对MP3Stego的攻击研究

针对普遍使用的MP3水印嵌入的最新软件MP3Stego1 1 16版 ,提出一种攻击思想 :在不降低隐蔽音频质量、不改变其统计分布规律的条件下 ,使嵌入在音频上的隐藏数据失效 ,从而无法正确提取水印 根据这种思想 ,结合MP3Stego1 1 16软件 ,提出三种直接有效的攻击方法 ,并进行了听觉、统计分布。

MP3Stego信息隐藏与检测方法研究

信息隐藏是一门正在迅速发展的学科,广泛应用于秘密数据通信、知识产权保护等领域。从音频信息隐藏MP3Stego出发,分析了各种MP3Stego的检测攻击技术,然后通过对MP3Stego隐藏特性的研究,提出了一种检测MP3Stego的新方法。这种方法通过计算MP3文件中part23、stuffingBits的统计量,可以准确检测出经过MP3Stego处理的MP3文件。实验证明,该方法简单有效,可以用于实现MP3Stego信息隐藏的检测。

提高MP3Stego性能的方法与实现

MP3Stego是目前最具有代表性的MP3隐写工具。对MP3Stego进行了分析,提出了改进方法:基于Logistic混沌模型的、可控隐写信道利用率的随机选择隐写单元方法;以密钥的Hash序列作为隐写信息提取结束标志;利用隐写信息的Hash序列,来验证提取信息完整性等。实验结果表明改进方法在不影响音频质量的情况下,提高了MP3Stego的隐藏率和安全性,使MP3Stego具有更高的实用性。

基于差分统计量的MP3Stego隐写分析算法

通过深入剖析MP3Stego隐写原理,提出了针对MP3Stego隐写检测的新方法。该方法对MP3Stego隐写操作后与隐写之前的量化步长进行对比研究,发现相邻颗粒之间量化步长会比未隐写时有更大的波动,其方差值明显的增大。利用此变化提取检测特征,经重压缩校正后通过模式分类进行隐写分析,实现了对MP3Stego的隐写检测。实验结果表明,所提出的隐写分析方法具有较好的检测准确率和检测性能。

针对MP3Stego的一种边信息作为特征的改进分析算法

针对利用MP3边信息中主数据起始位置值作为特征的隐写分析方法存在嵌入少量秘密信息时检测率低的问题进行了改进,将MP3Stego隐写前后的数据帧主数据起始位置差扩大,以减小特征提取时重压缩估计方法带来的误差,从而提高了音频隐写分析检测率.实验结果表明,该算法对MP3Stego音频隐写可进行有效的隐写分析与检测,尤其是在嵌入少量秘密信息时检测率较现有算法有明显提高.

基于Huffman码表索引的MP3Stego隐写分析方法

MP3Stego是经典的MP3音频隐写算法之一。通过分析MP3Stego隐写算法对编码器内循环模块的影响,发现哈夫曼码表索引值在隐写前后发生了不同程度的改变。在此基础上,从待检测的MP3音频的解码参数中提取Huffman码表索引值,计算其二阶差分值,将其作为隐写分析的特征,结合SVM支持向量机实现隐写分析。实验结果表明,所提取的特征能够有效地反映MP3Stego算法在不同嵌入速率下的隐写痕迹。

基于CNN的低嵌入率MP3stego隐写分析

提出了一种基于卷积神经网络的MP3stego隐写分析方法。该方法在LeNet网络结构的基础上,根据隐写分析的特性,引入了重压缩预处理层和一维卷积核。同时,为了防止过拟合,还在全连接层使用了dropout技术,并通过实验,选择了合适的网络层数和卷积核个数。实验结果表明,本文算法在低嵌入率下,检测识别率提高了约5%,且能排除不同码率的干扰。

基于码表分布特征和重编码的MP3Stego隐写分析

提出一种基于Huffman码表分布特征和重编码的MP3Stego隐写分析方法.该方法通过Huffman码表分布特征有效地反映了MP3Stego隐写造成的块间量化不均现象.利用重编码得到校准的载体音频,减少不同载体造成的差异,从而提高检测率.实验证明,该方法对MP3Stego有很好的检测效果,在极低的嵌入率下效果仍稳定.