基于小波变换的语音信息隐藏算法

提出了一种基于小波变换的语音信息隐藏算法,算法在小波变换的高频系数中嵌入密文信息,获得了很好的隐藏效果。大量的试验结果表明算法具有抵抗语音压缩、重新采样攻击的能力。     

基于语音参数模型的语音隐藏算法

基于语音参数模型，该文提出一种将保密语音隐藏在公开语音中的信息隐藏算法．首先将保密语音经混合激励线性预测(MELP)编码和纠错编码形成隐藏信息．然后根据瞬态互相关基音周期检测算法确定频域嵌入点，并通过修改对应的DFT系数来隐藏信息．提取时按同样方法确定嵌入点恢复隐藏信息，并经MELP解码还原保密语音．实验结果表明嵌入信息后，中间语音的分段平均信噪比接近60dB，并且在受到压缩、滤波等攻击时具有较强的鲁棒性．算法为信息安全和数字水印领域研究开辟了一条新的途径．     

基于线性预测和位操作的信息隐藏算法

鉴于信息的安全性问题,信息隐藏技术也已成为信息安全领域的研究热点。利用图像中当前像素点邻近的相关像素的像素值,对该点的值进行线性预测。再根据预测的准确度,确定相应的阈值,并结合位操作,提出了一种新的简单易于实现的信息隐藏算法。并在Lena图像上进行了实验,得到了隐藏率为0.160bits/Byte,信噪比为42.276dB的结果。经初步测试,证明了在保证较高隐藏率的前提下,能够较好地提高信噪比。     

全球移动通信系统中语音信息隐藏算法的研究

提出了一种可在全球移动通信系统(GSM)中使用的语音信息隐藏算法，即基于分析合成的能量比调整算法。算法采用了分析合成(ABS)技术，在嵌入过程中根据输入明文语音实时的调整嵌入强度，使得隐藏效果和解码效果都达到最佳值。     

基于贝叶斯网络的压缩语音信息隐藏检测

压缩语音量化索引调制（QIM）信息隐藏方法中,最近邻投影点QIM（NPP-QIM）方法具有较高的嵌入效率和隐蔽性。针对现有的隐写分析方法对NPP-QIM方法检测准确率不高的问题,提出了一种基于贝叶斯推理的检测方法以提高检测准确率。首先,利用矢量量化（VQ）码字（VQ₁、VQ₂、VQ₃）构建了码字时空转移网络（CSTN）;接着,以码字转移指数对CSTN进行化简得到隐写敏感码字时空转移网络（SS-CSTN）;然后,基于SS-CSTN进一步构建了码字贝叶斯网络（CBN）;最后,使用Dirichlet分布作为先验分布学习网络参数,实现对QIM信息隐藏的检测。实验结果表明,在嵌入率为100%、时长为10 s时,与索引分布特征（IDC）方法和梅尔频率倒频系数（DMFCC）方法相比,提出CBN方法的检测准确率分别提高了25个百分点和 37个百分点;在时间性能方法,检测一段10 s的语音时间约为21 ms,能够实时检测。     

基于语音编码中自适应码本的隐藏信息方法

为了解决低速率语音编码的信息隐藏问题,选择了目前广泛使用的低速率语音编码(iLBC)为研究对象,提出了一种在语音编码过程中嵌入机密信息的方法,设计了一种基于iLBC语音编码的动态码本量化过程的信息隐藏算法.该方法利用低速率语音编码中自适应码本的动态构建特点,并结合QIM原理来实现信息隐藏,较传统基于静态码本的QIM方法具有更好的对抗统计分析检测能力,同时具有较好的隐蔽容量.实验结果表明该隐藏算法在13.3Kbps的载体速率下能获得450bpS隐藏容量,而且载密信息的语音质量的PESQ值下降不到7％,具有很好的隐蔽性能.     

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。     

基于文本的信息隐藏算法

本文提出了一种新的基于文本的信息隐藏算法,算法利用人类的视觉系统(HVS)对标点符号和上下文之间 以及字与字之间的间隔并不敏感这一特点进行信息隐藏。大量的实验结果表明这一算法具有很好的隐藏效果。 每一个字可以隐藏一比特的密文信息。算法利用纠错交织分帧技术获得一定的抗增、删攻击能力。     

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.     

基于扩频的音频信息隐藏算法的性能分析

基于扩频的音频隐藏算法一般都采用阈值相关法进行检测,但感知整形过程往往会破坏伪随机序列的正交性。为削弱盲提取时原始载体信号所导致相关噪声的影响,通过分析音频信号、伪随机序列和信道的统计特性,推导出接收信号的数学期望和方差,并给出了正确检测时各参数间的约束关系。最后,通过仿真实验验证了以上结论的正确性。     

基于离散余弦变换的音频信息隐藏算法

研究了一种将保密语音隐藏在公开的音频载体中的信息隐藏算法.在对保密语音进行改进型多带激励(IMBE)编码,进行纠错编码后形成秘密信息的基础上,对音频载体进行离散余弦变换,通过修改相邻频段的能量而嵌入秘密信息.提取时按同样的方法确定相邻频段的能量值以盲恢复秘密信息,并经IMBE解码还原保密语音.仿真实验结果表明,该算法对音频压缩,加噪等攻击具有较高的鲁棒性.     

基于逐分量软干扰删除的迭代线性检测算法

提出了一种新型基于调制符号的分量进行干扰删除和线性最小均方误差滤波的软输入软输出检测算法,并采用软输入软输出的多入多出MIMO检测器和信道编码串行级联的迭代检测译码IDD结构。该算法充分利用正交调制符号同相分量和正交分量的独立衰落特性,达到检测中更加准确的软干扰删除。外信息转移EXIT图表明该算法比传统的逐符号软删除算法具有更低的临界信噪比。数值仿真也验证了提出的基于调制符号的分量删除的线性检测算法比采用调制符号级的删除具有更优的误码性能,并且仍然具有低复杂度的特性。     

基于并行干扰抵消的UFMC系统信道均衡

通用滤波多载波(UFMC)技术作为5G的一种候选波形,传输中不加循环冗余(CP),多径衰落信道下会产生符号间干扰(ISI)以及子载波间干扰(ICI)。针对该问题,提出一种基于并行干扰抵消的均衡算法。首先,根据分析得到多径信道下UFMC系统干扰数学表达式;其次,在采用迫零均衡后,对可靠区间外的数据,根据剩余干扰表达式,近似重构相邻载波及符号间干扰;最后,对各载波并行地进行迭代干扰抵消。通过仿真实验表明,在多径信道下,该算法能够一定程度上降低误码率,提高UFMC系统性能。     

一种基于采样点倒置的音频信息隐藏方法*

提出了一种将秘密语音隐藏到载体语音的新方法,并引入 Logistic 混沌映射,利用混沌序列对秘密语音信息进行处理。算法根据人耳对音频倒置不敏感和音频幅度值为正的采样点在总采样点中所占的比例比较稳定的特点,通过倒置的方法调整该比例的大小嵌入秘密信息。实验表明,含有秘密信息的混合语音不仅具有良好的不可感知性,而且对诸如噪声、低通滤波、重采样等攻击具有良好的鲁棒性。     

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。     

基于图像的信息隐藏安全性分析

信息隐藏是一种新兴的信息安全技术,在信息战、数字媒体的知识产权保护和票据防伪等方面有许多重要的应用。但作为一门信息安全领域的学科,对它的安全性一直没有系统的理论研究。我们结合信息隐藏算法的相关知识,对基于图像的空域LSB隐藏算法和DCT变换域算法的安全性进行了分析,希望能对安全性的理论研究有所帮助。     

基于信息隐藏技术的木马植入方法

针对互联网木马存在易被溯源追踪的问题,提出一种基于多媒体文件的新型木马方案,利用信息隐藏算法将木马程序作为秘密数据嵌入到载体图像中。渗透成功后,对盗取的数据在本地进行加密之后同样隐写到载体图像并上传至社交网络,攻击端通过开放的社交网络下载并提取秘密数据。实验显示,所设计的JPEG图像信息隐藏算法性能良好,基于该隐藏算法的木马渗透方案在隐蔽性、抗取证、防追踪以及穿透审计等特点上优于已有的图片木马。社交网络中此类木马可造成用户隐私泄露,所以最后给出了一些防范措施。     

基于数据叠加的空间域信息隐藏算法

提出了一种基于数据叠加的空间域的信息隐藏算法,通过对秘密信息数据流进行置乱,并采用数据叠加的方法将秘密信息非均匀地分布到图像载体的各位平面,以提高信息隐藏的安全性。实验表明,算法在保证良好的不可感知性前提下,使秘密信息具有很强的抗检测性、抗提取性,且隐藏容量较高,最大可达到4bits/pixel,有较强的实用性。     

基于噪声抵消与波束形成的小阵语音增强

为了提高麦克风小阵的语音增强效果,将阵列抗串扰自适应噪声抵消（ACRANC）方法与波束形成（BF）方法相结合,提出了一种效果更好的小阵语音增强方法。首先,通过生成多个ACRANC子系统,获得多路增强语音信号;然后,通过所提的自适应模式控制（AMC）算法和延迟求和（DAS）波束形成方法进一步提高多路增强语音信号的增强效果。对提出的方法进行了计算复杂度估计,验证了所提方法可以通过普通芯片实时实现。实际环境下的实验结果也表明,所提方法的语音增强效果相较ACRANC方法有所提高,具有一定的优越性。