Ocultar información de texto en audio .wav usando LSB
DOI:
https://doi.org/10.61117/ipsumtec.v9i1.461Palabras clave:
Cifrado AES, Esteganografía, LSB, Python, Seguridad DigitalResumen
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.
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.
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