混沌调制双声道音频多域多重低损信息隐藏及盲提取技术研究

The imperceptibility, undetectability and robustness of information hiding technology makes it have wider application than cryptography in confidential communications. Voice is the most basic human means of communication. The unique developed and sensitivity of human auditory system makes low loss of information hiding in the audio carrier to be a challenging task. This project is a breakthrough in the use of dual channel audio as an information carrier, combining the theory of transform domain analysis, statistical signal processing, chaotic signal processing, and so on, with a view to achieving two-channel audio support lossless hiding and accurately of information. Exploiting the characteristics that easy to produce and difficult to decipher of chaotic signals to do preconditioning for secret information enhances resistance to attack and transmission security of information. Use the transform domain analysis method to find best sparse domain of secret information and determine the best embedded frequency. Studying on dual-channel multiple information hiding technology improves embedding capacity. Building a virtual receiver array and using independent component analysis theory realize blind extraction of secret information. On this basis, feedback information based on results of human auditory system and attack test optimizes the algorithm to improve the performance of information hiding and open up a new way for the secure transmission of information.

信息隐藏技术以其不可感知性、不可检测性及鲁棒性，而在保密通信领域获得了比密码学更广泛的应用。语音是人类最基本的通讯手段，人类听觉系统所特有的发达和灵敏性，使得在音频载体中实现信息的低损隐藏成为一项具有挑战性的工作。本项目突破性地采用双声道音频作为信息载体，综合了变换域分析、统计信号处理、混沌信号处理等理论，以期实现双声道音频载体下信息的无损隐藏与准确提取。利用混沌信号易于产生且难以破译的特性对秘密信息进行预调制，以增强信息的抗攻击能力和传输安全性；采用变换域分析方法寻找秘密信息的最佳稀疏域、确定最佳嵌入频段；研究双声道多重信息隐藏技术来提高信息嵌入量，构建虚拟接收阵列，采用独立分量分析理论对秘密信息进行盲提取。在此基础上，基于人耳听觉系统和攻击实验的结果，反馈信息对算法进行优化，提高信息隐藏的性能，为信息的安全传输开辟了一条新的途径。

信息隐藏技术以其不可感知性、不可检测性及鲁棒性，在保密通信领域获得了比密码学更广泛的应用。本项目以保密通信为研究背景，研究信息隐藏传输及盲提取技术。该项目利用混沌信号所具有的类高斯白噪声的宽频谱特性，深入挖掘混沌信号在不同“域”、不同 “度量”下具有区分度的特性，充分利用这些特性构建虚拟接收阵列，将欠定混合模型转化为正定接收模型，进而进行信号提取，由此来降低提取误差、提高分离性能。联合多个域（时-频域，如小波域、瞬时频率域及分数傅里叶域等）， 融合多种不同的数据处理技术（时频分析和独立分量分析）来充分发掘混沌信号的几何特性、非线性特性以及非平稳特性等，从根本上区别语音/图像信号和噪声信号，解决欠定含噪背景下混沌与谐波信号的提取问题。设计动态传感器接收模型，将不可忽略的加性噪声分散到特殊几何阵列结构中来处理，进而将噪声的影响降低。在此基础上，基于人耳听觉系统和攻击实验的结果，反馈信息对算法进行优化，提高信息隐藏的性能，为信息的安全传输开辟了一条新的途径。.该项目具有国防领域的应用前景。目前，物理隔离是国防信息安全传输与防护安全性方法之一，能够满足战时灵活性组网、灵活性设置信息安全传输防护设施的需求。与此同时，国防企业部件生产过程中使用的军用制造设备早已升级为智能网络化设备，这些设备生产过程中输出的重要数据最终要与企业园区安全网络后台数据库实现对接，工业网与企业园区安全网络之间的远程管理、信息安全通讯交互、信息单元状态分析，关系到国家不同发展阶段军用装备战斗力的发挥和战斗的成败。本项目实现语音、图像、视频等多媒体信息的隐藏传输，借助于压缩感知等信号处理技术，可以在复杂传输信道及延时、噪声存在情况下，对信号进行安全传输及有效接收。项目在研期间，获得授权发明专利1项，发表SCI三区及EI论文20余篇，学术交流30人次，培养研究生10余名。