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.     

一种基于自适应量化嵌入器的隐写方法

感知质量和容量一直是图像隐写算法设计中难以折中的两个要素,如何取得更好的综合性能已吸引了很多研究者的兴趣.提出一种基于自适应量化嵌入器的隐写方法.这一方法通过改变某一载体信号所在子空间的索引来调制秘密信息,自适应特性体现在决定着子空间尺寸的分割码本的设计上.将这种隐写方法用于以2×2图像块为单元的数字图像隐写算法设计中,并将分割码本设计得具备HVS特性以取得较好的折中效果.实验表明,算法在感知质量和容量方面具有较好的综合性能.     

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.     

以即时通信语音流为载体的隐写模型与方法

提出一种采用HOOK机制实现以即时通信语音流为隐藏载体的隐写模型,在通信软件的发送端挂接两个"钩子",采集即时通信语音流作为载体进行实时机密信息嵌入与提取,实现交互式的隐蔽通信过程。选择目前普遍使用的Google talk软件作为研究对象,重点研究Gtalk的iSAC语音编码的隐写方法,建立一种基于LPC参数量化的隐写算法,实现iSAC语音编码下的隐写方法。实验结果表明,该隐写模型适用于目前的即时通信软件的隐蔽通信,拓展了基于VoIP的信息隐写的应用范围;该隐写算法具有良好的隐写容量和隐写速率。     

G.723.1语音编码算法闭环基音搜索的低复杂度算法

由于ITU-TG.723.1语音编码算法具有较高的算法复杂度,故而在应用与实现时受到了很多的限制。该文提出一种低复杂度闭环基音搜索算法,该算法仍以5阶基音预测器为基础,但在求取5个基音预测增益时不是采用原算法中对20维矢量码本进行搜索的方法,而是利用这个20维矢量组成一个Wiener-Hopf方程,并利用语音的短时平稳特性将该方程简化为一个Toeplitz线性代数方程组,方程组的解就是所求的基音预测增益。对该增益进行5维码本矢量量化,从而用5维矢量码本搜索代替了原来的20维矢量码本搜索。这样使闭环基音搜索部分的运算量降低了一半,语音质量只有略微下降,同时与G.723.1算法码流兼容。     

基于Markov链安全性的二阶统计保持隐写算法

如何设计高阶统计安全的大容量隐写算法是当前隐写研究的难点和热点。该文基于Markov链安全性指标和动态补偿的思路,提出一种二阶统计保持的隐写算法。该算法在不降低嵌入量的前提下尽量保持了载体图像的二阶统计特性。实验结果表明,该算法在较大容量数据嵌入过程中,能较好保持二阶统计特性,取得隐写安全性的提高。     

基于统计模型及SVM的低速率语音编码QIM隐写检测

QIM(Quantization Index Modulation,量化索引调制)隐写在标量或矢量量化时嵌入机密信息,可在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的音素分布特性发生改变,提出了音素向量空间模型和音素状态转移模型对音素分布特性进行了量化表示.基于所得量化特征并结合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,文中方法性能远优于现有检测方法,实现了对QIM隐写的快速准确检测.     

一种以AAC压缩音频为载体的隐写方法

通过对AAC编码原理的研究,提出一种基于MDCT量化系数小值区的秘密信息嵌入方法,从而实现了一种能在AAC压缩文件中隐藏大量秘密信息的隐写算法.算法先部分解码载体AAC文件,根据码表搜索出小值区,再通过码字得到一组量化系数,按规则修改每组的最后一个量化系数,然后进行部分编码得到嵌入后的AAC文件.该隐写算法可实现盲提取,且运算复杂度较低.实验结果表明,算法的嵌入容量较高,具有良好的不可感知性,并具有一定的抗隐写分析性,能够抵抗常用的LSB隐写分析方法以及Harmsen提出的基于加性噪声的隐写分析方法.     

基于DCT域的数字图像隐写容量归一化方法

针对现有方法存在的隐写容量较小问题,提出基于DCT域的数字图像隐写容量归一化方法.结合隐写术不可感知性、鲁棒性等特点,根据对"囚犯问题"的分析,从信息嵌入、载体传输与信息提取三方面构建隐写系统模型;对载体图像做DCT变换,使其呈现频谱均匀特征;利用序列密码方式对秘密信息加密,产生混沌序列,确定嵌入的最佳位置、时机与强度等条件,将隐秘信息嵌入到量化系数中,获得秘密图像;分别提取DCT块内与块间容量特征,通过改变像素中1位容量,利用突显缩放方法确保容量特征子集具有相同1-范数,实现容量归一化.仿真结果表明,上述方法能够有效提高隐写容量,获取的秘密图像信噪比更高.     

基于方向编码的离散余弦变换域图像隐写算法

提出一种基于方向编码的离散余弦变换(DCT)域图像隐写算法。将秘密图像进行8×8块的离散余弦变换后,采用JPEG标准量化表进行量化,将得到的DCT系数做行程编码,间接提高嵌入容量。同时对载体图像进行8×8块的离散余弦变换,采用改进的量化表进行量化,由此提高嵌入容量和含密图像的质量。通过基于方向编码的嵌入算法将秘密信息嵌入载体图像DCT系数的中低频部分。实验结果证明,该隐写算法嵌入容量大,得到的含密图像视觉质量好,可抵抗 分析攻击。     

基于BN优化SNGAN的自适应音频隐写

音频隐写术是将秘密信息(如文本、图像、音频、视频等)隐藏到载体音频中,不仅能够保证秘密信息本身的安全,而且能保证秘密信息传输的安全,已成为信息隐藏领域的研究热点之一.近年来,基于深度学习的音频隐写分析技术能够在充分挖掘隐写深度特征的基础上实现高效的隐写检测,导致隐写术的安全性降低,为隐写术带来了新的挑战.不过,生成对抗...     

改进音频隐写方法在警用移动终端中的应用

音频隐写不会引起人的听觉感知,且语音具有交互方便、快捷的特点。为保障警用移动终端与服务器之间安全方便地通信,探讨音频隐写方法的设计,及其在基于语音交互的警用移动终端安全通信中的应用,提出一种改进的音频隐写方法。该方法用汉明窗函数对原始信号分帧,根据计算的短时能量确定冗余区间,结合统计经验及滞后掩蔽效应确定嵌入区间,顺序嵌入信息。模拟实验结果表明,该音频隐写方法具有良好的主观不可感知性,且基于该方法的通信模式是正确可行的。     

一种基于MPEG音频编码的隐写算法

为了解决在压缩音频中实现高透明性、大容量信息隐藏的问题,提出了一种新的基于MPEG音频编码的盲检测隐写算法,首先通过对可变长码字(VLC)配对,实现对原始码字空间的扩展,然后利用码字映射规则完成秘密信息的嵌入.该算法能够保持隐写前后的压缩音频文件大小不变,隐写过程中不需要对MPEG音频进行完全解码.实验结果表明,所提出算法计算复杂度低,同时可获得较高的隐藏容量和良好的不可感知性.     

Comparative Analysis of Execution of CNN-Based Sanguine Data Transmission with LSB-SS and PVD-SS

The intact data transmission to the authentic user is becoming crucial at every moment in the current era. Steganography; is a technique for concealing the hidden message in any cover media such as image, video; and audio to increase the protection of data. The resilience and imperceptibility are improved by choosing an appropriate embedding position. This paper gives a novel system to immerse the secret information in different videos with different methods. An audio and video steganography with novel amalgamations are implemented to immerse the confidential auditory information and the authentic user’s face image. A hidden message is first included in the audio from the multimedia file; using LSB Technique. The Stego-video is created in the second stage by merging the authorized user’s face into the frame of the video; by using PVD technology. Stego-audio is linked again with the stego-video in the third stage. The incorporated perspective techniques (LSB-SS and PVD-SS algorithms) with more significant data immersing capacity, good robustness and imperceptibility are proposed in this research work. The spread spectrum approach is used to increase the complexity of secret data recognition. Two different video files are tested with different voice files with the results such as PSNR, SSIM, RMSE and MSE as 52.3, 0.9963, 0.0024 and 0.0000059, respectively.     

无损载体和鲁棒代价结合的JPEG图像鲁棒隐写

目的传统隐写技术在实际社交网络信道上难以保护秘密信息的完整性。在社交网络中,图像往往经过有损压缩信道进行传输,从而导致隐蔽通信失效。为了保证经过压缩信道传输的载密图像鲁棒性,设计安全鲁棒的隐蔽通信技术具有实际应用价值。基于最小化图像信息损失,本文提出无损载体和鲁棒代价结合的JPEG图像鲁棒隐写。方法首先,指出构造无损载体能有效维持隐写安全性和鲁棒性的平衡,对经过压缩信道前后的JPEG图像空域像素块进行差分,构造无损载体以确定鲁棒嵌入域;其次,通过对离散余弦变换(discrete cosine transform, DCT)系数进行"±1"操作,并计算空域信息在压缩传输前后的损失,设计衡量DCT系数抗压缩性能的鲁棒代价;同时,验证在低质量因子压缩信道下鲁棒代价更能区分DCT系数的鲁棒能力,最后,利用校验子格编码(syndrome-trellis code, STC),结合无损载体和鲁棒代价对秘密信息进行嵌入。结果实验在BossBase1.01图像库上进行对比实验,相比于传统JPEG隐写技术,构造无损载体作为嵌入域能有效地将信息平均提取错误率降低24.97%,图像的正确提取成功率提高了21...     

生成对抗网络驱动的图像隐写与水印模型

目的 图像信息隐藏包括图像隐写术和图像水印技术两个分支。隐写术是一种将秘密信息隐藏在载体中的技术,目的是为了实现隐秘通信,其主要评价指标是抵御隐写分析的能力。水印技术与隐写术原理类似,但其是通过把水印信息嵌入到载体中以达到保护知识产权的作用,追求的是防止水印被破坏而尽可能地提高水印信息的鲁棒性。研究者们试图利用生成对抗网络（generative adversarial networks,GANs）进行自动化的隐写算法以及鲁棒水印算法的设计,但所设计的算法在信息提取准确率、嵌入容量和隐写安全性或水印鲁棒性、水印图像质量等方面存在不足。方法 本文提出了基于生成对抗网络的新型端到端隐写模型（image information hiding-GAN,IIH-GAN）和鲁棒盲水印模型（image robust blind watermark-GAN,IRBW-GAN）,分别用于图像隐写术和图像鲁棒盲水印。网络模型中使用了更有效的编码器和解码器结构SE-ResNet（squeeze and excitation ResNet）,该模块根据通道之间的相互依赖性来自适应地重新校准通道方式的特征响应。结果 实验结果表明隐写模型IIH-GAN相对其他方法在性能方面具有较大改善,当已知训练好的隐写分析模型的内部参数时,将对抗样本加入到IIH-GAN的训练过程,最终可以使隐写分析模型的检测准确率从97.43%降低至49.29%。该隐写模型还可以在256×256像素的图像上做到高达1 bit/像素（bits-per-pixel）的相对嵌入容量;IRBW-GAN水印模型在提升水印嵌入容量的同时显著提升了水印图像质量以及水印提取正确率,在JEPG压缩的攻击下较对比方法提取准确率提高了约20%。结论 本文所提IIH-GAN和IRBW-GAN模型在图像隐写和图像水印领域分别实现了领先于对比模型的性能。     

一种针对基音周期的3G信息隐藏方法

现今,移动通信网络已经发展到了第三代,随着3G网络的不断发展,研究3G网络隐蔽通信是十分必要的.语音编码过程中利用编码参数隐藏信息是现今的一个研究热点.基音周期是描述音源特征的一个主要参数,基于基音周期的修改较难检测的特点,在自适应码本搜索的过程中,提出一种在3G话音中利用基音周期参数隐藏信息的算法,使用该算法可以在3G通信的过程中嵌入隐秘信息.该算法可以抵抗基于浊音特性的语音压缩域隐写分析.仿真实验的结果表明该方法对合成语音质量的影响很小,具有良好的隐蔽信息传输性能.     

Steganography in vector quantization process of linear predictive coding for low-bit-rate speech codec

In this paper, we focus on quantization-index-modulation (QIM) steganography in low-bit-rate speech codec and contribute to improve its steganalysis resistance. A novel QIM steganography is proposed based on the replacement of quantization index set in linear predictive coding (LPC). In this method, each quantization index set is seen as a point in quantization index space. Steganography is conducted in such space. Comparing with other methods, our algorithm significantly improves the embedding efficiency. One quantization index needs to be changed at most when three binary bits are hidden. The number of alterations introduced by the proposed approach is much lower than that of the current methods with the same embedding rate. Due to the fewer cover changes, the proposed steganography is less detectable. Moreover, a division strategy based on the genetic algorithm is proposed to reduce the additional distortion introduced by replacements. In our experiment, ITU-T G.723.1 is selected as the codec, and the experimental results show that the proposed approach outperforms the state-of-the-art LPC-based approach in low-bit-rate speech codec with respect to both steganographic capacity and steganalysis resistance.     

具有后向基音检测的8 Kbit/s LD-aCELP语音编码

以降低码率为目的对G.728算法进行改进,提出了一个延迟为2.5 ms的8 Kbit/s的语音编码算法。算法引入了由最近的历史激励构成的自适应码书和归一化的固定码书的双码书结构。计算增益真值并量化,增益量化时对自适应码书用固定量化,固定码书用自适应量化。码书搜索时先进行后向基音检测,在基音周期T附近对自适应码书进行精细搜索。搜索64个自适应码矢、256个固定码矢和各自8个增益值获得最佳激励,每帧耗费20 bit。用平均分段信噪比和感知语音质量评价（PESQ）测试,改进算法编码质量接近于G.728。