https://github.com/zckevin/jpeg-chan
将任意数据分块并加密后储存于 jpeg 图像的空间域中, 上传至各大社交平台, 最后生成一个类似于 Magnet 的短链接.
假定图像通道深度为 8-bit, e.g:
|high <--> low|
| 1 2 3 4 5 6 7 8 |
一个字节按照 [1-8] 从高位到低, [6-8] bits 因各大社交平台普遍对 jpeg 图片进行二次处理, 其值易发生变化, 因此将 payload 数据储存于 [1-5] bits 之间.
e.g. 上传 128KiB 数据至 Bilibili, used bits 为 [1-5], chunk size 设定为 128KiB(即分块数目为 1):
node bin/cmd.js test -s bili -b 1-5 128k 128k
将生成两张图片, 一张为 Bootloader, 一张为实际文件内容(具体信息参考下一节: 文件格式):
bootloader:
payload:
同时支持使用另一个图片作为 mask, 例如使用如下文件作为 mask, 上传 128KiB 数据至 Bilibili, used bits 为 [2-5]:
node bin/cmd.js test -s bili -b 2-5 128k 128k
payload:
修改 used bits 为: [4-5], 可以看到使用空间域的低位将减少图片的噪点(尽管对于深度学习识别系统而言没什么实际作用):
node bin/cmd.js test -s bili -b 4-5 128k 128k
payload:
目标存储文件根据用户提供的 chunk size 切分为 N 个 chunks, 每个 chunk 上传为一张 JPEG 图片. 每张 jpeg 图片对应着一个 FilePointer
, 其中包含这个 chunk 的 meta data, 以及该图片的网络 url.
Chunks pointers 和目标存储文件的其它 meta data 储存在 BootloadFile
中, 它也将上传为一张 JPEG 图片.
最后根据 BootloaderFile
上传后得到的 FilePointer
, 经由 base64url 编码生成一串如下格式的 URI:
jpegchan://CNABEgMxLTUaIBpV77TOwCh3hCedDr-n_Szv3_F-gkWeoNNXRkwTK7yIIjMSMQorCikwNDU0YTBkZTZjM2M5Nzc1MjEwZDVkZmE5MzI3ZDQxNTY5MDMwMjY1OBAEGAE?password=6060ba5bee6848c3
password 存储在 URL 的 query 中, 用户在公开分享该 url 时可以将其隐藏并通过其它信道分享 password.
npm i --location=global jpeg-chan
jpeg-chan -h
# 在当前目录创建 .env 文件或者使用环境变量
#
# for bilibili
# BILIBILI_SESSION=cookie.SESSDATA
# BILIBILI_CSRF=cookie.bili_jct
具体参数参考 bin/cmd.js
node bin/cmd.js upload -s bili ./package.json 90
文件将保存于/tmp
目录下.
node bin/cmd.js download \
"jpegchan://CNABEgMxLTUaIBpV77TOwCh3hCedDr-n_Szv3_F-gkWeoNNXRkwTK7yIIjMSMQorCikwNDU0YTBkZTZjM2M5Nzc1MjEwZDVkZmE5MzI3ZDQxNTY5MDMwMjY1OBAEGAE?password=6060ba5bee6848c3"
Run cmd.js
with DEBUG=*
npm run e2e
to start chrome and karma servernpx karma run -- --grep KEYWORD
to run the specific test本项目开发仅作为科研学习使用, 请勿将本项目用作以下用途, 如若违反本软件作者概不负责,亦不承担任何法律责任.
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