O STEGO·STUDIO tem três módulos. O Encoder esconde mensagens de texto em imagens que o navegador consiga decodificar. O Analyzer examina imagens suportadas em busca de sinais de conteúdo oculto e estima a compatibilidade de origem (foto, screenshot, arte digital ou IA). O Decoder vai além e tenta recuperar a mensagem — tanto dos formatos do próprio STEGO·STUDIO quanto de formatos compatíveis de ferramentas de terceiros. Analyzer e Decoder não são passos separados: um único botão roda os dois.

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). Alterar um bit menos significativo (LSB) normalmente não produz diferença visual perceptível. A esteganografia em domínio de pixels pode usar esses bits para transportar dados.

Por isso a imagem mais furtiva é salva como um PNG novo (sem perda) — os LSBs dos pixels precisam de um caminho lossless para sobreviver. Você pode partir de qualquer formato que o navegador consiga decodificar, inclusive JPEG: a ferramenta converte antes de embutir. Recomprimir o PNG gerado depois pode destruir o payload nos pixels. O JPEG resistente usa um caminho diferente, nos coeficientes DCT, para fluxos de publicação — veja a seção seguinte.

O STEGO·STUDIO usa mais de uma estratégia para escrever LSBs. Rotas sequenciais sem STC usam LSB Matching (LSBM), que chega ao bit desejado somando ou subtraindo 1. O caminho padrão orientado à furtividade usa STC para escolher um conjunto de alterações de baixo custo sobre o mapa HILL, e caminhos adaptativos podem definir diretamente o LSB selecionado. Portanto o produto inteiro não deve ser descrito como se usasse apenas LSBM ou apenas LSBR.

Por padrão, a mensagem usa o canal azul e o caminho STC orientado à furtividade. O pequeno ícone de informação ao lado de Capacidade abre detalhes técnicos opcionais: taxa do payload preparado, largura STC efetiva (w) e uso dos carriers elegíveis. São medições estruturais, não uma probabilidade de detecção. O Modo de Alta Capacidade (RGB) usa os três canais e mostra a ocupação objetiva dos slots no lugar do STC.

Todo encode gera o PNG mais furtivo. Quando a mensagem real também cabe no caminho resistente, o Encoder oferece um segundo JPG carregando essa mesma mensagem real. O PNG mais furtivo escreve nos LSBs dos pixels, o que pode ser difícil de detectar em taxas baixas de embedding, mas é frágil à recompressão. O JPG mais resistente escreve nos coeficientes JPEG com correção de erro desenhada a partir dos danos medidos em redes sociais.

Nenhuma é universalmente melhor. A imagem mais furtiva prioriza discrição e é frágil. A mais resistente troca parte da discrição por sobrevivência nos fluxos de publicação medidos no projeto. Em ocupação alta ela pode deixar um padrão reconhecível nos coeficientes. Se você usou senha, reconhecer esse padrão não revela a mensagem; sem senha, o conteúdo recuperado fica em texto puro.

A imagem mais resistente limita o lado maior a 1080 px porque esse foi o envelope de trabalho nos fluxos medidos em campo. Entradas maiores foram redimensionadas em alguns caminhos testados, e redimensionar desloca a estrutura de blocos JPEG o suficiente para destruir esse payload. Ela também gasta parte do espaço com correção de erro Reed-Solomon, por isso comporta bem menos que o PNG — tipicamente na ordem de dezenas de KB, não megabytes.

Os principais parâmetros de canal vieram de medições de campo, não de chute: imagens com payload QIM real passaram por fluxos medidos de WhatsApp, X, Facebook e Instagram, foram baixadas de volta e examinadas. As plataformas podem mudar, então esse é um envelope operacional medido, não uma garantia permanente.

Um limite que vale saber: a mensagem alternativa é escrita nos pixels, então ela existe apenas no PNG mais furtivo. A imagem mais resistente carrega só a mensagem real.

Quando você define uma senha, a mensagem é criptografada com AES-256-GCM (chave criptográfica derivada da senha por Argon2id) antes de ser embutida. Mesmo que alguém extraia os bits, o conteúdo protegido é ilegível sem a senha; ciphertext autenticado que tenha sido alterado é rejeitado em vez de ser devolvido como texto válido.

A senha também fortalece como o payload protegido é estruturado. Nos caminhos sem STC, a ordem do corpo é derivada da senha com separação forte de chaves. O caminho padrão com STC não depende dessa ordenação; ele recupera o corpo pelo código de síndrome sobre o mapa de custo HILL.

Definir uma senha também protege o cabeçalho, sem passo extra. Uma assinatura fixa e legível "STEGO" deixa de ficar exposta nos payloads protegidos, então uma análise passiva pode não encontrar um cabeçalho reconhecível sem a senha. Isso não é promessa de invisibilidade — traços estatísticos ainda podem existir.

Independentemente da senha, ao posicionar os bits a ferramenta segue dois caminhos e escolhe sozinha. No caminho padrão orientado à furtividade, usa códigos síndrome-treliça (STC) sobre um mapa de custo HILL: escolhe uma solução de baixo custo de embedding, favorecendo regiões com textura/ruído em vez de áreas mais lisas. Isso minimiza o custo HILL das alterações naquela portadora; não garante que todo detector dará score menor do que em outro modo. O corpo usa somente o canal azul.

O outro caminho é o Modo de Alta Capacidade (RGB): quando você o liga — ou automaticamente, quando a mensagem não cabe no STC — o corpo usa os três canais de cor. Nesse caminho o painel de pressão mostra a ocupação dos slots RGB no lugar de um w do STC. Nenhum desses valores é apresentado como probabilidade de furtividade ou detecção. A imagem registra qual caminho foi usado, então a decodificação é automática.

Tudo isso se soma automaticamente: uma mensagem com senha fica criptografada (AES-256-GCM) e usa um cabeçalho protegido e autenticado. Os caminhos sem STC também derivam da senha a ordem do corpo; o caminho padrão coloca o corpo com STC sobre o mapa HILL. Você não monta essas camadas à mão — a ferramenta aplica o caminho adequado ao 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.

Estima o nível de suspeita de conteúdo oculto a partir de sinais forenses como evidência de protocolo conhecido, texto legível encontrado em framings suportados ou na investigação profunda, anomalias de LSB, strings suspeitas e dados após o fim do arquivo. Antes da recuperação direta, é um score heurístico, não uma probabilidade calibrada, e a soma heurística tem teto em 99. 100 / CONFIRMADO fica reservado a conteúdo oculto válido recuperado diretamente por um método suportado.

A recuperação confiável de uma mensagem é a evidência mais forte. Payloads criptografados ou ilegíveis ainda podem deixar traços estruturais ou estatísticos, mas esses traços indicam possível embedding — não revelam o payload por si só.

O analisador também roda dois ataques estruturais — RS (Regular–Singular) e WS (Weighted Stego) — voltados principalmente a traços associados ao LSB Replacement. A concordância entre eles pode reforçar a suspeita, especialmente em taxas de embedding maiores. Eles são menos confiáveis contra LSB Matching e posicionamento adaptativo ao conteúdo, e um resultado silencioso não prova ausência.

Há também uma heurística de embedding tipo GAN que procura um padrão às vezes associado à esteganografia neural: planos LSB incomumente semelhantes entre os canais de cor junto com comportamento simétrico em altas frequências. Quando esse padrão aparece, a ferramenta levanta uma suspeita — nunca uma confirmação. Imagens texturizadas ou sintéticas podem produzir sinais semelhantes. Trate como pista, não veredito.

Compara se a imagem é mais compatível com um perfil de fotografia, screenshot, arte digital/3D ou sintética (IA). Cada categoria recebe um score heurístico independente de 0 a 100; os números não são probabilidades calibradas.

O maior score marca a maior compatibilidade entre os quatro perfis. Scores próximos entre si significam que a ferramenta não conseguiu distingui-los com confiança.

Alguns sinais técnicos servem a mais de uma categoria. Cada indicador aparece em todas as categorias às quais se aplica, então o mesmo sinal pode surgir em mais de um lugar.

Fotografia — EXIF de câmera (apenas evidência de apoio; EXIF não é autenticado e é facilmente editável), 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. Uma declaração C2PA detectada não é tratada como prova com assinatura verificada nesta build.

O classificador de origem e boa parte da esteganálise são heurísticos, não classificadores definitivos. Payloads válidos recuperados diretamente são uma categoria separada e mais forte de evidência. Esta build analisa propriedades estatísticas, estrutura e metadados sem modelo neural treinado, e nada roda em servidor. Métodos que exigem modelos treinados especializados ficam fora da cobertura confiável de detecção.

Casos difíceis: imagens processadas ou recomprimidas por redes sociais (que podem apagar metadados e alterar 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.

Do lado da esteganografia, a análise embutida é mais forte contra LSB Replacement e mensagens em texto puro ou com framing fraco. Para embedding tipo GAN ela oferece apenas uma heurística de suspeita. LSB Matching e métodos adaptativos ao conteúdo como HILL, UNIWARD e J-UNIWARD podem escapar da detecção porque esta build não embarca os modelos treinados especializados usados para esse trabalho. Payloads conhecidos do STEGO·STUDIO ainda podem ser reconhecidos ou decodificados pelo próprio formato. Ausência de detecção aqui não é evidência de que a imagem não contenha dados ocultos. Para esteganálise especializada, use um toolbox dedicado como o Aletheia, de Daniel Lerch (MIT, github.com/daniellerch/aletheia).