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。

隐写术是一种信息隐藏技术，其用途是在数字内容中隐藏一些信息，其目的之一是秘密通信。由于这项技术可以将机密信息隐藏在互联网上的各种内容中，因此甚至在 9 月 11 日袭击之前就有报道称该技术被用于恐怖分子和犯罪组织内部的秘密通信。为了检测此类机密通信，对隐写分析的需求不断增加，这是一种在信息被隐藏之前在没有原始内容的情况下使用隐写术检测信息是否被隐藏的方法。这项研究针对的是 IEEE Dataport 上发布的音频隐写分析数据集 10,000 个文件，目前还没有成功的隐写分析报告。首先对待测信号进行信息隐藏，并根据隐藏前后的相干性选择可以进行隐写分析的信号。之后，利用隐藏前后的功率谱变化的特征量，通过SVM学习来检测信息隐藏的存在或不存在。在此过程中，对于信息隐藏信号，研究一次隐藏和双重隐藏的频谱变化，对于信息不安全信号，研究不隐藏和一次隐藏的频谱变化。这是一种检测方法。基于这些差异来判断是否存在保密。结果，确定数据集中 27% 的文件可以进行隐写分析，信息是否保密的预测准确率为 95.0%，表明可以进行有效的隐写分析。另一方面，对于Dataset中剩余的73%的文件，确定无法确定信息是否机密，这成为未来的问题。