基于多重统计量分析的语音信息隐藏算法

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在信息安全领域,信息隐藏技术近十年来受到国内外学术界和相关部门越来越多的关注。信息隐藏是一项新兴技术,主要有数字水印和数字密写两大分支,分别用于多媒体数据的版权保护和隐蔽通信。其中的数字密写分支原来主要被军事和情报部门用于传递情报、个人或单位用于保存敏感资料或隐私通信。但近年来发现该技术被滥用到公司员工窃取公司机密;恐怖组织也在利用数字密写技术组织恐怖行动。因此该领域的研究,对防止数字密写技术的滥用和确保国家安全和社会的稳定具有十分重要的意义。本论文研究的内容是以语音信号为载体的数字密写技术,在对目前该领域各种主要理论问题和具体技术问题研究的基础上,围绕如何提高数字密写的稳健性和隐蔽性,提出了一种稳健的小波域语音信息隐藏算法,最后讨论了一些有待解决的问题,并提出了进一步研究的方向。论文的主要研究成果和工作为:提出一种基于多重统计量分析的语音信息隐藏算法。该算法首先将载体语音信号分成若干包含相同采样点的帧,利用短时能量以及过零率找出属于浊音段的帧分别进行多尺度离散小波变换,提取小波变换后的低频系数;然后对低频系数进行分组并计算各组系数的能量、绝对值方差等统计量,根据各组统计值的比较及嵌入的秘密信息比特值,采用不改变或者适当调节各组统计值大小关系的方法来隐藏信息。本文提出的算法只在语音浊音段小波变换后的低频部分嵌入信息,充分考虑了人耳的听觉特性,具有较好的隐蔽性;应用多重统计量联合嵌入信息,而不是单个系数中嵌入信息,提高了算法的稳健性。实验结果表明:算法可以盲检测,对加噪、低通滤波、重采样、重量化等攻击均具有良好的稳健性。
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