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Blind detection of audio data hiding

音频数据隐藏的盲检测

基本信息

批准号：
18K11301
负责人：
西村明
金额：
$ 2.25万
依托单位：
Tokyo University of Information Sciences
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
财政年份：
2018
资助国家：
日本
起止时间：
2018-04-01 至 2024-03-31
项目状态：
已结题

来源：
https://kaken.nii.ac.jp/en/grant/KAKENHI-PROJECT-18K11301/
关键词：
情報ハイディングステガノグラフィステガナリシスオーディオデータセット機械学習コヒーレンス関数音声符号化 LSB 線形予測時間周波数分析エントロピー帯域分割ナイキスト周波数信号対雑音比帯域分析データハイディング信号処理信号識別

项目摘要

ステガノグラフィは、ディジタルコンテンツになんらかの情報を秘匿する情報ハイディング技術とその利用法であり、秘匿通信がそのひとつの目的である。この技術は、インターネット上の様々なコンテンツへ機密情報を秘匿できるため、テロリストや犯罪組織内部の秘匿通信に使われている、という疑いが、9.11テロ以前から報道されていた。このような秘匿通信を検出するため、情報を秘匿する前の元のコンテンツ無しに、ステガノグラフィによる情報秘匿の有無を検出する手法である、ステガナリシスの必要性が高まっている。本研究では、これまでステガナリシスが成功したという報告のない、IEEE Dataport で公開されている Audio Steganalysis Dataset 10,000ファイルを対象とする。最初に、検査対象信号に対して情報秘匿を行い、秘匿前後のコヒーレンスから、ステガナリシス可能な信号を選別する。その後、秘匿前後のパワースペクトル変化の特徴量を用いたSVM学習を経て、情報秘匿の有無を検出する。この処理は、情報秘匿済み信号に対しては、1回秘匿と2回秘匿のスペクトル変化を調べることになり、情報秘匿無し信号に対しては、秘匿なしと1回秘匿のスペクトル変化を調べることで、これらの相違から秘匿の有無を検出する手法である。その結果、Datasetのうち27% のファイルに対しては、ステガナリシスが可能と判定され、それらに対する情報秘匿の有無の予測は、正確性 95.0% を示し、有効なステガナリシスが可能であった。一方、Dataset のうちの残り 73% のファイルについては、情報秘匿有無判定不能とされ、今後の課題となった。

The purpose of this communication is to provide information on the use of information technology. This technology is used to hide secret information and secret communications within criminal organizations before September 11. The necessity of the method of detecting the presence or absence of secret information is very high. This study was published in the IEEE Dataport Audio Steganalysis Dataset 10,000 years ago. At first, check whether the signal is hidden, whether the signal is hidden or not. After the secret, before and after the secret, the characteristics of the SVM are used to learn, and the information is hidden. This process includes the following steps: 1. The first step is to adjust the information privacy signal; 2. The second step is to adjust the information privacy signal; 3. The third step is to adjust the information privacy signal; 4. 27% of the data sets are valid, 95.0% of the data sets are valid, and 95.0% of the data sets are valid. One side, Dataset's residual 73% of the time, information hidden whether there is no determination, future issues