Detecting Steganography of Adaptive Multirate Speech with Unknown Embedding Rate
المؤلفون المشاركون
Huang, Y.
Wang, Tian
Tian, Hui
Sun, Jun
Chen, Yonghong
Cai, Yiqiao
المصدر
العدد
المجلد 2017، العدد 2017 (31 ديسمبر/كانون الأول 2017)، ص ص. 1-18، 18ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2017-05-18
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
18
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
Steganalysis of adaptive multirate (AMR) speech is a significant research topic for preventing cybercrimes based on steganography in mobile speech services.
Differing from the state-of-the-art works, this paper focuses on steganalysis of AMR speech with unknown embedding rate, where we present three schemes based on support-vector-machine to address the concern.
The first two schemes evolve from the existing image steganalysis schemes, which adopt different global classifiers.
One is trained on a comprehensive speech sample set including original samples and steganographic samples with various embedding rates, while the other is trained on a particular speech sample set containing original samples and steganographic samples with uniform distributions of embedded information.
Further, we present a hybrid steganalysis scheme, which employs Dempster–Shafer theory (DST) to fuse all the evidence from multiple specific classifiers and provide a synthesized detection result.
All the steganalysis schemes are evaluated using the well-selected feature set based on statistical characteristics of pulse pairs and compared with the optimal steganalysis that adopts specialized classifiers for corresponding embedding rates.
The experimental results demonstrate that all the three steganalysis schemes are feasible and effective for detecting the existing steganographic methods with unknown embedding rates in AMR speech streams, while the DST-based scheme outperforms the others overall.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Tian, Hui& Sun, Jun& Huang, Y.& Wang, Tian& Chen, Yonghong& Cai, Yiqiao. 2017. Detecting Steganography of Adaptive Multirate Speech with Unknown Embedding Rate. Mobile Information Systems،Vol. 2017, no. 2017, pp.1-18.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1189102
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Tian, Hui…[et al.]. Detecting Steganography of Adaptive Multirate Speech with Unknown Embedding Rate. Mobile Information Systems No. 2017 (2017), pp.1-18.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1189102
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Tian, Hui& Sun, Jun& Huang, Y.& Wang, Tian& Chen, Yonghong& Cai, Yiqiao. Detecting Steganography of Adaptive Multirate Speech with Unknown Embedding Rate. Mobile Information Systems. 2017. Vol. 2017, no. 2017, pp.1-18.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1189102
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1189102
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر