一种改进的音频隐写技术.pdf

2023 年第 7 期157计算机应用信息技术与信息化一种改进的音频隐写技术韩 萌1 李 晖1 张仔航1HAN Meng LI Hui ZHANG Zaihang 摘要 针对音频隐写信息隐藏容量小和不可感知性差的问题，本文在离散小波变换和奇异值分解算法的基础上提出了一种改进的音频隐写技术。为提高算法的不可感知性和隐藏容量，本算法通过对秘密音频信息的嵌入强度以及嵌入位置进行选值，将加密初值等可改变量嵌入到左右正交矩阵而非近似系数矩阵中，有效提高了算法性能。双重混沌加密技术的应用也使得算法安全性进一步提高。实验结果表明，当嵌入强度不大于 0.01 时，提取出的秘密音频几乎无失真。与其他方法相比，该方法具有极好的不可感知性以及较高的隐藏容量，在抵抗重采样，重量化等常见的攻击时具有较好的鲁棒性。关键词 音频隐写；离散小波变换；奇异值分解；双重混沌加密doi：10.3969/j.issn.1672-9528.2023.07.0401.沈阳工业大学信息科学与工程学院 辽宁沈阳 1108700 引 言音频信息隐藏就是以音频数据为载体，在不影响原始音频数据听觉效果的情况下，实现的各类信息隐藏。作为一种载体，音频具有冗余度高，应用广泛等其他宿主信号不可比拟的优点，相较于图像来说，音频隐写领域的研究较少，受到的监视少，适合作为隐写中可靠安全的载体。当前主流的音频隐写算法按作用域可分为时域隐写算法和变换域隐写算法。最低有效位（least signifi cant bit，LSB）替换是一种简单的时域隐写算法，文献 1 提出了一种在大功率音频中隐藏消息的方法，由阈值决定样本数，可以解决低数据率隐藏信息的问题，随着信息嵌入容量的提高，该方法的不可感知性也随之变差。采用压缩和加密的方法隐藏秘密信息可以提高算法的不可感知性，但此类方法的信息隐藏容量相对较小2。文献 3 中信息隐藏容量仅为 21.62%。在原始音频的限制下，回声隐藏算法存在着隐藏容量小及不可感知性差的问题，文献 4 中的信噪比（signal to noise rtatio，SNR）仅为 13.58 dB，不可感知性很差。与时域隐写算法相比，变换域隐写算法不易受到信号处理的攻击且信息隐藏容量相对较大。为提高算法的不可感知性，Xue 等5及 Wen 等6将秘密信息嵌入到对角矩阵的两个最大的奇异值中，由于最大奇异值的改变会导致信号的不可感知性变差，因而，算法的 SNR 最小仅为 24.38 dB。算法的有效载荷容量为 50 b/s。为提高算法的鲁棒性和不可感知性，Tan 等人通过探索小波域质心稳定性和分段长度之间的关系来确定整数小波系数的分段，不过该方法的实际隐藏容量为 259 b/s7。Abodena 等人将 DCT 与 SVD，DWT 与线性调频 z 变换结合使用，实验证明，在较高的嵌入容量下，秘密音频的 SNR 为 64.47 dB，但该算法不能实现秘密信息的盲提取8。由上可知，音频隐藏算法普遍存在着信息隐藏容量不够大，音频的不可感知性差等问题，本文提出了一种改进的基于离散小波变换和奇异值分解的音频隐写算法，使这类问题得到明显改善。算法的创新点如下：1.嵌入强度 K 以及嵌入位置的选择，提高了算法的不可感知性，另外，嵌入位置的选择也使得本算法的隐藏容量进一步提高。2.双重加密使得秘密音频不易被窃取，保证了算法的安全性。3.将双重加密中的系统参数和初值，嵌入强度，嵌入位置等嵌入到经奇异值分解后的左右奇异值矩阵中使得算法的不可感知性得到进一步提高。1 音频隐藏算法原算法依靠离散小波变换（discrete wavelet transform，DWT）和奇异值分解（singular value decomposition，SVD）算法进行实现9。1.1 秘密音频嵌入算法首先对原始音频进行离散小波变换，得到近似系数CL 和细节系数 CH。拷贝 CL，将 CL 放到一维矩阵模型中，对其进行 SVD，得到 UPVT。SVD 是一种提取信息的方法，其中 U 和 V 分别是 mm 和 nn 的正交矩阵，P 为对角线元素不全为 0 的对角矩阵，其对角线上的元素包含了矩阵的大部分信息。对 CL 进行 SVD，生成 U，VT，P 后，对秘密音频数据进行 Logistic 混沌加密，定义如下：2023 年第 7 期158计算机应用信息技术与信息化()11nnnxxx+=(1)当 3.67 4，0 x0 0.01 时，系统的性能指标骤降，并且经实验测定，当 K=0.3 时，接收方无法提取出秘密音频。由此，本文将 K 的取值定为 0.01。同样，嵌入位置不同，提取的秘密音频也存在较大差异。将秘密音频嵌入到低频数组 CL 的不同位置，获取秘密音频前后的 NC 及 STOI 值。如表 1 所示。经实验验证，当嵌入点在携密音频数据的第 100 000 个点时，秘密音频的提取效果甚佳，且在该点后随机选取的嵌入点都可以提取出秘密音频，因此，当嵌入点在 CL 的第 10 000 个点时，信息的隐藏容量也相对较大。表 1 不同嵌入位置下的 NC 及 STOI嵌入点NCSTOIq=100.4950.672q=1 0000.5060.677q=100 0000.9990.992q=2000 0000.9990.9913.2 隐藏容量隐藏容量 P 是指单位时间的音频中能隐藏的秘密信息，单位为比特率，PL是指每帧能容纳的比特数，公式如下：=sLfPPL (4)本算法中音频的采样频率 fs为 44.1 kHz，L 为帧长（样本数），经计算，本文的最大隐藏容量为 19 110 b/s，音频时长为 13 s，即当嵌入的信息容量不超过 19 110 b/s 时，秘密音频可被完整的提取。3.3 鲁棒性鲁棒性通过误码率指标进行测量，在本算法中，BER 为从受攻击后的携密音频中提取出的秘密信息错误比特数与嵌入时秘密信息总比特数之间的比值。表 2 为各算法的携密音频在受到重采样、重量化及 MP3 压缩等常见攻击下的BER。为更好的与其他方法进行对比，本算法的有效载荷选择了 7783.283b/s。表 2 常见攻击下的 BER攻击DWT11DWT12SVD-QIM13LWT-FFT14本文的算法有效载荷(bps)100.000172.270187.500172.2607783.283无攻击0.0160.1100.56000.074重量化 8 位0.0130.870-3.4500.074重量化 24 位7.220-0.074重采样 22.05-2.5401.0001.4000.074MP3 压缩50.0204.03040.2107.60012.052由表 2 可知，由于本算法的嵌入对象为音频，比图像作为嵌入对象的算法更为复杂。所以，表 2 仅可简单作为参照。实验证明，携密音频在重采样、重量化的攻击下，可以提取出完整的秘密音频。即便携密音频受到 MP3 压缩攻击，算法的误码率相对较高，但接收方仍能提取出秘密音频的完整信息。3.4 感知透明性作为主观的衡量指标，MOS 得分通过人耳判别音频间的听觉质量，在同类型的原始音频下，原始音频与携密音频间，嵌入与提取的秘密音频间 MOS 得分的均值分别为 4.90和 4.62，处于较高水平。在 20 首原始音频下，原始音频与携密音频间、嵌入与提取的秘密音频间的 NC 及 STOI 值如图 4所示。由图 4 可知，在(a)和(b)图中 NC 及 STOI 值均接近于 1。因此(a)表示本算法的不可感知性好，(b)表示算法具有一定的可行性。(a)原始音频与携密音频间 (b)嵌入与提取秘密音频间图 4 20 首原始音频下的 NC 及 STOI 值音频信号的不可感知性还可以通过计算原始音频与携密音频之间的 SNR 及 PSNR 来衡量，其中，SNR 为有用信号功率与噪声功率的比值，公式如下：()()()210210logoSNRcoSnOSnSn=(5)So(n)和 Sc(n)分别表示原始音频信号和携密音频信号。表 3 为所提出的方法与其他方法的比较。图 3 不同 K 值下的 NC 及STOI 值2023 年第 7 期160计算机应用信息技术与信息化表 3 不同算法的 SNR 比较方法SNR(dB)DWT1581.43DCT1672.89DWT-SVD1754.32改进的算法+PSNR 为信号最大瞬时功率和噪声功率的比值，公式如下：()()()210N 120MAX10log1oPSNRconSnOSnSnN=(6)实验测得，本算法的 PSNR 为+。由上述性能指标可以得出，本算法在音频的不可感知性上与其他算法相比具有极大的优势，原因有以下几点：首先，嵌入强度 K 的选择使秘密信息在嵌入时对原始音频的影响极小。其次，DWT 将信号分解成了两组系数，本算法只选择其中一组系数嵌入秘密信息，最后，将嵌入强度等嵌入到与信号能量相关程度极小的正交矩阵中，可以忽略秘密音频嵌入时对原始音频造成的影响。4 结论本文提出了一种改进的音频隐写技术，解决了音频信息隐藏领域存在的信息隐藏容量不够大，携密音频易被攻击者感知，从而无法提取出秘密音频的问题。算法依靠嵌入强度，嵌入位置的取值以及秘密信息长度等可改变量的传输媒介来实现。双重混沌加密技术也使算法的隐写技术更为复杂。如今，音频的广泛使用使得本算法具有更高的研究价值。不同于其他方法的将文字以及图像作为秘密信息，本算法将音频隐藏到音频中，保留了说话人的身份、情感、韵律等，可用作以后消息的识别和认证。参考文献：1 SHANTHAKUMARI R,DEVI E M R,RAJADEVI R,et al.Information hiding in audio steganography using LSB matching revisitedJJournal of physics:conference series,2021,1911(1):27-34.2 MAHMOUD M M,ELSHOUSH H T.Enhancing LSB Using binary message dize encoding for high vapacity,transparent and secure audio steganography:An innovative approachJ.IEEE access,2022,10:29954-29971.3 ABDULRAZZAQ S T,SIDDEQ M M,RODRIGUES M A.A novel steganography approach for audio fi lesJ.SN computer science,2020,1(2):1-13.4 陈 强,陈 雨,杜婷婷.基于纠错编码的回声隐藏音频水印算法 J.科学技术与工程,2019,19(30):227-231.5 XUE YIMING,MU KAI,WANG YUZHU,et al.Robust speech steganography using differential SVDJ.IEEE access,2019,7:724-733.6 WEN JUAN,ZENG HAO,WANG YUZHU,et al.An SVD-based adaptive robust speech steganography using MDCT 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