O STEGO·STUDIO tem duas funções. O Encoder esconde mensagens de texto dentro de imagens usando esteganografia LSB. O Analyzer examina qualquer imagem em busca de mensagens ocultas e estima a origem provável da imagem (foto, screenshot, arte digital ou IA).

Tudo roda 100% no seu navegador. Nenhuma imagem ou dado é enviado para servidores.

Cada pixel de uma imagem tem valores de cor (vermelho, verde, azul). O bit menos significativo (LSB) de cada valor pode ser alterado sem mudança visível na imagem. A esteganografia LSB escreve a mensagem nesses bits.

Por isso a imagem portadora é sempre salva como um PNG novo (sem perda) — os bits precisam de um formato lossless para sobreviver. Você pode partir de qualquer imagem, inclusive JPEG: a ferramenta a converte e embute a mensagem no PNG de saída. O que destrói a mensagem é recomprimir depois (salvar como JPEG de novo, ou reenviar por redes sociais como foto).

Há duas formas de escrever o LSB. O LSB Replacement (LSBR) simplesmente sobrescreve o bit — simples, mas deixa uma assimetria par/ímpar estrutural que ataques estatísticos detectam com facilidade. Já o LSB Matching (LSBM) soma ou subtrai 1 aleatoriamente para chegar ao mesmo bit, sem deixar essa assimetria. O STEGO·STUDIO usa LSBM, muito mais difícil de detectar que o LSBR usado por ferramentas como OpenStego e OpenPuff.

Por padrão, a mensagem é escrita só no canal azul (~1 bit por pixel), o que dá o menor impacto visual. O modo alta capacidade (RGB) espalha a mensagem pelos três canais de cor, triplicando o espaço disponível (~3 bits por pixel) — útil para mensagens grandes. Em troca, mexer nos três canais é um pouco mais detectável que mexer só no azul. A imagem registra qual modo foi usado, então a decodificação é automática.

Quando você define uma senha, a mensagem é cifrada com AES-256-GCM (chave derivada por Argon2id) antes de ser embutida. Mesmo que alguém extraia os bits, o conteúdo é ilegível sem a senha — e qualquer adulteração é detectada.

A senha também embaralha a ordem em que os bits da mensagem são distribuídos pela imagem. Sem ela, mesmo quem souber que é LSB e extrair os bits na ordem física obtém uma sequência embaralhada.

Definir uma senha também oculta o cabeçalho, sem passo extra. Normalmente o cabeçalho carrega uma assinatura fixa ("STEGO") que outras ferramentas usam para perceber que há algo embutido; com senha, ela é cifrada e some — sem a senha, o cabeçalho é indistinguível de ruído. Não é um modo à parte: acontece sozinho sempre que há senha.

Independentemente da senha, ao posicionar os bits a ferramenta segue dois caminhos e escolhe sozinha. No padrão (furtividade máxima), usa códigos síndrome-treliça (STC) sobre um mapa de custo HILL: entre todas as formas de codificar a sua mensagem, escolhe a que altera os pixels de menor custo — as regiões de textura e ruído, fugindo das áreas lisas onde os ataques estatísticos RS/WS mais enxergam. É o menor rastro possível para aquela imagem, e usa só o canal azul.

O outro caminho é o Modo de Alta Capacidade (RGB): quando você liga "Modo de Alta Capacidade" — ou automaticamente, quando a mensagem não cabe no furtivo — os bits se espalham pelos três canais de cor, triplicando o espaço disponível. Em troca, mexer nos três canais é um pouco mais detectável. A imagem registra qual caminho foi usado, então decodificar é sempre automático.

Tudo isso se soma automaticamente: uma mensagem com senha fica cifrada (AES-256-GCM), com ordem embaralhada e sem cabeçalho reconhecível, e o corpo é colocado por STC no mapa HILL no modo padrão. Você não monta nada disso à mão — cada camada cobre um tipo diferente de análise, e a ferramenta aplica o que faz sentido para o que você pediu.

Não existe um passo separado de "decodificar". O único botão de análise identifica o formato real pelos próprios bytes do arquivo, roda a análise forense e tenta a extração com todos os motores disponíveis. Quando o resultado aparece, tudo isso já aconteceu.

Mede a probabilidade de haver conteúdo escondido. Combina vários sinais: header de protocolo conhecido, texto recuperado pelo investigador, anomalias estatísticas nos LSBs (chi-quadrado), strings suspeitas, dados após o fim do arquivo, e mais.

Quando o investigador profundo recupera texto legível, esse é o sinal mais forte. Mensagens cifradas não podem ser lidas sem a chave, mas a aleatoriedade estatística que deixam nos LSBs levanta a suspeita.

O analisador também roda dois ataques estruturais — RS (Regular–Singular) e WS (Weighted Stego) — que detectam especificamente o LSB Replacement e estimam quanto da imagem carrega payload. Quando os dois concordam, é forte indício de que a imagem foi feita com uma ferramenta como OpenStego ou OpenPuff. Esses testes não acusam o LSB Matching, então as próprias imagens do STEGO·STUDIO passam limpas por eles.

Há ainda uma heurística de embedding neural, que procura a assinatura típica de métodos baseados em GAN como o SteganoGAN: os três canais de cor com planos LSB quase idênticos e ruído de alta frequência muito simétrico entre eles. Quando isso aparece, a ferramenta levanta uma suspeita — nunca uma certeza. O núcleo no navegador não confirma isso — quem faz essa checagem é o modo Pro (modelos neurais no servidor), quando disponível; o padrão também pode surgir em algumas imagens texturizadas ou sintéticas. Trate como pista, não como veredito.

Estima se a imagem é fotografia, screenshot, arte digital/3D ou sintética (IA). Cada categoria recebe um score independente de 0 a 100 — vários podem ser altos ao mesmo tempo, porque uma imagem pode ter características de mais de uma origem.

O maior score indica a origem mais provável. Scores próximos entre si significam que a ferramenta não conseguiu distinguir com confiança.

Alguns sinais técnicos servem a mais de uma categoria. Para evitar repetição, cada indicador aparece na categoria onde tem maior peso.

Fotografia — EXIF de câmera física (firmware não é forjável por IA), ruído de sensor, alta diversidade cromática.

Screenshot — bordas perfeitamente nítidas, ausência de ruído de sensor, paleta de interface, dimensões típicas de tela.

Arte digital / 3D — sem ruído de sensor, bordas regulares, paleta controlada, gradientes artificiais.

Sintética / IA — entropia regional uniforme, gradientes suavizados demais, crominância uniforme, ou metadados C2PA/EXIF que declaram geração por IA.

Esta é uma ferramenta heurística, não um classificador definitivo. Ela analisa propriedades estatísticas e metadados, sem rede neural — o modo Pro opcional, à parte, acrescenta modelos neurais rodando num servidor.

Casos difíceis: imagens recomprimidas por redes sociais (que apagam metadados e alteram pixels), fotos muito editadas, e imagens de IA de última geração que imitam ruído de câmera. Use os resultados como indício investigativo, cruzando com outras evidências — não como prova isolada.

No lado da esteganografia, a ferramenta detecta com confiança o LSB Replacement (via RS/WS) e mensagens em texto puro ou fracamente ocultas. Para métodos neurais como o SteganoGAN ela oferece apenas uma heurística de nível de suspeita — consegue sinalizar a assinatura tipo GAN, mas não confirmá-la sem o modelo treinado, que não roda no navegador. Ela não detecta com confiabilidade métodos adaptativos como HILL, UNIWARD ou J-UNIWARD — esses não rodam no navegador. Para eles existe o modo Pro (opcional): quando o servidor Aletheia está disponível, seis modelos neurais treinados avaliam justamente HILL, SteganoGAN e afins — mas é uma camada separada e opcional, e ainda assim um indício probabilístico, não veredito. A ausência de detecção não é prova de que a imagem está limpa.