Blind detection of audio data hiding

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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。