iOS 隐形水印之 LSB 实现

    

本文字数：2581字

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在音视频的领域里，其涵盖的知识点繁多，学习方向也很多。而本篇就是一篇比较入门的文章它简单地介绍如何在 iOS 上读取图片 RGB 数据，并通过修改最后一位 bit 来记录数字水印的信息下面就介绍《隐形水印之 iOS 实现》欢迎阅读

技术

背景

本文实现的两个技术点

     水    印     

水印是经常出现在图片 & 视频等多媒体文件上是一种很常见的元素，它一般以单一的图片或者文字的形式显示在一个角落。

它主要用于声明版权 & 防盗，以及查看来源等。

而我们千帆直播在主播直播后，我们的后端会为生成的 点播 & 回放 打上「千帆直播」水印，如下图的右上角：

compare

这种水印是可见的，添加水印的方式可以是直接将水印图片的原数据memcpy 到载体图片原数据上（这里只是简单描述啦，对齐这些各位自己了解下）。还有可以使用第三方库，如 ffmpeg等。

   L S B  

英文 least significant bit，中文译最低有效位。

用个例子来描述下，我们知道一个数字，如11，把它转换为二进制的话就是 0000 1011，取最右边的 1 即为最低位。

而本文是针对图片的，图片的原数据构成是 RBG，那我们的操作就是:

(255, 255, 255) -取255-> 1111 1111 -> 把最后一位(1 => 0) -> 1111 1110 -放回-> (254, 255, 255)

这也是本文实现的核心。

而上面的操作会让原本的白色在 R值 上变小，然后再转换回颜色上，人眼是很难看出修改之后与之前的差别。

因此我们这样的修改对原本的影响是很小的。

这就是我们通过获取 LSB，修改它来实现本次技术点。

 数字 

 水印 

结合我们上面说的两个技术点，就是我们的实现了。

这里介绍数字水印，一种不易被发现的水印，也可以叫它，隐形水印。顾名思义，它不会像一般的水印一样显示在图片 & 视频帧上，而是通过其他技术原理将信息附带在载体上，最后通过反计算来获取信息内容。

数字水印的实现其实不止 LSB，还有其他改进的 LSB，或者其他算法，本文使用 标准LSB 来实现。

但算法的大致都是建立在对原数据的修改不会在视觉上被察觉，将信息加入到原数据里面，有点像藏头诗。

通过以上大概了解原理 & 技术背景之后，本篇将着重使用 标准的LSB 来为 iOS 的截图上添加隐形水印 & 获取隐形水印内容。

 应用 

 场景 

在Demo App上通过系统的截图后，将已经加入隐形水印的 App 截图展示，通过直接分享到QQ或者保存到相册，再由相册分享到QQ，然后客服获取到图片之后将图片保存或者直接复制，转发给处理人员。

然后通过相应的工具或者App将图片的隐形水印信息读取出来。

至于信息内容，可以是当时用户操作App的点击行为，或者部分接口的响应结果，从而来协助定位、追踪问题，等等。

QFImageMaskMan

这里的是整个Demo & Demo的操作展示，我在iPhone截图上将一首诗加入进去，然后分享出去或者保存本地。

QFImageMaskDemo[1]🔺见文末

-Demo-

 实 现 

static let markBin: [QFLSBMarkBin] = [.key, .lengthBit, .length, .info]

读者看完Demo之后尝试添加 version 记录

加 密 头

字段	说明	内容
key	标识	“QianFan”（本库使用）
lengthBit	记录使⽤的 length （扩展来变更 length 所占的字节）	1 byte
length	全部信息的总长度，如果减去固定的信息头长度就是加密的信息⻓度	2 bytes

加 密 体

加密头	加密内容
key.cout + 1 + 2	length - (key.cout + 1 + 2)

encode & decode

都是通过CGContext获取位图数据，encode3使用了CVPixelBuffer，方便后续应用到视频帧，然后对 data[n] 二进制化的尾数进行比较 & 操作。

class func baseEncode(data: UnsafeMutablePointer<UInt8>, infoData: Data, width w: Int, height h: Int) {
    let kQHKeyData = kQFkey.data(using: .utf8)!
    let kQHKeyDataCount = kQHKeyData.count
    let kLenghtCount = kLengthBit
    
    let markCount = kQHKeyDataCount + kLengthBitCount + kLenghtCount + infoData.count
    
    var bStop = false
    var markIndex = -1
    var markIndexText: Int = 0
    var markBin: QFLSBMarkBin?
    var markLengthBitCount = 0
    
    // 1、读取原数据
    for y in 0..<h {
        if bStop {
            break;
        }
        for x in 0..<w {
            let index = (y * w + x)
            
            let markIndexTemp = index / 8
            if markIndexTemp >= markCount {
                bStop = true
                break
            }

            // 2、水印信息的计算
            if markIndex != markIndexTemp {
                markIndex = markIndexTemp
                
                if markIndex < kQHKeyDataCount {
                    markBin = .key
                    markIndexText = Int(kQHKeyData[markIndex])
                }
                else if markIndex < kQHKeyDataCount + kLengthBitCount {
                    markBin = .lengthBit
                    markIndexText = kLengthBit
                }
                else if markIndex < kQHKeyDataCount + kLengthBitCount + kLenghtCount {
                    markLengthBitCount += 1
                    markBin = .length
                    if markLengthBitCount == 1 {
                        markIndexText = markCount%256
                    }
                    else if markLengthBitCount == 2 {
                        markIndexText = Int(markCount>>8)
                    }
                    else {
                        bStop = true
                        break
                    }
                }
                else if markIndex < markCount {
                    markBin = .info
                    markIndexText = Int(infoData[markIndex - (kQHKeyDataCount + kLengthBitCount + kLenghtCount)])
                }
            }
            
            if markBin == nil {
                bStop = true
                break
            }
            
            // 3、读取原数据 & 获取最低有效位
            let offset = 4 * index
            let red = data[offset+1]
            let redBinary = red % 2
            
            let markIndexTextBinaryIndex = index % 8
            let markIndexTextBinary = Int((markIndexText / (1<<Int(markIndexTextBinaryIndex))) % 2)
            
            // 4、最低有效位记录
            if redBinary != markIndexTextBinary {
                if markIndexTextBinary == 0 {
                    if red == 255 {
                        data[offset+1] = 254
                    }
                    else {
                        data[offset+1] = red + 1
                    }
                }
                else {
                    if red == 0 {
                        data[offset+1] = 1
                    }
                    else {
                        data[offset+1] = red - 1
                    }
                }
            }
        }
    }
}

// 逻辑上与 baseEncode 相同，读取原数据后记录到对应的水印数据信息上。
class func baseDecode(data: UnsafeMutablePointer<UInt8>, width w: Int, height h: Int) -> (result: Bool, info: String) {

	// ......
	
    return (false, "解密");
}

具体可以看：QFLSBMan.swift[2]🔺见文末（代码没有注释，也比较乱，抱歉了哈）。

补 充

1、这里需要注意在截图类的逻辑那部分，有如下的函数 & 执行（加密后的图片再执行）

将加密后将图片先缓存本地，再获从缓存本地的图片获取出来进行分享和保存相册，这样加密的数才不会由于保存相册或者直接分享而导致数据会丢失。目前测试分享QQ和钉钉数据解码正常，而微信会丢失的。

compare

以上图片都是不使用 toPNG 操作后，图片的加密像素部分，都发生变化，所以已无法解密出原来的信息。

而缓存本地的作用就是为了解决该情况（再考察其他办法解决方案）。

private func toPng() -> Bool

if !toPng() {
	print("showScreenshot toPng 失败")
	return
}

2、还有每张截图都加入QFScreenshot 的普通水印，可简单区分系统截图还是加密截图。

let text = "QFScreenshot" as NSString
let p = CGPoint(x: 20, y: 160)
text.draw(at: p, withAttributes: [NSAttributedString.Key.font : UIFont.systemFont(ofSize: 16), NSAttributedString.Key.foregroundColor: UIColor(white: 0.5, alpha: 1)])

总 结 

LSB 的抗干扰比较差，原因在于假如使用的第三方分享，其在传送过程对图片进行二次处理或者优化，很可能会导致信息的丢失。

当然目前的Demo实践上，只要用户使用截图后展示的截图图片通过保存到相册，再QQ分享 或者 直接QQ分享 都能保证信息的完整性。

应该会有人问为什么不直接上传到自家的服务器，并且直接将信息一并传过去，无须这样加密，确实也有道理。

但其实加隐形水印这种方式也很直接，让用户直接将截图分享与QQ的客服或者支撑人员，然后进行沟通。

并且本文只是隐形水印在iOS的实现，其用途的扩展就由各位脑补。

其他

用途

 1、将信息重复布满整张图片（可以使用重复文案，如 QianFan），加入在类似 抽奖 或者 大转盘 等具有敏感信息的结果截图上，以防止有可能的 PS 做假。

2、用在视频帧中，在视频里面传输指令或者信息（帧丢失的话偶就不管了哈），等等。

改进的

隐形水印

1、该实现的原理是通过计算像素指定通道（例如 R通道）的 所有 bit 的 0 / 1 ，通过奇偶数 来替换标准的LSB的最低位 进行比较，这样做更具有隐蔽性。

• 一种改进的LSB信息隐藏算法研究与实现[3]🔺见文末

2、加密的信息可以是二维码，可以另一张小图片（具体看图片是灰度图还是彩色图）。

---

🔺文中备注

[1]🔺QFImageMaskMan:

https://gitee.com/chenqihui/QFImageMaskDemo

[2]🔺QFLSBMan.swift:

Chuangkit.com/sj-pi2-si13-or0-pt0-us382-pn1.html

[3]🔺一种改进的LSB信息隐藏算法研究与实现:

http://www.doc88.com/p-0814918905734.html

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