StegoForgeは、モジュール式エンタープライズグレードのステガノグラフィツールキットであり、秘密データの完全なライフサイクル（画像、音声、動画、アクティブネットワークプロトコルへのペイロードの埋め込みから、機械学習ステガノ分析を展開して疑わしいキャリアファイルから強制的に異常を抽出するまで）のために設計されています。
セキュリティ研究者、CTFプレイヤー、デジタルフォレンジック実務者のために構築されており、1つのことに特化しようとはしません。フォレンジックの全スペクトルをシームレスに実行します。
$ 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
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
ソースからStegoForgeをビルドしたい場合、またはPython APIをネイティブで利用したい場合：
git clone https://github.com/Nour833/StegoForge.git
cd StegoForge
pip install -r requirements.txt
pip install -r requirements-web.txt
pip install -e .
即座にGlassmorphism Webアプリを起動：
stegoforge web # 自動的に http://localhost:5000 にデプロイ
MLアーキテクチャに関する注記: StegoForgeは真の機械学習ステガノ分析を実装しています。エンジンを初めて起動すると、サイレントにHuggingFaceとインターフェースし、ONNX CNNの重みを
~/.stegoforge/modelsキャッシュに直接ダウンロードします。
ターミナルコマンドを覚えたくないですか？ツールをそのまま実行すれば、対話型CLIにアクセスできます！
stegoforge
メニューは映画のような起動シーケンス、グループ化されたメソッド選択、エンコード・デコード・フォレンジック間のガイド付き遷移を特徴としています。
自動化のためのプロヒント：
STEGOFORGE_FAST_UI=1 stegoforge はアニメーションをスキップし、高速で遅延のない起動を実現します。STEGOFORGE_UI_STAGE_DELAY=0.45 stegoforge はディスプレイ表示のペースを微調整します。生のターミナルスループットを好む場合、CLIはすべてのモジュールに対して超具体的なルーティングをサポートしています。
# Basic LSB into PNG
stegoforge encode -c photo.png -p message.txt -k "passphrase"
# Stealth JPEG DCT with custom bit depth
stegoforge encode -c photo.jpg -p secret.bin -k "key" --method dct
# Spectrogram Art — Hide a visual image inside playable audio
stegoforge encode -c music.wav -p logo.png --method spectrogram
# Decoy mode — Generates two keys, hiding two payloads in one file for plausible deniability
stegoforge encode -c photo.png -p real_secret.txt -k "realkey" \
--decoy decoy_message.txt --decoy-key "duresskey"
stegoforge decode -f photo_stego.png -k "passphrase"
stegoforge decode -f music_stego.wav -k "key" --method phase
# Run the complete heuristic gauntlet natively (Highly Recommended)
stegoforge ctf -f suspicious.png
# Targeted ML / Statistical Detection
stegoforge detect --chi2 -f image.png
stegoforge detect --rs -f image.png
# Embed a payload and securely POST it as a disguised HTTP packet
stegoforge deadrop post -c cover.png -p msg.txt -k "shared_key"
# Monitor a remote image URL for an incoming payload change
stegoforge deadrop monitor --url "https://example.com/image.png" -k "shared_key" --interval 20