CN107068157B - 一种基于音频载体的信息隐藏方法及系统 - Google Patents

一种基于音频载体的信息隐藏方法及系统 Download PDF

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Abstract

本发明提供了一种基于音频载体的信息隐藏方法及系统,所述的方法包括:根据待嵌入秘密信息的长度和音频载体的长度计算负载率;根据负载率和音频载体的生物感知失真共同确定待嵌入秘密信息在音频载体中的最佳嵌入路径;根据最佳嵌入路径确定音频载体中需要修改的载体元素;分别计算按照每一种预设修改方式对音频载体中需要修改的载体元素进行修改后的统计失真,将统计失真最小的修改方式确定为待嵌入秘密信息的最终嵌入策略。本发明根据通过减小嵌入秘密信息前后对音频载体的影响来提高安全性的思想,设计了一种能够自适应选择最佳嵌入位置和最优嵌入策略的信息隐藏方法,具有较高的安全性,适用于以音频为载体的信息隐秘传输的需求。

Description

一种基于音频载体的信息隐藏方法及系统
技术领域
本发明涉及隐蔽通信技术,更具体地,涉及一种基于音频载体的 信息隐藏方法及系统。
背景技术
随着计算机网络和多媒体技术的迅猛发展,信息隐藏逐渐成为信 息安全关注的热点之一。信息隐藏是将特定的秘密信息隐藏于公开的 载体和传输途径中,且第三方难以从公开载体中获取秘密信息,从而 达到隐秘通信的目的。目前,可用于信息隐藏的载体包括:图像、视 频、音频、文本等,相比较而言,基于图像的信息隐藏及防护较为成 熟,由于数字化音频,特别是数字音乐及语音通信应用广泛,且具有 冗余性、频率范围较宽、存储量大等特点,为较好的隐藏载体,但是 由于受人耳听觉系统敏感,音频编码格式复杂等原因制约,相比图像 难度有所增加。
发明内容
本发明提供了一种基于音频载体的信息隐藏方法及系统,能够解 决隐蔽通信的难度。
根据本发明的一个方面,提供一种基于音频载体的信息隐藏方法, 包括:
S1,根据待嵌入秘密信息的长度和音频载体的长度计算负载率;
S2,根据所述负载率和音频载体的生物感知失真共同确定所述待 嵌入秘密信息在音频载体中的最佳嵌入路径;
S3,根据所述最佳嵌入路径确定音频载体中需要修改的载体元素;
S4,分别计算按照每一种预设修改方式对音频载体中需要修改的 载体元素进行修改后的统计失真,将统计失真最小的修改方式确定为 待嵌入秘密信息的最终嵌入策略。
根据本发明的另一个方面,还提供了一种基于音频载体的信息隐 藏系统,包括:
负载率计算模块,用于根据待嵌入秘密信息的长度和音频载体的 长度计算负载率;
最佳路径计算模块,用于根据所述负载率和音频载体的生物感知 失真计算所述待嵌入秘密信息在音频载体中的最佳嵌入路径;
第一确定模块,用于根据所述最佳嵌入路径确定音频载体中需要 修改的载体元素;
统计失真计算模块,用于分别计算按照每一种预设修改方式对音 频载体中需要修改的载体元素进行修改后的统计失真;
第二确定模块,用于将统计失真最小的修改方式确定为待嵌入秘 密信息的最终嵌入策略。
本发明的有益效果为:根据通过减小嵌入秘密信息前后对音频载 体的影响来提高安全性的思想,设计了一种能够自适应选择最佳嵌入 位置和最优嵌入策略的信息隐藏方法,具有较高的安全性,适用于以 音频为载体的信息隐秘传输的需求。
附图说明
图1为本发明一实施例的基于音频载体的信息隐藏方法流程图;
图2-a为χ2检测结果图;
图2-b为RS检测结果图;
图3为本发明另一实施例的基于音频载体的信息隐藏系统示意图;
图4为基于音频载体的信息隐藏系统的整体框图;
图5为于音频载体的信息隐藏系统中测试模块内部连接框图。
具体实施方式
下面结合附图和实施例,对本发明的具体实施方式作进一步详细 描述。以下实施例用于说明本发明,但不用来限制本发明的范围。
参见图1,为本发明一个实施例的基于音频载体的信息隐藏方法, 包括:S1,根据待嵌入秘密信息的长度和音频载体的长度计算负载率; S2,根据所述负载率和音频载体的生物感知失真共同确定所述待嵌入 秘密信息在音频载体中的最佳嵌入路径;S3,根据所述最佳嵌入路径 确定音频载体中需要修改的载体元素;S4,分别计算按照每一种预设 修改方式对音频载体中需要修改的载体元素进行修改后的统计失真, 将统计失真最小的修改方式确定为待嵌入秘密信息的最终嵌入策略。
首先,本实施例针对所要隐藏的秘密信息主要进行两部分的处理, 包括待嵌入秘密信息的加密过程和通过密文长度和载体长度进行负载 率的估计。为了达到绝对安全的目的,在将待嵌入秘密信息嵌入音频 载体之前,通常需要对待嵌入秘密信息进行加密处理,使得窃取方即 使截获但在没有秘钥的情况下,无法获得密文信息。由于本方法旨在 突出通过自适应的选取最佳嵌入路径和最优嵌入策略提高隐蔽性,因 此,本实施例对待嵌入秘密信息仅仅做了较为简单的置乱处理。在实 际的操作中,可根据待嵌入秘密信息的重要性选择适当的加密方法对 待嵌入秘密信息进行加密。
对待嵌入秘密信息进行了加密处理后,步骤S1根据加密处理后的 待嵌入秘密信息的码长h和音频载体的码长n,可计算得到负载率 α=h/n,其中,负载率表示n个码长的音频载体可以装载的信息量,h 为待嵌入秘密信息的码长。
步骤S2根据步骤S1计算的负载率和音频载体的生物感知失真共 同确定待嵌入秘密信息在音频载体中的最佳嵌入路径。根据载体内容 形式的不同,自适应的选择生物感知系统不敏感的区域进行修改,能 够提高含密载体的不可感知性。神经心理学实验表明,V1区神经元对 于外界的刺激具有稀疏响应的特性,即对载体的刺激只是引起少部分 神经元响应强烈,大部分神经元响应较弱甚至在基值0附近,响应小 的区域说明该区域的生物感知程度小不易被发现,并且V1区神经元对 于图像、声音、文本载体的理解具有相同的结构。本实施例将根据音 频信号在时域上表现出来的连续性和相关性,模拟适应于音频信号的V1脑皮层结构。计算音频载体在V1脑皮层结构所引起的响应能量 R={r1,…rn}T,其中,r1,r2…rn表示音频载体元素在V1脑皮层引起的 响应,将响应能量R作为音频载体生物感知失真,具体步骤如下:
根据音频信号短时平稳特性,定义相邻帧同一位置元素和同一帧 中相邻元素具有线性相关性和能量相关性。根据独立分量分析理论, 上述问题可描述为求解解混矩阵W,其中,W表示模拟的脑皮层结构, 数学描述如下所示:
Figure BDA0001229622450000041
其中,X=[X(1),X(2)…X(d)]T为d帧的混合DCT系数构成的混合向量,即上 述的音频载体,可由式
Figure RE-GDA0001291218650000041
求得,式中,
Figure RE-GDA0001291218650000042
u,t=0,1,…N-1,N是时域信号xi(t)的采样点数。
求解W需经过三个步骤,第一个步骤:
Figure BDA0001229622450000044
其中,
Figure BDA0001229622450000045
第二个步骤:
Figure BDA0001229622450000046
k=(k1,…,kd)为排列次序索引向量,ki∈{1,…,d}并且满足ki≠kj,当i≠j, 而c=(c1,…cd)代表符号向量:ci∈{-1,1}向量的变化是随着解混矩阵的变 化而变化的。向量k、c可由下式求解,
Figure BDA0001229622450000051
最 后,第三个步骤:
Figure BDA0001229622450000052
其中,
Figure BDA0001229622450000053
通过上述3个步骤求解出矩阵W,即构建出适合于音频载体的脑皮 层模型,根据公式
Figure BDA0001229622450000054
计算出音频载体的影响能量R,从而计算拼 音载体的生物感知失真
Figure BDA0001229622450000055
其中,x为音频载体,y为修改之 后的音频载体。计算出音频载体的生物感知失真后,为了达到安全的 目的,采用矩阵编码相关技术可以减少在一定传输秘密信息量的基础 上,减少对于原始音频载体的修改强度。其中,网格编码是基于校验 子编码和网格编码量化的方法,其目的是最小化嵌入所带来的影响, 保证在一定嵌入量的基础上,使得平均嵌入影响最小。该种编码方式 可以与各种失真函数有效的结合,使得接收者可以在不知道失真函数 的情况下提取秘密信息。本实施例以负载率α作为隐写码参数,利用网 格编码求解在感知失真条件下使得Hy=m最小的嵌入载体y,其中,H 为校验子编码,m为待嵌入的秘密信息,y为含有秘密信息的音频载体, 从而得到最优嵌入路径。
步骤S2确定出待嵌入秘密信息在音频载体中的最佳嵌入路径后, 步骤S3根据确定出来的最佳嵌入路径,进而确定出音频载体需要修改 的载体元素,也即将待嵌入秘密信息嵌入到音频载体修改的元素位置 上。秘密信息的嵌入会使得原始载体各帧的统计特性发生改变,本实 施例的步骤S4根据经验预先设定了多种修改方式,即对音频载体中需 要修改的元素进行加1修改或者减1修改,并分别计算按照每一种修 改方式对音频载体中需要修改的载体元素进行修改后的统计失真,将 统计失真最小的修改方式确定为待嵌入秘密信息的最终嵌入策略。
为了描述嵌入前后对于载体统计特性的影响,我们假设每帧的DCT 系数服从广义高斯分布即:
Figure RE-GDA0001291218650000061
式中,
Figure RE-GDA0001291218650000062
是gamma函数;t=0,1,2…,N-1是帧的数量, i=0,1,…,1023是每帧音频的长度,αt和βt分别代表广义高斯分布 的尺度和形状参数,另外形状参数βt也可以反映音频信号各帧的复杂程度,是非常重要的统计参数。由于音频信号的短时平稳特性,临近 元素之间应具有相近的统计特性,因此本实施例采用音频载体的相邻 元素统计特性的变化来衡量待修改元素修改所带来的影响,设计统计 失真函数,形式为:
Figure RE-GDA0001291218650000063
式中,t表示需要修改 的元素所在帧的标号,ε>0为常数,为了避免分母为0,k∈{1,…n}表征 定义的修改元素的邻域元素索引,本实施例取n=4,分别计算±1的统 计失真,选取失真最小的作为修改方式,即嵌入策略。
隐藏在一定嵌入量的基础上需满足音频载体没有较为明显的降质, 使得第三方不易察觉隐藏信息的存在;同时,载体本身的统计特性等 改变较小,不易被第三方经过分析所检测。衡量信息隐藏是否达到隐 蔽通信的要求,可使用不可检测性和不可感知性来度量,不可检测性 是指通过一定的攻击方法,未能检测到载体中存在含密信息,即载体 在本身或者统计特性上未发生明显的变化。而不可感知性是指载体没 有较为明显的降质,人耳或人眼无法觉察秘密信息的存在。本实施例 在确定了待嵌入秘密信息的最佳嵌入策略后,对嵌入秘密信息后的音 频载体分别进行不知感知性测试和不可检测性测试。本实施例采用 PESQ(Perceptual Evaluation of Speech Quality,PEAQ),即语音质 量感知评估方法对信息隐藏后的音频信号进行感知评估,通过认知模 型处理得到客观差异等级(Objective Difference Grade,ODG)。客观 差异等级的级别数代表了测试信号的损坏程度,是目前对语音质量客 观评价算法中与主观评价结果相关度最高的算法,其评分范围在-0.5~4.5分,其中3.8分被认为是传统电话网中可以接受的语音质量, 属于客观评价指标,因此本实施例将统计低于3.8分所占比例来验证 新系统的性能,分别采用LSB、STCs修改方式和采用本实施例提供的 新的修改方式所得到的PESQ检测结果见如下表格1。
表1
Figure BDA0001229622450000071
本实施例采用χ2和RS分析方法对嵌入秘密信息后的音频载体进行 不可检测性测试。其中,χ2和RS分析是检测载体是否存在秘密信息的 有效方法,最小平均错误概率(PE)常用于作为含密载体不可检测性的度 量,其形式为:PE=min(PFA+PMD(PFA))/2,式中,PFA、PMD分别代表虚警概率 和漏警概率,如大家所知,PE越大,系统所具有的不可检测性越高, 两种测试方法的检测结果可参见图2-a和图2-b。
参见图3,为本发明另一个实施例的基于音频载体的信息隐藏系统, 包括负载率计算模块21、最佳路径计算模块22、第一确定模块23、统 计失真计算模块24和第二确定模块25。
负载率计算模块21,用于根据待嵌入秘密信息的长度和音频载体 的长度计算负载率;
最佳路径计算模块22,用于根据所述负载率计算模块21计算出来 的负载率和音频载体的生物感知失真计算待嵌入秘密信息在音频载体 中的最佳嵌入路径;
第一确定模块23,用于根据所述最佳路径计算模块22计算出来的 最佳嵌入路径确定音频载体中需要修改的载体元素;
统计失真计算模块24,用于分别计算按照每一种预设修改方式对 音频载体中需要修改的载体元素进行修改后的统计失真;
第二确定模块25,用于将统计失真最小的修改方式确定为待嵌入 秘密信息的最终嵌入策略。
参见图4,本实施例提供的系统还包括加密模块20、生物感知失 真计算模块26和测试模块27。
加密模块20,用于对待嵌入秘密信息采用预定加密方式进行加密 处理;
负载率计算模块21,具体用于:
提取加密处理后的待嵌入秘密信息的码长h和音频载体的码长n, 计算得到负载率α=h/n。
生物感知失真计算模块26,用于基于音频信号在时域的连续性和 相关性,模拟适应于音频信号的V1脑皮层模型,计算音频载体各区域 引起的响应,将响应能量作为该区域的生物感知失真;
所述最佳路径计算模块22,具体用于:
根据所述负载率和所述生物感知失真,利用网格编码求解出待嵌 入秘密信息在音频载体中的最佳嵌入路径。
测试模块27,用于对嵌入秘密信息后的音频载体分别进行不知感 知性测试和不可检测性测试。
参见图5,其中,测试模块27包括第一测试单元271和第二测试 单元272。第一测试单元271,用于采用语音质量感知评估方法对嵌入 秘密信息后的音频载体进行感知评估,并通过认知模型处理得到客观 差异等级。第二测试单元272,用于采用χ2和RS分析方法对嵌入秘密 信息后的音频载体进行不可检测性测试。
本发明提供的一种基于音频载体的信息隐藏方法及系统,根据通 过减小嵌入秘密信息前后对音频载体的影响来提高安全性的思想,设 计了一种能够自适应选择最佳嵌入位置和最优嵌入策略的信息隐藏方 法,具有较高的安全性,适用于以音频为载体的信息隐秘传输的需求; 该方法可将一定量的秘密信息隐藏于公开的音频载体,使得第三方难以发现,具有较高的隐蔽性,从而达到隐蔽通信的目的。
最后,本申请的方法仅为较佳的实施方案,并非用于限定本发明的 保护范围。凡在本发明的精神和原则之内,所作的任何修改、等同替 换、改进等,均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (8)

1.一种基于音频载体的信息隐藏方法,其特征在于,包括:
S1,根据待嵌入秘密信息的长度和音频载体的长度计算负载率;
S2,根据所述负载率和音频载体的生物感知失真共同确定所述待嵌入秘密信息在音频载体中的最佳嵌入路径;
S3,根据所述最佳嵌入路径确定音频载体中需要修改的载体元素;
S4,分别计算按照每一种预设修改方式对音频载体中需要修改的载体元素进行修改后的统计失真,将统计失真最小的修改方式确定为待嵌入秘密信息的最终嵌入策略;
所述步骤S2中通过如下方式获取音频载体的生物感知失真:
模拟适应于音频信号的V1脑皮层模型,计算音频载体各区域引起的响应,将响应能量作为该区域的生物感知失真;
所述步骤S2进一步包括:
根据所述负载率和所述生物感知失真,利用网格编码求解出待嵌入秘密信息在音频载体中的最佳嵌入路径。
2.如权利要求1所述的基于音频载体的信息隐藏方法,其特征在于,所述步骤S1之前还包括:
对待嵌入秘密信息采用预定加密方式进行加密处理;
所述步骤S1进一步包括:
提取加密处理后的待嵌入秘密信息的码长h和音频载体的码长n,计算得到负载率α=h/n。
3.如权利要求1-2任一项所述的基于音频载体的信息隐藏方法,其特征在于,步骤S4之后还包括:
S5,对嵌入秘密信息后的音频载体分别进行不知感知性测试和不可检测性测试。
4.如权利要求3所述的基于音频载体的信息隐藏方法,其特征在于,所述步骤S5进一步包括:
S51,采用语音质量感知评估方法对嵌入秘密信息后的音频载体进行感知评估,并通过认知模型处理得到客观差异等级;
S52,采用χ2和RS分析方法对嵌入秘密信息后的音频载体进行不可检测性测试。
5.一种基于音频载体的信息隐藏系统,其特征在于,包括:
负载率计算模块,用于根据待嵌入秘密信息的长度和音频载体的长度计算负载率;
最佳路径计算模块,用于根据所述负载率和音频载体的生物感知失真计算所述待嵌入秘密信息在音频载体中的最佳嵌入路径;
第一确定模块,用于根据所述最佳嵌入路径确定音频载体中需要修改的载体元素;
统计失真计算模块,用于分别计算按照每一种预设修改方式对音频载体中需要修改的载体元素进行修改后的统计失真;
第二确定模块,用于将统计失真最小的修改方式确定为待嵌入秘密信息的最终嵌入策略;
还包括:
生物感知失真计算模块,用于模拟适应于音频信号的V1脑皮层模型,计算音频载体各区域引起的响应,将响应能量作为该区域的生物感知失真;
所述最佳路径计算模块,具体用于:
根据所述负载率和所述生物感知失真,利用网格编码求解出待嵌入秘密信息在音频载体中的最佳嵌入路径。
6.如权利要求5所述的基于音频载体的信息隐藏系统,其特征在于,还包括:
加密模块,用于对待嵌入秘密信息采用预定加密方式进行加密处理;
所述负载率计算模块,具体用于:
提取加密处理后的待嵌入秘密信息的码长h和音频载体的码长n,计算得到负载率α=h/n。
7.如权利要求5-6任一项所述的基于音频载体的信息隐藏系统,其特征在于,还包括:
测试模块,用于对嵌入秘密信息后的音频载体分别进行不知感知性测试和不可检测性测试。
8.如权利要求7所述的基于音频载体的信息隐藏系统,其特征在于,所述测试模块包括:
第一测试单元,用于采用语音质量感知评估方法对嵌入秘密信息后的音频载体进行感知评估,并通过认知模型处理得到客观差异等级;
第二测试单元,用于采用χ2和RS分析方法对嵌入秘密信息后的音频载体进行不可检测性测试。
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CF01 Termination of patent right due to non-payment of annual fee
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