基于基音周期预测的低速率语音隐写

为了在保证语音通信实时性和一定隐藏容量的同时降低隐写失真以达到较好的不可感知性,提出了一种以低速率语音为载体的双层隐写算法.通过限制语音子帧基音周期值的搜索集合,实现了第一层隐写;利用搜索集合内基音周期取值的任意性,实现了第二层隐写.双层嵌入过程中,以最小化修改幅度为原则决定基音周期的取值,降低了隐写失真.实验结果表明,算法在实时性方面性能优越,并可较好地抵抗隐写分析算法的检测,在嵌入率达到100 bps时仍保持了良好的语音听觉质量.     

低速率语音压缩编码对语音识别系统的影响

通过窄带信道将语音信号传输到远端的识别系统，从而实现远距离的人机对话，具有重要的现实意义。在2．4kbps的速率下，语音编码算法依然可以合成出可懂度非常高的语音，但是这样的语音信号与原始语音相比还是有巨大的损失。低速率语音编码算法对于语音识别产生的影响是巨大的，因此必须想办法减轻这种损失对于识别的损害。在此选择了三种不同的低速率语音编码器，分别使用LPC(Linear Pledictive Coding，线性预测)算法、MELP(Mixed Excitation Linear Prediction，混合激励线性预测)算法和IMBE(Improved Multiband Excitation，增强多带激励)算法，都在2．4kbps的速率下工作，将其对语音识别系统的影响进行了比较。对于特定人连续语音识别系统和非特定人连接词识别系统，在使用不同的特征矢量时，不同编码器产生的识别效果有比较大的差异。实验结果表明，语音编码器和语音识别系统的结构有很重要的联系，尽量采用相近的结构有助于获得良好的识别结果。另外，改变提取语音识别特征参数的方式也会有利于提高语音识别系统的性能。     

基于隐写编码和Markov模型的自适应图像隐写算法

如何构造大容量、低失真和高统计安全的隐写算法一直是隐写研究的难点和热点.提出一种兼顾感知失真和二阶统计安全的自适应图像隐写算法设计思路.算法将载体各部分的平滑度引入隐写编码的生成过程,自适应地利用一簇隐写编码在载体各部分的合理运用降低载密图像失真度;在隐秘信息嵌入方式上利用基于Markov链模型的动态补偿方法提高载密图像统计安全性;算法对载体最低有效位和次最低有效位进行嵌入以保证嵌入容量.实验表明算法在相同嵌入量下相较双层随机LSB匹配算法以及仅使用一种隐写编码的算法,失真度更低且载体统计分布的改变更小,而在失真度和统计分布改变相近时嵌入容量更大.     

针对音频抖动调制QIM隐写的盲检测

分析了抖动调制（DM）QIM隐写生成的携密音频的特征,利用携密音频段间变换域系数差的绝对值绘制直方图,根据该直方图中存在固定间隔跳跃点的特征,提出了一种盲检测算法。实验验证了该检测算法对音频的抖动调制隐写和简单QIM隐写都有效果。     

几种低速率语音编码算法的改进研究

本文提出了几种低速率编码算法的改进，编码速度都在1．6kbit/s以下，并且已经在某些DSP芯片上得到实时实现。     

基于直方图统计分类隐写检测算法设计

为了提高隐写检测算法的检测性能,提出基于直方图统计分类的隐写检测算法。通过对图片信息的直方图特征参数的提取,使用构建基于人工神经网络的分类模式,实现对嵌入隐写信息的图片准确判定。详细分析基于直方图统计分类隐写算法的设计原理和过程,最后构建实验测试环境。测试结果表明,该隐写检测算法的检测成功率和误检率均优于Ezsteg0检测工具。     

基于脉冲位置参数统计特征的压缩域语音隐写分析

针对依合成分析法编码的压缩语音隐写,提出一种基于脉冲位置参数统计特征的隐写分析方法。以G.729编码的压缩语音为例,分析了载体语音和载密语音脉冲位置直方图和0、1出现概率的不同特点,在此基础上提出直方图平坦度这一特征,并采用脉冲位置修正直方图的平坦度、特征函数质心和方差,以及将码流中。和1出现的概率差作为分类特征,用SVM分类器进行隐写分析。实验结果表明,该方法对于G.729编码的压缩域语音隐写分析检测有较高的准确率。该方法也适用于其它使用依合成分析技术编码的压缩域语音隐写的分析。     

隐写术中的编码模型及方法研究

隐写术的目的是将秘密消息嵌入到多媒体数据中进行隐蔽传输。为了提高安全性,嵌入过程希望对载体做尽量少的修改并避免对敏感区的修改。这个数据嵌入问题可以用隐写码来解决。文章按照发送方拥有的边信息情况,将隐写编码问题分为三种模型：基本模型,湿纸模型和湿度级模型。对各种模型的下编码方法作了介绍,并以灰度图像上的±1隐写为例说明了隐写码可以大幅度提高隐写术的安全性。     

基于二次加密的JPhide隐写检测方法

经典的x2检测算法是目前公认的能唯一检测JPhide的最佳检测算法,但实际上检测准确度并不高。该文基于二次加密提出了一种新颖的JPhide加密检测方法,进行了一系列的实验考证。该方法克服了x2检测算法的缺点,可以较准确地进行JPhide加密检测,降低了误检率。并对该方法进行了进一步的展望。     

数字隐写模型及形式化描述

为了使数字隐写模型研究与隐写技术研究同步发展,从通用到具体,依次提出3个数字隐写模型,并对各模型进行形式化描述,总结梳理隐写算法的本质原理,以指导隐写技术的进一步发展。首先,针对已有模型无法描述新兴隐写算法的问题,提出一个通用数字隐写模型,以描述当前所有隐写算法;其次,鉴于载体修改式的隐写算法在隐写术研究中的重要地位,提出基于载体修改的加性噪声隐写模型;然后,针对当前主流的图像自适应隐写算法,提出具体的最小化失真的数字图像自适应隐写模型。选取4个典型的隐写算法实例,采用所提隐写模型进行对应描述,以验证所提模型的有效性。     

基于码书关联网络的基音调制信息隐藏检测

基音调制信息隐藏在进行基音预测时嵌入机密信息,可在低速率语音压缩编码过程中进行高隐蔽性的信息隐藏,文中试图对该种隐写进行检测.文中发现该种隐写将导致压缩语音流中相邻语音帧自适应码书的关联特性发生改变,文中以此为设计隐写分析算法的关键线索.为了量化该种关联特性,文中设计了码书关联网络模型并基于该模型得到了对隐写敏感的特征向量.最后,基于所得特征向量并结合SVM(Support Vector Machine,支持向量机)构建了隐写检测器.针对典型的低速率语音编码标准G.729以及G.723.1的实验表明,文中方法性能优于现有检测方法,实现了对基音调制信息隐藏的快速有效检测.     

基于差分直方图实现LSB信息伪装的可靠检测

在信息伪装技术研究中,图像中隐藏信息的检测对于保障网络信息安全和提高信息伪装算法的安全性具有重要意义.基于对图像差分直方图的统计观察,提出了一种新的可靠检测空域LSB(least significant bit,最不重要比特位)信息伪装的方法.定义差分直方图间的转移系数作为LSB平面与图像其余比特平面之间的弱相关性度量,并在此基础上构造区分载密图像和载体图像的分类器.这一算法不仅可以高度可靠地确定图像中通过空域LSB替换方法嵌入的秘密信息的存在性,还可以准确估计图像中嵌入的秘密信息数据量的大小.算法物理意义直观,实现简单,计算量小.实验结果表明,针对原始无损存储图像可以获得优于RS(regular singular)隐写分析方法的性能,且计算速度显著高于RS隐写分析方法,有利于实现实时检测.该方法也适用于彩色图像.     

小波统计量和多类支持向量机的密写检测算法

提出了一种基于小波统计量和多类支持向量机的彩色图像密写检测算法。为克服以往将彩色图像转化为灰度图像引起的各颜色通道相关性损失的不足,算法建立了彩色图像统计模型。对彩色图像每个颜色通道分别进行小波分解,根据小波分解系数绝对值和绝对值线性预测的对数误差生成特征向量,并采用多类支持向量机进行模式分类。在特定嵌入率下对几种常见的密写软件生成的密写图像进行测试。实验表明此算法具有一定的通用性,对密写图像具有较高的识别率。     

空域LSB信息伪装及其隐写分析

介绍了最不重要比特(LSB)替换和LSB匹配2种典型的基于图像的信息伪装算法,阐述了两者的隐藏原理及优缺点。分类论述了各类隐写分析算法,分析其检测原理,给出了各类算法的适用范围和优缺点,对每类算法中的典型分析方法进行评价。根据信息嵌入过程对载体图像的影响分析得出LSB匹配信息伪装算法的安全性要高于LSB替换信息伪装算法的结论。指出了提高隐藏信息安全性的途径和努力方向。     

基于Arnold变换与改进LSB嵌入方案的信息伪装算法

文章提出了一种基于二维Arnold变换与改进LSB嵌入方案的图像信息伪装算法,在对图像进行二维Arnold变换的基础上,采用改进的LSB嵌入方案嵌入数据,提取时只需提取Arnold变换图像的LSB即可。该算法结合了图像置乱技术和改进的LSB嵌入方案,对嵌入的数据形成了双层保护。实验结果表明,该算法的数据嵌入量及失真度与传统的LSB嵌入方式一致,同时能够有效地抵抗RS(RegularSingular)和SPA(SamplePairAnalysis)隐写分析,并保持了图像的直方图统计特征,此外,该方法适用于灰度图像和彩色图像,易于实现。     

基于LSBMR图像边缘自适应隐写的检测

在图像边缘自适应LSB匹配改进隐写算法中,秘密信息嵌入位置的选择仅由某个方向上像素对的差值决定,未考虑该像素与其邻域内其他像素的差值变化的特点.针对该问题,对隐写前后图像的八方向差分直方图进行分析,提出一种基于LSB匹配改进算法(LSBMR)边缘自适应隐写检测的算法.该算法计算图像的八方向绝对差分直方图,提取直方图中隐写前后变化较为明显的频数用以构建特征向量,并使用支持向量机完成检测.对较低嵌入率下(≤0.5 bpp)的EALSBMR隐写结果进行检测,结果表明该算法的平均检测率均高于现有典型的隐写分析算法.     

基于相对熵的直方图差异与JPEG隐写的定量分析

针对图像隐写分析中常用的直方图特征,给出了一类基于相对熵的直方图差异计算方法,并提出了一种基于相对熵的JPEG隐写的定量分析方法.首先根据两假设检验中的最优检验——似然比检验,分析了相对熵在衡量2个直方图间的距离时的优越性,并给出了2种基于相对熵的直方图差异计算方法.然后,以新的直方图差异特征为基础,训练支持向量回归分析器,以估计隐写对DCT系数的更改比率.针对JSteg和改进的F5隐写的实验结果表明:与其他的直方图差异特征相比,根据所提出的基于相对熵的直方图差异特征所训练的定量隐写分析器具有更高的估计精度和稳定性.     

基于残差共生概率的隐写图像载体安全性评价

隐写是一种利用图像、视频、文本等常见媒体实现隐蔽传输的技术,其反隐写分析的能力是衡量隐写安全性的重要标准.然而,随着双层校验格码(syndrome tellis codes, STC)的出现,隐写安全性的研究出现了滞缓.目前已有的隐写研究大多是失真代价函数的完善和补充.事实上,隐写安全性受到两大因素的显著影响：1)由隐写操作相关的因素、包括嵌入率、嵌入算法等;2)载体自身的掩蔽效果,即载体安全性.从研究载体的安全性角度出发,分析载体图像残差共生概率特征分布与隐写安全性的关系.利用载体聚类中心距离提出一种隐写载体安全性评价方法.实验证明:通过该方法进行载体筛选可有效增强隐写的反检测能力.图像在不同图像库、隐写方法、嵌入率和隐写分析特征的测试中,抗检测能力相比随机选择载体更高,平均检测错误率提高了3.8~11.8个百分点.     

基于统计特征和SVM的JPEG图像掩密分析

提出一种能够有效检测含密JPEG图像的掩密分析方法,利用图像的一阶和二阶统计特征分别提取原始图像和掩密图像的直方图特征以及图像块内和块间的部分统计特征,采用支持向量机对原始图像和掩密图像的特征进行训练、分类并建立模型,达到通用检测的目的。实验结果表明,该算法能够对Jsteg, F5, OutGuess和MB等掩密算法进行有效分析。     

基于空域差分直方图差异的MB隐藏检测

基于模型(MB)隐藏会使图像的纹理分布趋于一致,使其难以被检测。针对该问题,利用空域差分直方图能较好度量图像纹理的特性,提出一种新的图像MB隐藏检测算法。分析JPEG图像空域差分直方图在MB隐藏前后的变化情况,结合校准和重嵌入技术,实现MB隐藏的有效检测。实验结果表明,该算法具有较高的检测率和较低的虚警率。