音频隐写与分析技术研究

论文摘要

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。其中的隐写术与隐写分析技术是互联网时代信息战的一项重要内容,隐写术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,甚至被恐怖组织用于组织恐怖行动。隐写分析技术是防止非法使用隐写术的关键技术,对防止机密资料流失、监视非法信息,从而保障国家的安全和社会的稳定具有十分重要的意义。 本论文研究的是以音频为载体的隐写术与隐写分析技术,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,围绕如何提高隐写容量和隐写隐蔽性提出了两种嵌入算法;围绕如何提高隐写分析的准确性和通用性提出了两种检测算法;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: 1) 根据人耳的听觉心理模型,利用整数小波包变换完美的重构能力,设计了一种自适应、大容量、抗音频图谱视觉攻击的音频隐写算法。 2) 在对经典的统计隐写分析法——X~2分析和RS检测进行分析的基础上,对传统的LSB(最低比特位)嵌入法进行了改进,提出了一种可以抵抗这类统计检测的LSB嵌入算法。 3) 选取合适的特征统计量,设计了一种与隐写工具相关的音频隐写分析算法,仿真试验得到了很高的检测准确率。 4) 利用多分辨率小波分析强大的信号分析能力,选择对隐写操作敏感的统计特征量,结合单类支持向量机,设计了一种通用的音频隐写分析算法。仿真实验表明,该通用音频隐写分析方法具有可以接受的性能。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 目录
• 第一章 绪论
• 1.1 研究背景
• 1.2 音频隐写与隐写分析概述
• 1.2.1 基本概念
• 1.2.2 研究的历史与现状
• 1.2.3 研究的动机、范围和方法
• 1.3 论文的内容与结构
• 第二章 理论模型与方法
• 2.1 引言
• 2.2 理论模型
• 2.2.1 通用模型
• 2.2.2 信息论模型
• 2.3 隐写方法
• 2.3.1 时间域算法
• 2.3.2 变换域算法
• 2.3.3 压缩域算法
• 2.3.4 几种改进的算法介绍
• 2.3.5 不同算法的性能评估
• 2.4 隐写分析方法
• 2.4.1 基于人的知觉的分析方法
• 2.4.2 基于统计的分析方法
• 2.4.3 基于音频质量的分析方法
• 2.4.4 基于信号理论的分析方法
• 2.4.5 不同方法的性能评估
• 第三章 基于感知模型的小波包域音频隐写算法研究
• 3.1 引言
• 3.2 人的听觉感知系统与心理模型
• 3.3 小波包分解在音频隐写中的优势
• 3.3.1 傅里叶变换与短时傅里叶变换
• 3.3.2 小波变换原理
• 3.3.3 小波包分解音频信号的优势
• 3.4 一种自适应的音频隐写算法
• 3.4.1 计算掩蔽阈值
• 3.4.2 动态确定嵌入位数
• 3.4.3 秘密信息的嵌入与提取
• 3.5 实验结果
• 3.5.1 安全性比较
• 3.5.2 质量比较
• 3.5.3 容量比较
• 3.6 本章小结
• 第四章 能够抵抗统计检测的LSB隐写算法研究
• 4.1 引言
• 4.2 传统LSB隐写术与两种针对LSB的典型隐写分析技术
• 4.2.1 传统的LSB隐写术和它的弱点
• 2检测'>4.2.2 RS分析x²检测
• 4.3 改进的LSB隐写算法
• 4.3.1 嵌入方法
• 4.3.2 提取方法
• 2检测和RS分析'>4.3.3 抗x²检测和RS分析
• 4.4 实验结果
• 4.5 本章小结
• 第五章 基于工具自相关性进行隐写分析的研究
• 5.1 引言
• 5.2 不同隐写工具对载体统计特征的不同影响
• 5.3 基于工具自相关性进行隐写分析研究
• 5.3.1 方法
• 5.3.2 假设和原理
• 5.3.3 线性预测
• 5.3.4 支持向量机
• 5.3.5 检测方法
• 5.4 实验及结果分析
• 5.4.1 测试结果
• 5.4.2 交叉测试
• 5.5 本章小结
• 第六章 通用音频隐写分析技术的研究
• 6.1 引言
• 6.2 音频信号的多频率复合与小波变换的多分辨率分析
• 6.2.1 声音是多种频率的纯音的复合
• 6.2.2 小波变换的多分辨率分析
• 6.3 特征统计量的选取
• 6.4 对Steghide隐写体的检测仿真试验
• 6.4.1 对Steghide隐写体的检测
• 6.4.2 推广能力试验
• 6.5 单类支持向量机介绍
• 6.6 基于单类支持向量机的通用音频隐写分析方法及初步的仿真试验结果
• 6.7 本章小结
• 第七章 总结与展望
• 7.1 主要结论
• 7.2 创新点
• 7.3 进一步的研究方向
• 参考文献
• 致谢
• 个人简历、在学期间发表的学术论文与研究成果