МЕТОД БЛОЧНОГО ПЕРЕМЕЖУВАННЯ ТЕКСТОВОЇ ІНФОРМАЦІЇ ДЛЯ ІНТЕГРУВАННЯ В СТЕГАНОГРАФІЧНИЙ АУДІОКОНТЕЙНЕР НА ОСНОВІ МАКСИМАЛЬНОЇ ЕНТРОПІЇ ВЕЙВЛЕТ-КОЕФІЦІЄНТІВ
DOI:
https://doi.org/10.18372/2310-5461.56.17129Ключові слова:
стеганографія, текстова інформація, вейвлет-перетворення, аудіосигнал, вейвлет-коефіцієнтиАнотація
У статті розглядається проблематика первинної обробки та розбиття на оптимальну кількість блоків текстової інформації в залежності від об’єму тексту та стеганографічного аудіоконтейнера, щоб рівномірно інтегрувати її в вейвлет-коефіцієнти по всій смузі частот на кожному рівні вейвлет-перетворення. Зважаючи на це, головне завдання дослідження полягає в знаходженні кількості блоків текстової інформації, та кількості символів в кожному блоці через розрахунок максимальної ентропії вейвлет-коефіцієнтів аудіоконтейнера, що дозволяє врахувати енергетичну спектральну потужність текстової інформації та аудіосигналу в абсолютному взаємозв’язку між собою. Це дозволить підвищити ефективність аудіостеганосистеми при застосуванні алгоритмів стиснення до аудіоконтейнера з інтегрованою в нього текстовою інформацією для її навмисного спотворення чи знищення. Оскільки низькочастотні вейвлет-коефіцієнти з кожним наступним рівнем вейвлет-розкладання будуть збільшувати свою абсолютну потужність за рахунок скалярного добутку з вейвлет-фільтрами, то і текстову інформацію потрібно розбити на таку кількість блоків, щоб інтегрування її в низькочастотні вейвлет-коефіцієнти відбувалося від мінімальних до максимальних значень на кожному рівні вейвлет-перетворення, що дозволить підвищити середню потужність прихованої текстової інформації. Також слід зауважити, що статистичні залежності між символами текстової інформації не дозволяють нам наблизитися до максимальної її ентропії, тому в текстовій інформації потрібно видалити статистичні залежності між символами, що реалізується за допомогою генератора псевдовипадкових чисел, який формує послідовність рівномірно розподілених чисел в заданому інтервалі.
Посилання
S. P. Rajput, K. P. Adhiya and G. K. Patnaik, “An Efficient Audio Steganography Technique to Hide Text in Audio,” 2017 International Conference on Computing, Communication, Control and Automation (ICCUBEA), 2017, pp. 1-6, doi: 10.1109/ICCUBEA.2017.8463948.
P. N. Basu and T. Bhowmik, “On Embedding of Text in Audio A Case of Steganography,” 2010 International Conference on Recent Trends in Information, Telecommunication and Computing, 2010, pp. 203-206, doi: 10.1109/ITC.2010.16.
S. B. Sadkhan, A. A. Mahdi and R. S. Mohammed, “Recent Audio Steganography Trails and its Quality Measures,” 2019 First International Conference of Computer and Applied Sciences (CAS), 2019, pp. 238-243, doi: 10.1109/CAS47993.2019.9075778.
S. Ahani, S. Ghaemmaghami and Z. J. Wang, “A Sparse Representation-Based Wavelet Domain Speech Steganography Method,” in IEEE/ACM Transactions on Audio, Speech, and Language Processing, vol. 23, no. 1, pp. 80-91, Jan. 2015, doi: 10.1109/TASLP.2014.2372313.
Q. Liu, A. H. Sung and M. Qiao, “Temporal Derivative-Based Spectrum and Mel-Cepstrum Audio Steganalysis,” in IEEE Transactions on Information Forensics and Security, vol. 4, no. 3, pp. 359-368, Sept. 2009, doi: 10.1109/TIFS.2009.2024718.
M. Anwar, M. Sarosa and E. Rohadi, “Audio Steganography Using Lifting Wavelet Transform and Dynamic Key,” 2019 International Conference of Artificial Intelligence and Information Technology (ICAIIT), 2019, pp. 133-137, doi: 10.1109/ICAIIT.2019.8834579.
T. Narasimmalou and J. R. Allen, “Optimized discrete wavelet transform based steganography,” 2012 IEEE International Conference on Advanced Communication Control and Computing Technologies (ICACCCT), 2012, pp. 88-91, doi: 10.1109/ICACCCT.2012.6320747.
P. M. Kumar and K. Srinivas, “Real Time Implementation of Speech Steganography,” 2019 International Conference on Smart Systems and Inventive Technology (ICSSIT), 2019, pp. 365-369, doi: 10.1109/ICSSIT46314.2019.8987785.
V. Varuikhin and A. Levina, “Steganographic Information Hiding Method Based on Double Wavelet Transform,” 2022 11th Mediterranean Conference on Embedded Computing (MECO), 2022, pp. 1-5, doi: 10.1109/MECO55406.2022.9797168.
Y. Kakde, P. Gonnade and P. Dahiwale, “Audio-video steganography,” 2015 International Conference on Innovations in Information, Embedded and Communication Systems (ICIIECS), 2015, pp. 1-6, doi: 10.1109/ICIIECS.2015.7192885.
E. Emad, A. Safey, A. Refaat, Z. Osama, E. Sayed and E. Mohamed, “A secure image steganography algorithm based on least significant bit and integer wavelet transform,” in Journal of Systems Engineering and Electronics, vol. 29, no. 3, pp. 639-649, June 2018, doi: 10.21629/JSEE.2018.03.21.
W. Jang and W. Lee, “Detecting Wireless Steganography With Wavelet Analysis,” in IEEE Wireless Communications Letters, vol. 10, no. 2, pp. 383-386, Feb. 2021, doi: 10.1109/LWC.2020.3032032.
K. Zhiweil, L. Jing and H. Yigang, “Steganography based on wavelet transform and modulus function,” in Journal of Systems Engineering and Electronics, vol. 18, no. 3, pp. 628-632, Sept. 2007, doi: 10.1016/S1004-4132(07)60139-X.
R. J. Mstafa, K. M. Elleithy and E. Abdelfattah, “A Robust and Secure Video Steganography Method in DWT-DCT Domains Based on Multiple Object Tracking and ECC,” in IEEE Access, vol. 5, pp. 5354-5365, 2017, doi: 10.1109/ACCESS.2017.2691581.
O. Lavrynenko, G. Konakhovych and D. Bakhtiiarov, “Method of voice control functions of the UAV,” 2016 4th International Conference on Methods and Systems of Navigation and Motion Control (MSNMC), 2016, pp. 47-50, doi: 10.1109/MSNMC.2016.7783103.
D. Bakhtiiarov, G. Konakhovych and O. Lavrynenko, “Protected system of radio control of unmanned aerial vehicle,” 2016 4th International Conference on Methods and Systems of Navigation and Motion Control (MSNMC), 2016, pp. 196-199, doi: 10.1109/MSNMC.2016.7783141.
D. I. Bakhtiiarov, G. F. Konakhovych and O. Y. Lavrynenko, “An Approach to Modernization of the Hat and COST 231 Model for Improvement of Electromagnetic Compatibility in Premises for Navigation and Motion Control Equipment,” 2018 IEEE 5th International Conference on Methods and Systems of Navigation and Motion Control (MSNMC), 2018, pp. 271-274, doi: 10.1109/MSNMC.2018.8576260.
O. Lavrynenko, A. Taranenko, I. Machalin, Y. Gabrousenko, I. Terentyeva and D. Bakhtiiarov, “Protected Voice Control System of UAV,” 2019 IEEE 5th International Conference Actual Problems of Unmanned Aerial Vehicles Developments (APUAVD), 2019, pp. 295-298, doi: 10.1109/APUAVD47061.2019.8943926.
R. Odarchenko, O. Lavrynenko, D. Bakhtiiarov, S. Dorozhynskyi and V. A. O. Zharova, “Empirical Wavelet Transform in Speech Signal Compression Problems,” 2021 IEEE 8th International Conference on Problems of Infocommunications, Science and Technology (PIC S&T), 2021, pp. 599-602, doi: 10.1109/PICST54195.2021.9772156.
O. Lavrynenko, R. Odarchenko, G. Konakhovych, A. Taranenko, D. Bakhtiiarov and T. Dyka, “Method of Semantic Coding of Speech Signals based on Empirical Wavelet Transform,” 2021 IEEE 4th International Conference on Advanced Information and Communication Technologies (AICT), 2021, pp. 18-22, doi: 10.1109/AICT52120.2021.9628985.
V. Kuzmin, M. Zaliskyi, O. Holubnychyi and O. Lavrynenko, “Empirical Data Approximation Using Three-Dimensional Two-Segmented Regression,” 2022 IEEE 3rd KhPI Week on Advanced Technology (KhPIWeek), 2022, pp. 1-6, doi: 10.1109/KhPIWeek57572.2022.9916335.
