基于均值方差评价系数与多分类器的AMR语音隐写分析方法

作     者：吴彦鹏 吴倩 陈明辉 张辉极 WU Yan-peng WU qian CHEN Ming-hui ZHANG Hui-ji

作者机构：厦门市美亚柏科信息股份有限公司厦门361008 公安部网络安全保卫局北京100006 

出 版 物：《计算机科学》 (Computer Science)

年 卷 期：2016年第43卷第B12期

页      码：209-218页

摘      要：信息隐藏技术在智能手机上具有很强的隐蔽性和可操作性，对传统的手机取证技术提出了更高的要求和挑战。自适应多速率语音编码是智能手机中常用的语音编码，通过分析其编码过程和信息隐藏的特性可设计多种特征用于隐写分析。为进一步提高隐写分析的检测效果，均值方差评价系数被用于支持向量机的一对一分类器集合中各分类器的特征选择。依据评价结果，各分类器可挑选不同的特征子集进行训练，训练后的分类器集合不仅可用于检测信息隐藏，还能识别出隐藏所使用的方法类别，较现有方法，其在分类准确性上也有较大提高。

主 题 词：隐写分析 支持向量机 自适应多速率语音编码 一对一分类 

学科分类：1305[艺术学-设计学类] 13[艺术学] 08[工学] 081104[081104] 0804[工学-材料学] 081101[081101] 0811[工学-水利类] 

馆 藏 号：203210622...