基于特征的数字音频签名算法

提出了一种基于音频特征的数字签名算法。将原始音频进行混沌加密,提取其小波域统计特征作为特征向量,对特征向量进行Hash生成数字签名。将数字签名利用零水印技术"嵌入"到原始音频中来解决数字签名的保存、管理与传递。认证时采用相关检测法来定量评价签名的相似性。实验证明,算法对保持音频内容的操作具有鲁棒性,对改变音频内容的操作具有敏感性,实现了对音频数据的认证。

基于局部保持映射的音频数字签名算法

为了实现对音频作品的完全级认证和对篡改操作的定位,提出了一种新的基于局部保持映射LPP(locality preserving projections)和小波包线性预测技术的音频数字签名算法。为降低音频特征向量的维数,同时保持其内在的低维结构,方便构造更有效的数字签名算法,在经过小波包变换和线性预测形成音频特征后,利用LPP算法得到音频特征集的低维流形,实现对音频数据高维特征的降维。通过混沌算法对低维流形进行置乱来得到最终的签名。实验结果表明,签名对音频数据的篡改具有较高的敏感性,可以实现对音频作品内容的完全级认证。

论坛签名轻松做

互联网发展到今天,共享精神是一直被广泛宣传并贯彻的,网络上几乎给我们提供了无穷的“宝藏”,在数字化生活的今天,歌曲MP3、动画、漫画、应用软件、游戏……几乎想找什么都可以在网上找到,但是不能不看到的是,绝大部分作品是有版权的,但是这些作品的版权并没有在网上得到保护,说来惭愧,黑龙也是享受着种种网上下载的便利,不过,一边下载一边也是心里有愧,好的软件会尽自己的力去花RMB购买1套正版,因为,没有正版的制作者——也不可能会有这些网上的内容。

基于零知识证明的音频数字签名算法

为提高音频数据传输的完整性，利用零知识证明的可靠性和数字水印的通信隐蔽性，提出了一种音频数据认证方案。该方案不但提高了零知识证明的效率和可靠性，而且通过对从待检测音频中提取出的认证信息进行零知识证明来判断音频数据的完整性，同时方案引进了独立分量分析，实现了对音频篡改位置的定位。