Steganalys av adaptiv multirate-tal (AMR) är ett viktigt forskningsämne för att förebygga it-brottslighet baserad på steganografi i mobila taltjänster. Detta dokument skiljer sig från de toppmoderna verken och fokuserar på analys av AMR-tal med okänd inbäddningsgrad, där vi presenterar tre system baserade på stöd-vektor-maskin för att ta itu med oron. De två första systemen utvecklas från de befintliga bildanalyssystemen, som antar olika globala klassificeringssystem. Den ena är utbildad på en omfattande talprovuppsättning inklusive originalprover och steganografiska prover med olika inbäddningshastigheter, medan den andra är tränad på en särskild talprovuppsättning som innehåller originalprover och steganografiska prover med enhetliga distributioner av inbäddad information. Vidare presenterar vi en hybrid steganalys plan, som använder Dempster-Shafer teori (DST) för att sammansmälta alla bevis från flera specifika klassificeringar och ge ett syntetiserat detektionsresultat. Alla steganalyssystem utvärderas med hjälp av den väl valda funktionen som baseras på de statistiska egenskaperna hos pulspar och jämförs med den optimala steganalys som antar specialiserade klassificeringar för motsvarande inbäddningshastigheter. De experimentella resultaten visar att alla de tre steganalysprogrammen är genomförbara och effektiva för att upptäcka de befintliga steganografiska metoderna med okänd inbäddningshastighet i AMR-talströmmar, medan det DST-baserade systemet överträffar de andra totalt sett.
På grundval av ovanstående förslag föreslår de tre klassificeringssystem för att uppnå steganalys för okända inbäddningsnivåer i REF.
Detecting Steganography of Adaptive Multirate Speech with Unknown Embedding Rate
{'venue': 'Mobile Information Systems', 'journal': 'Mobile Information Systems', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}