基于支持向量机的语音信息隐写检测技术研究

【摘要】将秘密信息隐藏在数字载体中的技术称为隐写术。近年来随着语音在通信业务中所占比重越来越大,这种普及性使得语音成为了一种隐藏信息的优良载体,然而隐藏了非法的、恶意的秘密信息的隐蔽通信将给信息安全造成极大的威胁和损失。因此研究针对语音的信息隐写分析方法,对维护通信安全、预防恶意信息被传播危及国家信息安全有着重要意义。本文主要研究工作如下：(1)深入分析研究了基于音频载体的信息隐写及隐写分析方法首先归纳了针对不同类型数字载体的信息隐写及隐写分析方法研究现状,重点分析了最低有效比特位(LSB)匹配和量化索引调制(QIM)隐写分析方法的研究现状,同时给出了基于音频的隐写分析框架及主要检测工具。(2)基于多阶马尔可夫特征的最低有效比特位(LSB)匹配信息隐藏检测方法的设计LSB匹配隐写不会改变语音采样信号的量化值对分布,但会改变噪声的不规律性。基于此,设计了基于5/3小波去噪和语音采样序列差分的方法获取噪声序列,其次,对语音采样噪声信号进行建模,分别给出了噪声信号一阶和二阶的马尔可夫相关性模型,并据此构建了多阶马尔可夫特征向量。最后,基于支持向量机构造了隐写检测器并进行试验验证。本文构造的隐写检测器在音频长度为10秒嵌入率为10%时,仍可达到69.75%的查全率,90.88%的查准率及81.37%以上的检测准确率。(3)基于多阶降维特征的量化索引调制(QIM)信息隐藏检测方法的设计由分析及数据统计可知,QIM隐写会改变量化码字C的分布特性。基于此,本章首先计算了LPC滤波器权值特征的分布特性,并据其选择了重要滤波器集合LPCS。然后基于LPC滤波器向量距离对权值特征进行融合,并构建了用于隐写分析的多阶降维特征向量。最后,设计了基于SVM的分类检测器并进行实验验证。实验结果表明了在文件长度为2秒时,检测准确率可达到80%以上
【作者】张婕；
【导师】杜锋；
【作者基本信息】海南大学，通信与信息系统，2014，硕士
【关键词】隐写分析；LSB匹配隐写；QM隐写；局部相关性；小波去噪；特征降维；支持向量机(SVM)；

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