On the ability of adaptation of speech signals and data hiding

The efficient wavelet masking is a scheme of speech-in-speech hiding based on the ability of adaptation of speech signals under the hypothesis “any (speech) secret signal may seem similar to a (speech) host signal if its wavelet coefficients are sorted” (Ballesteros L & Moreno A, 2012). In this paper, we delimitate the conditions under which the above hypothesis is true, as follows: (i) the secret and host signals must belong to legible voice signals, (ii) both signals must have the same sampling frequency, (iii) both signals must have the same time-frame, and finally (iv) the ratio between the non-zero coefficients of them should be in the interval [0.8 1.2]. Experimental tests were conducted to demonstrate the hypothesis on different cases: vowel to vowel, message to message and vowel & message, in three languages: English, French, and German. The parameter used to measure the similarity between the adapted secret message and the host signal is the squared Pearson correlation coefficient, r². The results demonstrate that the hypothesis is true under the theoretical conditions because in all the test cases r² was closed to 1 and the p-value was lower than 0.05.     

基于小波变换的语音隐藏算法

提出了一种基于小波变换的语音隐藏方法,把一段语音作为秘密信息嵌入一段数字音频信号中,其目的是用音频信号作伪装来传递秘密的语音信息或把语音信息作为一种标记来保护音频作品。这种方法根据人类听觉系统的特点,利用小波对语音信号进行压缩,增加了数据的嵌入量。载体音频信号小波变换后,选择部分小波系数用适当的嵌入参数嵌入信息。实验表明该算法的隐蔽性好,隐藏的数据量大,对常见的信号处理操作具有较强的稳健性,符合掩蔽通信的要求。     

一种基于背包公钥的语音信息隐藏算法

针对在传输语音秘密信息过程中存在破坏或窃取的问题,提出一种鲁棒性较强的信息隐藏方法。把一段语言作为秘密信息隐藏到宿主音频中,在公共信道中传递秘密信息。该算法是根据人类听觉系统在小波域中嵌入秘密信息,并且利用背包公钥可以使隐藏的信息具有加密功能。对于外界的噪声、压缩、滤波干扰有很强的抗干扰能力。     

一种基于MH公钥的语音信息隐藏算法

针对在传输语音秘密信息过程中存在破坏或窃取的问题,本文提出一种鲁棒性较强的信息隐藏方法.把一段语言作为秘密信息隐藏到宿主音频中,在公共信道中传递秘密信息.该算法根据人类听觉系统,在小波域中嵌入秘密信息.并且利用MH公钥结合汉明码,不但使隐藏的信息具有加密功能,而且在提取时具有纠错功能.对于外界的噪声、压缩、滤波干扰有很强的抗干扰能力.     

Inverted pattern approach to improve image quality of information hiding by LSB substitution

Capacity and invisibility are two targets of the methods for information hiding. Because these two targets contradict each other, to hide large messages into the cover image and remain invisible is an interesting challenge. The simple least-significant-bit (LSB) substitution approach, which embeds secret messages into the LSB of pixels in cover images, usually embeds huge secret messages. After a large message is embedded, the quality of the stego-image will be significantly degraded. In this paper, a new LSB-based method, called the inverted pattern (IP) LSB substitution approach, is proposed to improve the quality of the stego-image. Each section of secret images is determined to be inverted or not inverted before it is embedded. The decisions are recorded by an IP for the purpose of extracting data and the pattern can be seen as a secret key or an extra data to be re-embedded. The experimental results show that our proposed method runs fast and has better results than that of previous works.     

改进的大容量多分辨率LSB音频隐写算法

算法将载体音频信号用可完全重构的滤波器组进行小波包分解,根据各子带的边际信号失真敏感度将其分组,然后用改进的LSB算法以不同的分辨率将秘密信息嵌入到选定子带的小波系数中。实验结果表明,在信噪比相同的情况下,该算法的隐写容量比传统时域LSB算法高160kbps～200kbps,同时可很好地保持不可感知性,并具有一定的不可检测性,能抵抗一类针对时域LSB算法的隐写分析算法。     

自适应语音信息隐藏的小波方法

语音信号作为一种特殊的信息隐藏载体,在其中进行信息隐藏时必须充分考虑人类的听觉特性。该文以小波变换为基础,提出了一种盲检测的自适应语音信息隐藏算法。该算法首先依据语音信号小波变换的系数来刻画不同语音段对人类听觉感知特性的影响,然后根据这种特征刻画来确定秘密信息的嵌入位置和强度,同时兼顾了鲁棒性和隐藏量的要求,最后以数字实验验证了该算法具有较好的信息隐藏性能。     

Markov bidirectional transfer matrix for detecting LSB speech steganography with low embedding rates

Steganalysis with low embedding rates is still a challenge in the field of information hiding. Speech signals are typically processed by wavelet packet decomposition, which is capable of depicting the details of signals with high accuracy. A steganography detection algorithm based on the Markov bidirectional transition matrix (MBTM) of the wavelet packet coefficient (WPC) of the second-order derivative-based speech signal is proposed. On basis of the MBTM feature, which can better express the correlation of WPC, a Support Vector Machine (SVM) classifier is trained by a large number of Least Significant Bit (LSB) hidden data with embedding rates of 1%, 3%, 5%, 8%,10%, 30%, 50%, and 80%. LSB matching steganalysis of speech signals with low embedding rates is achieved. The experimental results show that the proposed method has obvious superiorities in steganalysis with low embedding rates compared with the classic method using histogram moment features in the frequency domain (HMIFD) of the second-order derivative-based WPC and the second-order derivative-based Mel-frequency cepstral coefficients (MFCC). Especially when the embedding rate is only 3%, the accuracy rate improves by 17.8%, reaching 68.5%, in comparison with the method using HMIFD features of the second derivative WPC. The detection accuracy improves as the embedding rate increases.     

图像LSB密写的信息隐藏量分析

介绍了一种基于统计特性的LSB密写分析方法,对其进行了改进并提出了可靠估计信息隐藏长度的方法。该方法利用相邻像素相关性定义了统计量,可根据阈值判断秘密信息的有无。对待检测图像进行二次嵌入,根据统计量的变化建立模型,能可靠估计秘密信息隐藏长度。实验表明,估计出的信息量比较准确。     

基于LWT域的矩阵编码音频隐写算法

以音频信号作为载体,对隐蔽性与嵌入量进行了研究,提出一种提升小波域的信息隐藏算法,算法利用矩阵编码来实现秘密数据的嵌入。该算法对载体音频帧作提升小波变换,采用人类听觉系统(HAS)的掩蔽特性来寻找合适的嵌入帧,提取宿主信号提升小波分解系数的LSB,矩阵编码实现秘密数据的嵌入。实验结果表明,该算法由于使用了人类听觉掩蔽特性,因此比普通小波域LSB算法具有更加高效、安全、隐蔽的性能,使得鲁棒性与不可感知性得到折中。     

G.723.1高速率语音流的信息隐藏算法

研究流媒体通信中G.723.1高速率语音编码器的分级隐藏方法,分析线谱对频率(LSF)参数的隐藏性能,给出一种基于临界带宽的LSF参数隐藏性能分析方法。在此基础上,结合数位信息法,提出一种G.723.1高速率语音流的信息隐藏算法。实验结果证明了该算法的有效性。     

序贯LSB隐写术的提取攻击

序贯LSB隐写术在载体中通过连续LSB替换嵌入消息,其提取攻击问题本质上是消息嵌入起止点的估计问题。该文建立针对序贯LSB隐写术的提取攻击模型,将提取攻击问题转化为一类排序问题。对嵌入率未知情形,提出计算复杂度为O(n)的提取攻击算法。对嵌入率已知情形,给出计算复杂度为O(2logn)的快速提取攻击算法。实现了对序贯JSteg算法的提取攻击。     

新的基于小波对比度的LSB密写

利用图像块的小波对比度可以判定图像各像素的LSB（Least Significant Bit）嵌入深度,以提高嵌入容量并保持载密图像的质量。提出了一种新的基于小波对比度的密写方案,将图像块像素的低4位置0后进行小波变换并计算小波对比度作为嵌入深度的判决信息,由嵌入深度逐块逐像素密写。实验结果表明,该方法不仅保持了较高的嵌入容量,而且提取秘密信息时不需任何附加信息。     

基于图像LSB的秘密信息隐藏技术

基于图像的信息隐藏技术有着广泛的应用,而最低有效位算法是其中有效的方法之一.本文首先对载体图像进行位平面分析,发现LSB位具有最好的隐藏效果;然后分别实现了三个以二值图像和文本文件作为秘密信息的信息隐藏和提取实验.实验结果表明：基于图像LSB的秘密信息隐藏不仅具有算法简单、透明性良好的特点,而且还具有隐藏信息容量大、无失真提取、对文本文件具有双重隐藏功能等优点.     

基于视觉冗余性的图像信息隐藏

信息隐藏的原理就是利用载体中存在的冗余信息来隐藏秘密对象。依据人类对于图像的视觉冗余特性研究了空域上的信息隐藏,给出了基于最低有效位（LSB）和其他多位隐藏和检测方法的算法和流程,并且通过编程实现;进一步对不同比特位隐藏效果作出定量、定性分析,从视觉冗余性角度讨论了数据嵌入位置问题;最后利用熵值评价隐藏结果。实验结果表明,该方法能够根据视觉冗余性寻找到最佳嵌入位置,将对信息隐藏技术有一定的指导作用。     

基于纠错码的健壮性图像信息隐藏算法

针对空域图像信息隐藏(IH)算法健壮性较差的缺陷,研究了基于纠错码的图像信息隐藏算法。利用纠错码能够纠正随机错误的特性提高空域信息隐藏算法抵抗攻击者修改载体的能力。给出了两类不同的算法:基于纠错码的最低有效位(LSB)信息隐藏算法与基于纠错码的灰度位信息隐藏算法。前者将秘密信息进行编码并以LSB的形式进行嵌入,能够在低密度噪声的情况下实现较高的健壮性;后者利用图像像素灰度值的结构特点,以Hamming码的形式对每一个已嵌入秘密信息的像素灰度值进行编码,可以达到独立纠正一个错误的目的。理论分析和实验结果表明,在相同的噪声密度和噪声幅度下,这两类算法恢复的秘密信息百分比均高于基本的LSB算法,是两种具有较高健壮性的信息隐藏算法。     

基于Word和PPT文档图像的信息隐藏

研究Word和PowerPoint文档中图像对象数据的保存机制和获取其完整图像数据的方法,以文档中图像对象作为秘密信息的直接载体,以Word和PowerPoint文档作为二次掩饰体,提出一种基于LSB的图像信息隐藏算法。实验结果表明,与单纯文档文字和数字图像作为信息隐藏载体的算法相比,该算法的隐藏信息量大,隐蔽性和抗干扰性强。     

基于差值扩展的音频无损信息隐藏算法

在Tian算法的基础上,提出了一种基于音频的无损信息隐藏算法。该算法首先对载体音频进行溢出预处理和采样点分类,然后利用差值扩展方法,将隐秘信息嵌入到扩展差值的LSB位。在提取时,利用无损解码技术得到位置映射表,再提取出隐秘信息后,载体音频可以实现无损恢复。仿真结果证明,算法能获得较高的隐藏容量,并能有效地保证含秘音频的感知质量。     

一种抵抗去同步攻击的音频隐藏信息的方法

基于音频信息隐藏技术,提出了一种有效抵抗恶意去同步攻击的语音保密通信方法.对保密语音进行压缩编码,利用G.729编码标准的帧内独立编码特性,实现语音码流的帧内自同步;采用量化方法,将语音信息隐藏到载体音频的小波域中;以PN序列作为时域同步帧,定位保密信息的隐藏位置.该算法复杂度低,隐藏容量满足正常语音通信要求,且保密语音的检测与提取不需要使用原始音频.实验表明,算法抵抗音频处理(如加噪、MP3压缩、重采样、随机裁剪等)性能理想,特别是对于音频信号的恶意裁剪攻击,与同类方法相比具有更强的鲁棒性.     

基于污染数据分析实现LSB秘密消息的检测

信息隐藏技术已经成为网络信息安全的一个重要研究方向,如何有效地监控和检测网络中传递的秘密消息对于保障国家安全具有重要的现实意义．针对互联网上大量的隐写软件利用彩色厦灰度图像的最低有效比特位（LSB）隐藏秘密消息,基于污染数据分析,提出了一种新的隐写分析方法,并给出了此算法的数学模型．该方法不仅可以快速有效地检测出图像中秘密消息的存在性,同时还可以精确地估计出连续及随机间隔嵌入算法下所嵌入秘密消息的长度．