OCULTAR INFORMACIÓN DE TEXTO EN AUDIO .WAV USANDO LSB  
HIDE TEXT INFORMATION IN .WAV AUDIO USING LSB  
Carranza Díaz Wendy1, Villatoro-Cruz María Concepción 2  
Jiménez Rasgado Guillermina3, Ramírez González José Aurelio4, Vivas Torres Pablo Francisco5  
https://doi.org/10.61117/ipsumtec.v9i1.461  
¹Tecnológico Nacional de México /Instituto Tecnológico de Minatitlán, wendy.cd@minatitlan.tecnm.mx,  
https://orcid.org/0009-0009-4655-2816  
2Tecnológico Nacional de México /Instituto Tecnológico de Minatitlán, maría.vc@minatitlan.tecnm.mx,  
https://orcid.org/0000-0002-8986-6219.  
3Tecnológico Nacional de México /Instituto Tecnológico de Minatitlán, guillermina.jr@minatitlan.tecnm.mx,  
https://orcid.org/0000-0003-0163-0525,  
4Tecnológico Nacional de México /Instituto Tecnológico Superior de Acayucan, aurelio.rg@acayucan.tecnm.mx,  
https://orcid.org/0009-0008-8986-0774  
5Tecnológico Nacional de México /Instituto Tecnológico de Minatitlán, pablo.vt@minatitlan.tecnm.mx,  
https://orcid.org/0009-0001-5920-3668  
Resumen -- El presente artículo describe el desarrollo de  
una librería en Python para la ocultación de información  
en archivos de audio mediante la técnica de  
esteganografía basada en el método Least Significant Bit  
(LSB). El objetivo fue diseñar un paquete reutilizable  
capaz de insertar y extraer archivos PDF dentro de  
archivos WAV sin afectar su calidad perceptible.  
La investigación siguió un enfoque experimental dividido  
en cinco etapas: revisión del estado del arte, definición  
del algoritmo LSB, integración de cifrado simétrico con  
AES-256, implementación del código y validación de  
resultados. Se emplearon las bibliotecas PyDub para la  
manipulación del audio, NumPy para el manejo de  
muestras y Fernet para el cifrado. El proceso consistió en  
cifrar previamente el archivo PDF, modificar los bits  
menos significativos de las muestras de audio para  
insertar los datos y luego reconstruir el archivo WAV. La  
extracción se realizó de manera inversa, recuperando y  
descifrando el mensaje embebido.  
Los resultados demostraron que el método LSB  
combinado con cifrado AES-256 permite ocultar  
información manteniendo la integridad del archivo  
original y sin alterar perceptiblemente el sonido. En todas  
las pruebas, tanto locales como en la plataforma  
PythonAnywhere, el archivo PDF fue recuperado de  
forma íntegra y el audio resultante conservó su calidad  
original.  
Palabras Clave-- Cifrado AES, Esteganografía, LSB,  
Python, Seguridad Digital.  
Abstract --This article describes the development of a  
Python library for hiding information in audio files using  
the Least Significant Bit (LSB) steganographic method.  
The objective was to design a reusable package capable  
of embedding and extracting PDF files within WAV  
audio files without perceptibly affecting their quality.  
The research followed an experimental approach divided  
into five stages: review of the state of the art, definition  
of the LSB algorithm, integration of symmetric  
encryption with AES-256, code implementation, and  
results validation. The PyDub library was used for audio  
manipulation, NumPy for sample processing, and Fernet  
for encryption. The process consisted of encrypting the  
PDF file, modifying the least significant bits of the audio  
samples to insert the data, and reconstructing the WAV  
file. Extraction was performed inversely, recovering and  
decrypting the embedded message.  
The results demonstrated that the LSB method combined  
with AES-256 encryption effectively hides information  
while maintaining the integrity of the original file and  
preserving sound quality. In all tests, both locally and on  
the PythonAnywhere platform, the PDF file was fully  
recovered, and the audio remained perceptually identical  
to the original.  
Se concluye que la esteganografía en audio con Python es  
una alternativa efectiva para proteger información  
sensible, al combinar la seguridad del cifrado con la  
discreción del ocultamiento digital. Sin embargo, se  
reconoce la fragilidad del método frente a la compresión  
o manipulación del audio. Como trabajo futuro se  
propone optimizar la capacidad de almacenamiento y  
explorar técnicas más robustas de esteganografía.  
It is concluded that audio steganography using Python is  
an effective alternative for protecting sensitive  
information by combining encryption security with the  
discretion of digital hiding. However, the method’s  
fragility against compression or audio manipulation is  
recognized. As future work, it is proposed to optimize  
data capacity and explore more robust steganographic  
techniques.  
Recepción: 07/03/2026 ǀ Aceptación: 09/05/2026 ǀ Publicación: 11/06/2026  
IPSUMTEC9 ǀ Volumen 9 – N° 1 ǀ enero – junio 2026  
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Key words – AES Encryption, Steganography, LSB,  
Python, Digital Security.  
sensible en archivos de sonido sin comprometer su  
calidad perceptible.  
El presente trabajo aborda esta limitación mediante el  
desarrollo de una librería en Python que integra la técnica  
de esteganografía LSB con cifrado simétrico AES-256,  
permitiendo ocultar archivos PDF dentro de archivos de  
audio WAV. Esta combinación ofrece una capa adicional  
de seguridad, garantizando que el mensaje permanezca  
inaccesible sin la clave correcta, incluso si es detectado.  
Este artículo presenta una implementación práctica en  
Python que combina el método LSB (Least Significant  
Bit) con cifrado AES para ocultar archivos PDF dentro de  
archivos WAV. La solución aprovecha bibliotecas como  
NumPy y PyDub para manipular muestras de audio,  
garantizando que los datos ocultos permanezcan  
inaccesibles sin la contraseña correcta.  
INTRODUCCIÓN  
En la era digital actual, la protección de la información se  
ha convertido en una necesidad prioritaria debido al  
incremento de los ataques cibernéticos, la interceptación  
de datos y la vulnerabilidad de los sistemas de  
comunicación.  
Hoy en día, la esteganografía tiene aplicaciones en la  
industria como el ocultamiento de la información de  
propiedad intelectual en archivos de audio e imágenes [1],  
así como en aplicaciones militares donde se utilizan los  
mensajes secretos.  
Dentro del estado del arte, se puede mencionar que las  
técnicas tradicionales de seguridad, como la criptografía  
y la esteganografía protegen el contenido de la  
información, pero no impiden que terceros detecten su  
existencia.  
Para comenzar, la criptografía se define como “el proceso  
de ocultar o codificar información mediante algoritmos y  
claves, de modo que los datos solo puedan ser  
interpretados por destinatarios previstos. Esto incluye  
técnicas como el cifrado y descifrado, que protegen  
información en tránsito o en reposo frente a accesos no  
autorizados”[2]. Por otra parte, “La esteganografía se  
compone de un método de embebido, incrustación,  
Además de describir el diseño del código, se documenta  
sus resultados y recomendaciones.  
El objetivo general de la investigación es diseñar e  
implementar una librería reutilizable en Python para  
ocultar y recuperar información en archivos de audio  
mediante el método LSB con cifrado AES, acompañada  
de su documentación técnica y validación experimental.  
La justificación de este trabajo radica en la necesidad de  
contar con soluciones abiertas, seguras y accesibles para  
el ocultamiento de información sensible, aplicadas en  
áreas como la seguridad digital, la comunicación  
encubierta y la protección de datos. Así mismo, el uso de  
Python como lenguaje de implementación permite  
fomentar el aprendizaje y la replicabilidad del método en  
contextos educativos y de investigación.  
ocultación  
o
codificación donde se ocultará la  
información dentro del archivo original al que también  
llamaremos portador”[3]. Además, en el ámbito del  
audio digital, la esteganografía ha adquirido relevancia  
por su capacidad de incorporar mensajes o archivos  
dentro de señales sonoras sin alterar perceptiblemente su  
calidad. En particular, el método del bit menos  
significativo (Least Significant Bit, LSB) se ha  
consolidado como una de las estrategias más utilizadas  
por su simplicidad, capacidad de almacenamiento y  
eficiencia computacional. De igual modo, se ha  
documentado variaciones del método clásico LSB y sus  
limitaciones en capacidad de datos y robustez [4]  
En palabras de un estudio reciente, “El método del bit  
menos significativo (LSB) se utilizó como un algoritmo  
de transformación esteganografía. El bajo nivel de  
fiabilidad del método puede mejorarse mediante la  
introducción de una capa criptográfica.”[5]. Este  
planteamiento respalda la necesidad de combinar  
esteganografía con técnicas de cifrado, como el AES-256,  
para garantizar la confidencialidad de los datos ocultos.  
Sin embargo, la mayoría de las implementaciones  
existentes carecen de mecanismos integrados de cifrado,  
lo que las hace vulnerables si los datos ocultos son  
descubiertos.  
MARCO TEÓRICO  
Esteganografía:  
“La esteganografía es el arte de ocultar información en un  
medio portador de tal manera que la presencia de dicha  
información sea desconocida” [6]  
De manera similar Sion, la define así: “La esteganografía  
(del griego steganos, ‘cubierto’) es un término que denota  
mecanismos para ocultar información dentro de un  
‘medio portador’ de modo que, por lo general, sólo el  
receptor previsto tenga conocimiento de su existencia y  
sea capaz de recuperarla de dicho medio”. [7]  
Por lo tanto, se puede decir que la esteganografía es la  
ciencia de ocultar información dentro de otros medios  
digitales, como imágenes, audio o video, de manera que  
su presencia pase desapercibida. A diferencia de la  
criptografía, que protege el contenido del mensaje, la  
esteganografía busca ocultar su existencia.  
Acerca de la importancia de la esteganografía, y para  
resaltar la diferencia a la criptografía, se puede decir que:  
“la esteganografía difiere de la criptografía en que su  
objetivo no es proteger el contenido del mensaje, sino  
ocultar su existencia misma”. [8]  
Ante esta limitación, la esteganografía surge como una  
herramienta complementaria que permite ocultar  
información dentro de otros medios digitales, de modo  
que su presencia pase inadvertida para un observador no  
autorizado. La esteganografía en audio ha ganado  
relevancia como técnica para ocultar información  
Por otro lado, exploran cómo la fusión de esteganografía  
y criptografía en audio, utilizando LSB mejorado,  
fortalece la protección de datos sensibles. [9]  
Recepción: 07/03/2026 ǀ Aceptación: 09/05/2026 ǀ Publicación: 11/06/2026  
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Asimismo,[10] introduce un enfoque que emplea  
algoritmos genéticos para optimizar la capacidad de  
ocultación y la calidad de la señal en la esteganografía en  
audio.  
Por lo que, en un archivo de audio digital (como WAV)  
se almacenan muestras de amplitud en formato PCM  
(Pulse Code Modulation). Cada muestra es un valor  
numérico cuantizado (generalmente de 16 bits), donde el  
bit menos significativo (LSB) tiene un impacto mínimo  
en la percepción humana del sonido.  
•
•
Entrada: Audio estenografiado + Contraseña.  
Proceso:  
1.Se extraen los LSBs de las muestras de audio.  
2. Se reconstruyen los bytes del mensaje cifrado.  
3. Se descifran los datos usando la contraseña  
proporcionada.  
Ventajas y Limitaciones  
LSB (Least Significant Bit)  
Ventajas:  
El método LSB consiste en reemplazar los bits menos  
significativos de las muestras de audio con los bits del  
mensaje secreto. Si se modifican solo 1 o 2 LSBs, la  
distorsión introducida es casi imperceptible al oído  
humano. Al respecto se puede comentar que el método  
LSB en audio es: “Modificar los bits menos significativos  
(LSB) en señales de audio que permiten ocultar datos con  
una distorsión mínima, siempre que se limite a 1-2 bits  
por muestra” [11].  
•
Baja perceptibilidad: Modificar 1-2 LSBs no  
afecta significativamente la  
calidad del audio.  
Alta capacidad: Dependiendo del número de bits  
•
modificados, se pueden ocultar KBs de datos en  
segundos de audio. Seguridad mejorada: El  
cifrado previo evita el acceso al mensaje sin la  
clave.  
Limitaciones:  
Fragilidad: El método LSB es sensible a  
Ejemplo:  
compresión, reprocesamiento o ruido. Detección  
posible: Análisis estadístico avanzado puede  
revelar la presencia de datos ocultos.  
• Muestra original (16 bits): 11011010 10101101  
• Bit a ocultar: 1  
• Muestra modificada: 11011010 1010110**1** (solo  
cambia el último bit)  
Dependencia del formato: Funciona mejor en archivos  
WAV sin compresión (PCM).  
Componentes del Sistema Propuesto:  
El esquema implementado en el código analizado consta  
de tres etapas principales:  
Aplicaciones en Tecnologías de la Información:  
• Comunicaciones encubiertas: Transmisión de mensajes  
secretos en streaming de audio.  
• Marcado digital: Inclusión de watermarks para derechos  
de autor.  
Cifrado del Mensaje (Seguridad Adicional):  
Para el cifrado del mensaje, se destaca la eficacia de  
combinar esteganografía en audio con cifrado AES y LSB  
para mejorar la seguridad en comunicaciones militares  
[12], lo que resulta en verdad interesante, pues ofrece una  
multicapa de seguridad, por lo tanto y tomando en cuenta  
esta fuente, antes de ocultar los datos, se aplica cifrado  
simétrico (AES-256 mediante Fernet) usando una clave  
derivada de una contraseña mediante SHA-256. Esto  
garantiza que, incluso si el mensaje es detectado, no  
pueda ser leído sin la clave correcta.  
• Seguridad ofensiva/defensiva: Uso en pentesting o  
protección de datos sensibles.  
Definición de Librería (en el contexto de programación):  
Una librería es un conjunto de funciones, métodos y  
clases predefinidas que permiten:  
•
•
•
Reutilizar código sin tener que programarlo  
desde cero.  
Estandarizar procesos (ej: cifrado, manejo de  
archivos, procesamiento de señales).  
Optimizar el rendimiento, ya que muchas  
librerías están altamente optimizadas (ej:  
NumPy para operaciones matemáticas rápidas).  
Por otro lado, se propone una técnica avanzada que utiliza  
mapas caóticos para cifrar imágenes antes de insertarlas  
en señales de audio, mejorando la seguridad del proceso.  
[13]  
Inserción Esteganografía (LSB)  
DESARROLLO  
•
Entrada: Audio original (WAV) + Datos  
cifrados.  
El proceso esteganográfico se fundamenta en la tríada  
compuesta por el mensaje secreto (información a ocultar),  
el objeto portador o cover object(medio original) y el  
objeto estego (resultado del proceso que contiene la  
información embebida) [14]  
Bajo este enfoque, la metodología aplicada  
desarrollo del trabajo se estructuró de la siguiente  
manera:  
•
Proceso:  
1. Se convierte el audio en un arreglo de  
muestras (usando pydub y numpy).  
2. Se reemplazan los *n* LSBs de cada muestra  
por los bits del mensaje cifrado.  
3. Se reconstruye el archivo WAV con las  
muestras modificadas.  
para el  
Extracción y Descifrado  
Recepción: 07/03/2026 ǀ Aceptación: 09/05/2026 ǀ Publicación: 11/06/2026  
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Metodología:  
1. Búsqueda de información relevante en la web  
directamente desde un navegador web. Es especialmente  
útil para principiantes, para educadores y desarrolladores  
que quieren desplegar proyectos web sin tener que  
configurar servidores complejos.  
2. Definición y análisis del algoritmo LSB(Least  
Significant Bit)  
3. Selección de los archivos de origen, incluyendo  
audios y documentos en formato PDF.  
4. Organización y ubicación de todos los archivos  
dentro de la estructura de la librería desarrollada.  
5. Verificación del funcionamiento del sistema y  
depuración de errores detectados  
Organización y ubicación de todos los archivos dentro de  
la estructura de la librería desarrollada:  
Todos los archivos seleccionados, así como el código y  
archivos necesarios se ubicaron en una carpeta con el  
nombre de la librería desarrollada.  
6. Comprobación y validación de los resultados  
obtenidos.  
Es importante mencionar que todos los archivos  
seleccionados, así como el código se guarden dentro de la  
misma ubicación del archivo a ejecutar. Así mismo  
dentro de la misma ubicación también se pueden guardar  
los archivos generados.  
Búsqueda de información relevante en la web:  
En primer lugar, se llevó a cabo una investigación  
exhaustiva de ejemplos de esteganografía ya existentes,  
por medio de una revisión del estado del arte de  
esteganografía. Es importante comprender primero el  
método LSB. Así que el enfoque fue en el método LSB  
aplicado a archivos de audio. Se consultaron artículos  
científicos, libros y repositorios de código para entender  
las implementaciones existentes y sus limitaciones.  
Verificación del funcionamiento del sistema y depuración  
de errores detectados:  
•
Cifrado: Los datos del archivo PDF se cifraron  
antes de ser incrustados en el audio. En términos  
generales, para la ocultación de la información  
se pensó en cifrar el PDF con la contraseña,  
convertir el audio a muestras numéricas y  
ocultar los datos modificando los LSBs, y  
Investigaciones  
recientes  
han  
explorado  
la  
combinación de esteganografía con criptografía caótica,  
lo que incrementa la capacidad de ocultación y la  
resistencia frente a técnicas de detección. [15]  
guardar  
el  
archivo  
de  
audio  
en  
audio_esteganografiado.wav y el archivo de  
salida mensaje_extraido.pdf  
Definición y análisis del algoritmo LSB(Least Significant  
Bit):  
La solución utiliza LSB (Least Significant Bit- Bit Menos  
•
•
Inserción: Las muestras de audio se modificaron  
para incluir los bits del mensaje cifrado.  
Extracción: Se recuperaron los bits LSB del  
audio y se descifraron para reconstruir el PDF  
Significativo)  
que  
es  
un  
método  
clásico  
de  
esteganografía. Esta técnica modifica los bits menos  
significativos de las muestras de audio. Pero, estos  
cambios son casi imperceptibles al oído humano. Se  
diseñó un algoritmo basado en el método LSB para  
modificar los bits menos significativos de las muestras de  
audio, asegurando que los cambios fueran imperceptibles  
al oído humano. Esto permite embeber datos binarios  
dentro del archivo de audio.  
original.  
solucionarlo  
original.wav.  
El archivo que se utilizó para  
es el de mensaje.pdf  
y
Comprobación y validación de los resultados obtenidos:  
Después de ocultar, continúa el proceso de extracción,  
donde se leen las muestras de audio y extraen los bits  
menos significativos, usando la contraseña para descifrar  
los datos y se rehace el PDF original.  
Se recomienda que los archivos mantengan el formato  
que se espera y concuerde con la extensión que maneja el  
código .wav o en su defecto .pdf  
Selección de los archivos de origen, incluyendo audios y  
documentos en formato PDF:  
Se buscó y seleccionó un archivo de audio y de PDF para  
utilizar como portador y datos secretos  
En el caso de la librería, se propone que quede organizado  
de la siguiente manera:  
Además, el lenguaje de programación elegido es Python.  
El IDE de desarrollo es: Visual Studio Code y para  
realizar las pruebas, se utilizó el compilador de  
pythonanywhere.com.  
Python es un lenguaje de programación muy actual. Es un  
lenguaje de alto nivel, interpretado y de propósito  
general, famoso por ser claro, legible y fácil de aprender.  
Conjuntamente, se eligieron las bibliotecas PyDub para  
manipulación de audio y NumPy para procesamiento  
eficiente de muestra.  
En el caso de la herramienta Pythonanywhere se trata de  
una plataforma, es un servicio en la nube que permite  
Figura 1. Estructura de la librería audiosteganography.  
Fuente. Elaboración propia (2026).  
alojar, ejecutar  
y
desarrollar aplicaciones Python  
Recepción: 07/03/2026 ǀ Aceptación: 09/05/2026 ǀ Publicación: 11/06/2026  
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def _decrypt_data(self, encrypted_data: bytes, password: str) ->  
bytes:  
key = urlsafe_b64encode(self._generate_key(password))  
fernet = Fernet(key)  
return fernet.decrypt(encrypted_data)  
def _audio_to_samples(self, audio_path: str) -> np.ndarray:  
audio = AudioSegment.from_file(audio_path)  
if audio.channels > 1:  
Esteganografía (LSB): Se implementa manualmente,  
pero NumPy y PyDub facilitan el manejo de las muestras  
de audio.  
Cifrado: Delegado completamente a Fernet (de la librería  
cryptography).  
Manejo de archivos: PyDub se encarga de cargar/guardar  
el audio, mientras que Python maneja el PDF con open()  
nativo.  
audio = audio.set_channels(1)  
Este código implementa un sistema de esteganografía que  
oculta archivos PDF dentro de archivos de audio WAV  
utilizando técnicas de cifrado y manipulación de bits.  
El enfoque de este trabajo es usar la técnica del bit menos  
significativo (LSB, Least Significant Bit) aplicada a  
señales de audio digital en formato WAV, debido a su  
simplicidad y eficiencia en el ocultamiento de datos.  
return  
np.array(audio.get_array_of_samples()).astype(np.int16)  
def _samples_to_audio(self, samples: np.ndarray, output_path:  
str):  
audio = AudioSegment(  
samples.tobytes(),  
frame_rate=44100,  
sample_width=2,  
channels=1  
Para la validación de los resultados obtenidos se llevaron  
a cabo diversas pruebas:  
)
audio.export(output_path, format="wav")  
def _hide_data_in_audio(self, samples: np.ndarray, data: bytes,  
lsb_bits: int = 2) -> np.ndarray:  
samples = samples.astype(np.int16)  
data_bits = ''.join(format(byte, '08b') for byte in data)  
+ '00000000' # EOF marker  
✓
Prueba 1:  
Ocultamiento  
pythonanywhere.com, verificando la integridad del  
PDF.  
y
extracción  
exitosa  
en  
✓
Prueba 2:  
Ejecutar de manera local en CMD y confirmando la  
generación correcta de los archivos de salida.  
✓
max_bits = len(samples) * lsb_bits  
if len(data_bits) > max_bits:  
Prueba 3:  
Análisis de calidad del audio, donde no se detectaron  
diferencias perceptibles al oído humano entre el  
original y el modificado.  
raise ValueError(f"Audio demasiado pequeño para  
los datos. Requiere {len(data_bits)} bits pero solo hay  
{max_bits} disponibles.")  
modified_samples = samples.copy()  
bit_idx = 0  
En la validación se comprobó que el archivo PDF  
extraído fuera idéntico al original y que el audio  
mantuviera su calidad.  
for i in range(len(samples)):  
if bit_idx >= len(data_bits):  
break  
CÓDIGO DE EJEMPLO  
El código implementado incluye funciones para cifrar,  
ocultar, extraer y descifrar datos. Se utilizó la clase  
sample = int(samples[i])  
cleared_sample = sample & (~((1 << lsb_bits) - 1))  
AudioSteganography3  
para encapsular la lógica,  
bits_to_embed  
=
data_bits[bit_idx:bit_idx  
+
facilitando su reutilización. Las pruebas demostraron que  
el sistema es capaz de manejar archivos de hasta varios  
KB sin comprometer la calidad de audio.  
lsb_bits].ljust(lsb_bits, '0')  
bits_value = int(bits_to_embed, 2)  
new_sample = cleared_sample | bits_value  
El siguiente Código se utilizó para probar la librería:  
import numpy as np  
from pydub import AudioSegment  
from cryptography.fernet import Fernet from hashlib import  
sha256  
new_sample  
new_sample))  
modified_samples[i] = np.int16(new_sample)  
bit_idx += lsb_bits  
=
max(-32768,  
min(32767,  
from base64 import urlsafe_b64encode  
class AudioSteganography3:  
return modified_samples  
def _extract_data_from_audio(self, samples: np.ndarray,  
lsb_bits: int = 2) -> bytes:  
bits = ''  
def __init__(self):  
pass  
def _generate_key(self, password: str) -> bytes: return  
sha256(password.encode()).digest()  
for sample in samples:  
bits += format(sample & ((1 << lsb_bits) - 1),  
f'0{lsb_bits}b')  
def _encrypt_data(self, data: bytes, password: str) ->  
bytes:  
key=urlsafe_b64encode(self._generate_key(passwor  
d))  
byte_chunks = [bits[i:i+8] for i in range(0, len(bits), 8)]  
fernet = Fernet(key)  
return fernet.encrypt(data)  
data_bytes = bytearray()  
for chunk in byte_chunks:  
Recepción: 07/03/2026 ǀ Aceptación: 09/05/2026 ǀ Publicación: 11/06/2026  
IPSUMTEC9 ǀ Volumen 9 – N° 1 ǀ enero – junio 2026  
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if chunk == '00000000': # EOF marker  
break  
data_bytes.append(int(chunk, 2))  
return bytes(data_bytes)  
def hide_pdf_in_audio(self, pdf_path: str, audio_path: str,  
output_path: str, password: str, lsb_bits: int = 2):  
with open(pdf_path, 'rb') as f:  
pdf_data = f.read()  
encrypted_data  
password)  
=
self._encrypt_data(pdf_data,  
samples = self._audio_to_samples(audio_path)  
stego_samples = self._hide_data_in_audio(samples,  
encrypted_data,  
lsb_bits)  
self._samples_to_audio(stego_samples, output_path)  
print(f" PDF oculto en {output_path} con {lsb_bits}  
bits LSB.")  
Figura 2. Prueba del código AudioSteganography3.py  
en pythonanywere.  
def extract_pdf_from_audio(self, audio_path: str,  
output_pdf_path: str, password: str, lsb_bits: int = 2):  
samples = self._audio_to_samples(audio_path)  
encrypted_data =  
Fuente. Elaboración propia (2026).  
ARCHIVOS GENERADOS:  
self._extract_data_from_audio(samples, lsb_bits)  
try:  
•
•
mensaje_extraido.pdf  
audio_esteganografiado.wav  
decrypted_data  
=
self._decrypt_data(encrypted_data, password)  
except Exception as e:  
A continuación, en la figura 3, se mostrará la lista de  
archivos que se cargaron en la plataforma de  
Pythonanywhere que es abierta para todo el público en  
general y no necesita que se instalen previamente en la  
computadora, ningún software para probar los códigos.  
raise ValueError("Error al descifrar los  
datos: ¿la contraseña es  
correcta?") from e  
with  
f.write(decrypted_data)  
print(f" PDF extraído  
{output_pdf_path}")  
open(output_pdf_path,  
'wb')  
as  
f:  
Su  
URL  
es  
la  
siguiente:  
correctamente  
a:  
https://www.pythonanywhere.com/ pythonanywhere es  
una plataforma en la nube (un IDE en línea y alojamiento  
en la web), eliminando la necesidad de instalar Python y  
configurar localmente.  
# ========================  
# Código de prueba  
# ========================  
if __name__ == "__main__":  
stego = AudioSteganography3()  
# Cambia estas rutas según donde tengas tus archivos pdf_path  
= "mensaje.pdf"  
audio_path = "original.wav"  
output_stego_audio  
extracted_pdf_path  
"miclave123"  
=
"audio_esteganografiado.wav"  
=
"mensaje_extraido.pdf" password  
=
lsb_bits = 2  
# Ocultar PDF en audio  
stego.hide_pdf_in_audio(pdf_path,audio_path,  
output_stego_audio, password, lsb_bits)  
# Extraer PDF del audio esteganografiado  
stego.extract_pdf_from_audio(output_stego_audio,  
extracted_pdf_path, password, lsb_bits)  
En primer lugar, se utilizó la plataforma en línea de  
Pythonanywhere, en la cual se colocaron los archivos  
origen, con extensión .wav y .pdf, obteniéndose buenos  
resultados.  
Figura  
pythonanywhare.com.  
Fuente. Elaboración propia (2026).  
3.  
Repositorio  
de  
Códigos  
en  
Al abrir el archivo: mensaje_extraido.pdf, se observa lo  
que muestra la figura 4.  
Ejecución:  
Recepción: 07/03/2026 ǀ Aceptación: 09/05/2026 ǀ Publicación: 11/06/2026  
IPSUMTEC9 ǀ Volumen 9 – N° 1 ǀ enero – junio 2026  
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DISCUSIÓN Y ANÁLISIS DE RESULTADOS  
Los resultados obtenidos en la presente investigación  
demuestran que la implementación de la técnica de  
esteganografía basada en LSB combinada con cifrado  
AES-256 es funcional y efectiva para el ocultamiento de  
la información en archivos de audio en formato WAV.  
En todas las pruebas realizadas, tanto en entorno local  
como en la plataforma PythonAnywhere, se logró la  
inserción y posterior recuperación del archivo PDF sin  
pérdida de información, lo que confirma la integridad del  
proceso.  
Figura 4. Archivo del mensaje de prueba oculto en el  
audio.  
Fuente. Elaboración propia (2026).  
Se cumplió el objetivo de esta investigación al diseñar e  
implementar una librería reutilizable en Python para  
ocultar y recuperar información en archivos de audio  
mediante el método LSB con cifrado AES. En términos  
de calidad del audio, no se detectaron diferencias  
perceptibles entre el archivo original y el archivo  
estenografiado. Este comportamiento coincide con lo  
reportado por Sánchez Rinza et al. [16], quienes  
evidencian que el uso del método LSB en audio permite  
ocultar información manteniendo una baja distorsión de  
la señal. En ese sentido, los resultados obtenidos validan  
que esta técnica es eficiente para preservar la  
imperceptibilidad del mensaje oculto.  
Posteriormente, se realizó la prueba usando cmd en la  
computadora, de la siguiente manera:  
Por otra parte, en relación con la capacidad de  
ocultamiento, el sistema desarrollado permitió incrustar  
archivos de varios kilobytes dentro del audio sin  
comprometer su reproducción, tal que, la salida del  
archivo WAV (audio_esteganografiado.wav), suena  
prácticamente igual que el original, sin afectar la calidad.  
Este hallazgo es consistente con estudios en  
esteganografía de audio que señalan que la técnica LSB  
ofrece un equilibrio entre la capacidad de inserción y la  
calidad de la señal, siempre que se limite el número de  
bits modificados por muestra [11].  
Figura 5. Ejecución de la prueba usando la librería  
audio_steganography.  
Fuente: Elaboración propia (2026).  
El resultado fue favorable y para comprobarlo se muestra  
la siguiente imagen donde ya figuran los archivos  
generados usando la librería.  
Así mismo, investigaciones más recientes confirman que  
los métodos de esteganografía buscan optimizar  
simultáneamente la capacidad de inserción  
y
la  
imperceptibilidad de audio, minimizando la distorsión  
generada en la señal portadora [17].  
Al ejecutar el programa, se genera el PDF cifrado  
incrustado en sus muestras de audio. Al extraer, se  
recupera el archivo original, muestra la salida como:  
mensaje_extraido.pdf el cual es idéntico al original  
visualmente.  
El archivo original:  
Figura 7. Archivo original: mensaje.pdf.  
Fuente. Elaboración propia (2026).  
Figura 6. Archivos de salida generados correctamente.  
Fuente. Elaboración propia (2026).  
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El sonido del archivo de origen en comparación con el  
de salida, no presenta diferencia auditiva alguna, tal que  
se escuchan semejantes, y por lo tanto el usuario no  
identifica la ocultación de información en el mismo.  
Un aspecto relevante de esta investigación es la  
incorporación de cifrado AES-256 previo al proceso de  
inserción, lo cual añade una capa adicional de seguridad.  
A diferencia de otros enfoques tradicionales que  
únicamente ocultan la información, el sistema propuesto  
garantiza que los datos no puedan ser interpretados sin  
clave correspondiente. Este resultado coincide con lo  
señalado por Modibbo et al. [12], quienes describen que  
la integración de esteganografía y criptografía constituye  
un enfoque de seguridad multicapa para la producción de  
información sensible.  
que limita su uso en entornos donde el archivo  
pueda ser alterado.  
5. Aplicaciones prácticas: Este enfoque puede  
utilizarse en comunicaciones encubiertas,  
protección de datos sensibles y marcas de agua  
digitales, entre otros.  
La presente investigación adquiere relevancia al aplicar  
la esteganografía en la actualidad para contribuir a la  
seguridad y privacidad de la información personal. Se  
espera que el trabajo contribuya significativamente en  
mayor medida para la comprensión y uso de las técnicas  
estenográficas y sus beneficios.  
Futuras mejoras:  
Se recomienda explorar técnicas para aumentar la  
Por lo anterior se valida que el diseño e implementación  
de los códigos de programación en Python fueron  
efectivos en el logro del objetivo planteado en el presente  
trabajo.  
capacidad de almacenamiento  
manipulaciones de audio.  
Como propuesta de trabajo futuro, se abordará la  
esteganografía en video para aumentar el nivel de  
seguridad de la información.  
y
la resistencia  
a
CONCLUSIONES  
En esta investigación se realizó esteganografía utilizando  
Python, obteniéndose buenos resultados al lograr ocultar  
información mediante el método de bit menos  
significativo (LSB), en un archivo de audio en formato  
WAV. Posteriormente, mediante código en Python se  
programó la extracción del mensaje oculto, y la  
generación de un archivo de salida con extensión .pdf.  
Sin embargo, existen dos desventajas principales  
asociadas con el uso de métodos como la codificación  
LSB. El oído humano es muy sensible y a menudo puede  
detectar el mínimo ruido introducido en un archivo de  
audio. La segunda desventaja es su falta de robustez. Si  
se demuestra un archivo de sonido integrado con un  
mensaje secreto mediante codificación LSB, se pierde la  
información incrustada[16]  
AGRADECIMIENTOS  
Agradecemos al TecNM, en especial al Instituto  
Tecnológico de Minatitlán, y a los alumnos y maestros de  
la Carrera de Ingeniería en Sistemas Computacionales y  
a la Jefatura de Ingeniería en Sistemas Computacionales.  
BIBLIOGRAFÍA  
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Steganography and Watermarking for Digital Images: A  
Review of Current Research Directions,”,» IEEE Access  
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2020. [En  
doi:  
línea].  
10.1109/access.2020.3022779.,  
Available:  
https://ieeexplore.ieee.org/stamp/stamp.jsp?arnumber=9  
187785.  
Esto genera que los archivos ocultos pasen inadvertidos  
para los usuarios comunes y de esta forma proteger la  
información encriptada, datos de texto usando un simple  
archivo de audio. Por lo tanto, dentro de las conclusiones  
más destacables se pueden resumir de la siguiente  
manera:  
[2] Fortinet. ¿Qué es la criptografía? Definición,  
importancia, tipos [Internet]. 2025 [citado 2026 Feb 13].  
Disponible  
en:  
https://www.fortinet.com/lat/resources/cyberglossary/wh  
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revisión. Rev Int Investig Ing Tecnol. 2013;2(4):2327-  
2332.  
de  
Licenciatura].  
Madrid:  
Universidad  
1. Efectividad del método LSB:  
La técnica  
demostró ser eficaz para ocultar información en  
archivos de audio WAV, manteniendo la calidad  
del sonido y permitiendo la recuperación exacta  
de los datos ocultos.  
2. Seguridad mejorada: La combinación de  
esteganografía LSB con cifrado AES-256  
asegura que los datos permanezcan inaccesibles  
sin la contraseña correcta, incluso si son  
detectados.  
3. Herramientas adecuadas: El uso de PyDub y  
NumPy facilitó el procesamiento de audio,  
mientras que Fernet proporcionó un cifrado  
robusto y fácil de implementar.  
[5] Blanco SA, Budiman AA. Esteganografía en archivos  
de audio MP3 para proteger mensajes utilizando los  
métodos del bit menos significativo (LSB) y del Estándar  
de Cifrado Avanzado (AES). Rev TIFDA (Tecnología de  
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4. Limitaciones: El método es sensible  
a
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Wendy Carranza Díaz-  
Principal, Pablo Francisco  
Vivas Torres-Apoya.  
Esta obra está bajo  
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Tabla de roles de contribución  
Rol  
Autor (es)  
Administración del  
proyecto  
Wendy Carranza Díaz  
Conceptualización  
Software  
Guillermina Jiménez Rasgado  
Wendy Carranza Díaz-  
Principal, José Aurelio  
Ramírez González-Apoya.  
María Concepción Villatoro  
Cruz  
Redacción  
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