數(shù)字圖像與語音被動取證技術(shù)研究.pdf

1、網(wǎng)絡(luò)帶寬的增加和數(shù)字壓縮算法的發(fā)展使得數(shù)字多媒體（視頻、音頻、圖像等）成為了最佳的信息共享和交流的媒介。此外，個人電腦的普及和多媒體編輯軟件的廣泛應(yīng)用，使得對多媒體數(shù)據(jù)地編輯、修改和偽造變得越加容易。惡意的攻擊者可以輕易地對多媒體數(shù)據(jù)進行篡改與偽造，以達到惡意的目的。近年來，頻繁出現(xiàn)的多媒體數(shù)據(jù)偽造事件，使公眾對多媒體數(shù)據(jù)的完整性、可靠性和真實性提出了質(zhì)疑，多媒體數(shù)據(jù)的取證成為當(dāng)前國際信息安全領(lǐng)域研究的熱點。
　　針對保障多媒體信

2、息的完整性、可靠性和真實性的需求，結(jié)合科研項目的研究需要，本文致力于對數(shù)字多媒體被動取證的研究，分別以圖像和語音為對象，研究了圖像隱寫與隱寫分析技術(shù)和語音取證技術(shù)。
　　針對當(dāng)前可逆信息隱藏算法缺乏安全性分析的現(xiàn)狀，首先分析了當(dāng)前流行的三種可逆信息隱藏算法，指出信息嵌入過程中引入的失真特性。理論研究發(fā)現(xiàn)，嵌入失真主要存在于圖像水平方向的差分直方圖中，而垂直方向的差分直方圖基本保持不變。然后分別利用拉普拉斯模型、高斯模型以及相鄰像素

3、模型來描述差分直方圖的分布特性，并同時提出利用水平和垂直方向差分直方圖的相似度作為特征，實現(xiàn)了對常見的幾種可逆信息隱藏算法地有效檢測。實驗表明，基于水平和垂直方向差分直方圖相似度模型的檢測算法的性能優(yōu)于拉普拉斯模型、高斯模型和相鄰像素模型。
　　針對目前對調(diào)色板圖像的通用隱寫分析研究較少的現(xiàn)狀，提出了一種基于廣義差值直方圖和顏色相關(guān)圖的調(diào)色板圖像通用隱寫算法。該方案首先提出了調(diào)色板圖像隱寫的通用框架，并從理論上分析了信息隱藏對調(diào)色

4、板圖像像素之間相關(guān)性的影響。提出利用RGB顏色各通道的廣義差分直方圖和顏色相關(guān)圖來描述像素間的相關(guān)性，并提取差值直方圖的特征函數(shù)矩、顏色相關(guān)圖的特征函數(shù)重心以及高階中心距作為特征，利用支持向量機作為分類器，實現(xiàn)了對幾種常見GIF調(diào)色板圖像隱寫算法和隱寫軟件的可靠檢測。實驗結(jié)果表明，該算法的性能優(yōu)于Lyu等人的通用檢測算法和Du的專用檢測算法，并與Fridrich的專用檢測算法性能相當(dāng)，但更具有推廣能力。
　　提出了一種利用語音回聲

5、和背景噪聲特征的錄音環(huán)境識別算法。該算法認為，回聲信號是一種環(huán)境相關(guān)的“固有指紋”，利用語音中的回聲成分，可以實現(xiàn)錄音環(huán)境地識別。該算法首先利用去回聲算法，通過逆濾波的方式提取語音信號中的回聲成分，然后利用粒子濾波提取語音信號的背景噪聲作為補充，并提取MFCC、LMSC以及均值、方差、偏斜系數(shù)、峰度等高階統(tǒng)計量作為分類特征，利用支持向量機實現(xiàn)對環(huán)境的分類檢測。利用在8個不同環(huán)境中錄制的2240段錄音進行測試，結(jié)果表明，本方案提取的特征可