Audio watermarking, steganalysis using audio quality metrics, and robust audio hashing

Abstract

VI ÖZET SES DAMGALAMA, SES KALİTE ÖLÇÜTLERİ İLE STEGO- ANALİZ VE DAYANIKLI ALGISAL KIYIM Bu çalışmada, bir ses nesnesinde saklı bir mesajın varlığını sezen bir teknik önerdik. Sezici, ses dosyasının gürültüden arındırma sonucu elde edilen kalıntı işaretinin özelliklerine dayanmaktadır. Nesnel ve algısal kalite ölçütleri kullanılarak saklanan mesajın neden olduğu bozulmalar ölçülmektedir. Önerimiz, saklanan mesajın, ses bozulma ölçütleri tarafından sezilebilecek bazı istatistiksel kanıtlar bıraktığınım kabul etmektedir. Sezici seçilen öznitelikleri SVM sınırlandırıcı ile sınıflandırarak kılıf veya kurye işaretleri sezmektedir. Önerilen stego-analiz yönteminin sezim performansı genel- geçer veri saklama teknikleri ile test edilmiştir. Bir ses dokümanının zaman-freakans spectral karekteristiklerinin özetlenmesine dayalı, yeni, dayanıklı ses özetleme yöntemleri sunulmaktadır. Sunulan bu algısal kıyıım fonksiyonları sesdeki temel periodiklik ve kepstral özniteliklerin tekil değer ile özetlenmesi özelliklerini kullanmaktadır. Önerilen yöntemlerin tanıma ve doğrulama performansları, çeşitli saldırılar altında test edilmiş ve yeterli bulunmuştur. Bununla beraber bir anahtara bağlı kıyım tekniği önerilerek, güvenlikli kıyım gerçeklenmiştir. Aynı zamanda, sezgisiz, oldukça dayanıklı yeni bir ses damgalama yöntemi geliştirilmiştir. Önerilen yöntemde, damga bitleri ses spektrogramının tekil değerlerine gömülmektedir. Yöntemin algılanamazlık performansı ses kalite ölçütleri, dayanıklılık performansı da geniş bir işaret saldın dağarcığı bulunan Stirmark denektaşı aracı ile test edilmiş ve doyurucu (ortalama bit hata oranı %0.629) sonuçlar elde edilmiştir.

ABSTRACT AUDIO WATERMARKING, STEGANALYSIS USING AUDIO QUALITY METRICS, AND ROBUST AUDIO HASHING We propose a technique for the problem of detecting the very presence of hidden messages in an audio object. The detector is based on the characteristics of the denoised residuals of the audio file. Our proposition is established upon the presupposition that the hidden message in a cover object leaves statistical evidence that can be detected with the use of some audio distortion measures. The distortions caused by hidden message are measured in terms of objective and perceptual quality metrics. The detector discriminates between cover and stego files using a selected subset of features and an SVM classifier. We have evaluated the detection performance of the proposed steganalysis technique with the well-known watermarking and steganographic methods. We present novel and robust audio fingerprinting techniques based on the summarization of the time-frequency spectral characteristics of an audio object. The perceptual hash functions are based on the periodicity series of the fundamental and on the singular-value description of the cepstral frequencies. The proposed hash functions are found, on the one hand, to perform very satisfactorily in identification and verification tests, and on the other hand, to be very resilient to a large variety of attacks. Moreover we address the issue of security of hashes and propose a keying technique, thus a key dependent hashing. We also present a non-oblivious, extremely robust watermarking scheme for audio signals. The watermarking algorithm is based on the SVD of the spectrogram of the signal. Thus the SVD of the spectrogram is modified according to the watermarking bits. The algorithm is tested for inaudibility performance with audio quality measures and robustness tests with audio stirmark benchmark tool, which have a variety of common signal processing distortions. The mean bit error rate is 0.629 percent.