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HIDEAGEM 是一个实验性工具，用于在图像中隐藏文件。
它使用 C++ 编写，可通过 Python CLI 以及在 ComfyUI for Stable Diffusion 中的自定义节点使用。
警告： HIDEAGEM 是实验性软件！它可能存在未知缺陷或漏洞。使用风险自负！
警告： HIDEAGEM 尚未经过研究以确定其对隐写分析（例如，计算图像中隐藏信息存在概率的工具）的抵抗力。因此，请假设攻击者有可能检测到图像是否“可疑”。
关于 HIDEAGEM 的算法和设计的深入解释，请参阅此文章。
开发更新和支持可在 Discord 上获取。
现在可以在浏览器中使用 HIDEAGEM，访问 WWW.HIDEAGEM.COM ！
隐写术是关于隐藏信息的存在；它旨在掩盖通信的存在。
HIDEAGEM 旨在成为一个下一代隐写平台，结合现代密码学和隐写技术，以在载体介质中实现快速、安全和稳健的信息隐藏。
除了追求隐写术的传统目标（隐蔽通信）之外，我们还在探索将信息比特隐藏在大比特集合中的其他安全属性。
HIDEAGEM 设计为可扩展和自适应，是一个平台，可以从中启动各种隐写算法和技术，以在多种载体介质类型中隐藏数据。
随着时间的推移，可以将新的隐写算法集成到程序中，以支持更多文件类型并利用新技术。
通用功能列表及潜在的未来发展方向。
当前功能 | 未来发展
-------------------------------|---------------------------------------------------
Unicode 密码 | 密钥文件
防篡改 Gem 数据 | 移动应用
512 位对称密钥 | 更多隐写算法
安全内存处理 | 更多载体介质类型
每个密码多个文件 | 跨图像分割文件
每个图像多个密码 | Web 应用（本地执行）
离线暴力破解防护 | 浏览器扩展（例如，上下文菜单提取 Gem）
在密码中使用你想要的任何疯狂 Unicode 字符：你甚至可以使用你最喜欢的表情符号；没人能阻止你！🐬
注意：以下信息仅适用于 HIDEAGEM 当前的空间域算法，这些算法仅兼容无损图像格式，如 PNG、TIFF 和 BMP。
如果成功提取出一个 Gem 并且 Gem 哈希正确，那么几乎可以保证它与隐藏在图像中的 Gem 逐位相同。
如果 Gem 像素（隐藏了 Gem 数据的像素）中的哪怕一个比特被损坏，Gem 提取都将失败。
防篡改以脆弱性为代价：对 Gem 图像的微小更改可能导致数据无法恢复。它们很脆弱，如果调整大小、裁剪或更改包含 Gem 数据的像素，就可能被破坏。
HIDEAGEM 使用一个实验性的对称密钥系统，旨在与其隐写算法协同工作。
512 位密钥通过 libsodium 的 Argon2id 密码哈希函数和用户提供的密码生成。
选择 Argon2id 是因为它提供了可配置的暴力破解防护参数（例如内存需求），并且能够抵抗 GPU 暴力破解攻击。
Gem 数据使用从 512 位密钥派生的 256 位密钥进行加密，然后使用 512 位密钥隐藏在载体介质中。必须首先使用 512 位密钥提取整个加密的 Gem，然后才能使用 256 位密钥解密其任何比特。
你可以在此处了解有关密钥系统的更多信息此处。
注意：密钥的最终强度仅取决于密码的强度。要利用全部 512 位密钥，
需要一个非常长/随机的密码。
要使用 ASCII 字符集在密码中实现 512 位熵，
密码长度必须 >= ~74 个字符，并且每个字符完全随机。
为了尝试缓解潜在的侧信道攻击，使用了 libsodium 的低级内存管理函数来安全擦除嵌入/提取过程中生成的密钥、Gem 文件和其他敏感数据的内存。
它还用于防止敏感数据（如密钥）被交换到磁盘。
你可以将图像视为加密的一次性写入文件夹或归档。
你可以使用单个密码在图像中隐藏任意数量的文件，仅受图像的嵌入容量限制。当输入正确密码时，它们将同时被提取出来。
Gem Stream 的开销为 52 字节，每个 Gem File 的开销为 8 字节。
HIDEAGEM 尝试在加密之前使用 miniz (zlib) 压缩所有 Gem File，这有时可以显著减少嵌入的字节数。
每个 Gem File 的最大文件大小以及每个 Ocean 可嵌入的最大字节数为 16 EB（艾字节）。
HIDEAGEM 目前支持使用多个密码和单个图像隐藏多组文件，但尚未开发用于使用此功能的 UI。
其工作方式也有点特殊，是分层的：要访问下一组文件，你需要该文件集密码之前的所有密码。
因此，请将此视为一个隐藏功能，目前可能并无实际用途。
Argon2id 密码哈希函数用于使用用户提供的密码生成密钥。
主密钥是使用 INTERACTIVE 密钥参数生成的，与使用常规哈希函数生成密钥相比，这提供了显著的密码暴力破解防护能力。
HIDEAGEM 使用 C++ 编写，可通过一个微小的 API 在 Python 中使用。
ComfyUI Stable Diffusion 平台的自定义节点可用，使其易于集成到 2D 生成式 AI 工作流中。
使用了以下外部库：
所有密码学操作，例如 Gem 数据加密、哈希和随机数生成，均使用 libsodium 的函数完成。
密钥生成： BLAKE2b 哈希函数和 Argon2id 密码哈希算法
Gem 数据加密： XChaCha20-Poly1305 对称加密算法（256 位密钥 + 192 位 nonce）
CSPRNG 实现： BLAKE2b 哈希和 XChaCha20 流密码（256 位种子 + 192 位 nonce）