音頻隱藏分析方法研究.pdf

1、隱藏分析是信息隱藏的對抗技術，能檢測出可能包含隱藏信息的可疑載體，并進一步攔截﹑檢測甚至還原其中的隱藏信息，在網(wǎng)絡、通信和信息安全等領域有著重要意義。本文結合了特征挖掘、模式識別、機器學習等相關理論，主要針對音頻隱藏分析作了相關研究，主要內(nèi)容和創(chuàng)新點如下：
　　 1.針對位平面隱藏，提出了一種基于統(tǒng)計特征的音頻中隱藏信息估計方法。
　　 在嵌入位平面未知條件下，對嵌入任一位平面的藏密音頻，不僅可以判別是否藏有秘密信息，有

2、效估計信息嵌入的位平面，且能較精確地求得所藏數(shù)據(jù)量大小。該方法對順序嵌入和隨機間隔嵌入方法均有效。
　　 2.針對擴頻隱藏，通過分析不同長度下的最佳估計序列及其與載體信號的互相關值，實現(xiàn)了擴頻隱藏信息的有效檢測。在此基礎上，采用遺傳算法求解擴頻序列長度及序列構成的兩變量優(yōu)化問題，可較好地估計出嵌入時使用的擴頻序列，最終實現(xiàn)了順序嵌入條件下的擴頻隱藏信息的還原。
　　 3.針對回聲隱藏，通過分析音頻的滑動窗口復倒譜(SWC

3、，Sliding WindowedCesptrum)，設計了基于復倒譜峰值位置分布特性的特征因子，實現(xiàn)了回聲隱藏信息的有效檢測。通過對回聲延遲、分段長度和同步位置等嵌入?yún)?shù)的估計，實現(xiàn)了一定條件下的回聲隱藏信息還原。
　　 4.提出了基于主成分分析(PCA，Principle Component Analysis)和支持向量機(SVM，Support Vectors Machine)的音頻盲隱藏分析方法。通過PCA分析，選擇區(qū)分