МЕТОД РЕКУРСИВНОЇ НИЗЬКОЧАСТОТНОЇ ІНТЕГРАЦІЇ ТЕКСТОВОЇ ІНФОРМАЦІЇ В СТЕГАНОГРАФІЧНИЙ АУДІОКОНТЕЙНЕР НА ОСНОВІ ВЕЙВЛЕТ-ФІЛЬТРІВ ДОБЕШІ
DOI:
https://doi.org/10.18372/2310-5461.57.17443Ключові слова:
стеганографія, текстова інформація, вейвлет-перетворення, аудіосигнал, вейвлет-коефіцієнтиАнотація
Розроблений метод рекурсивної низькочастотної інтеграції текстової інформації в стеганографічний аудіоконтейнер на основі вейвлет-фільтрів Добеші набуває глибокого сенсу в умовах застосування зловмисником навмисних несанкціонованих маніпуляцій зі стеганокодованим аудіосигналом з метою спотворити вбудовану в нього текстову інформацію, тобто зробити її семантичні конструкції нерозбірливими. Головною з таких маніпуляцій є застосування різних алгоритмів стиснення аудіосигналу, але не з метою прибрати його малоінформативні складові, які відповідно до людської психофізіологічної моделі сприйняття звуку знаходяться за порогом чутності, а з метою видалити приховану в аудіосигналі текстову інформацію шляхом навмисного введення спотворень. Відмінність розробленого методу від існуючих полягає в тому, що в існуючих методах стеганографічного приховування інформації на основі вейвлет-перетворення, текстова інформація зазвичай інтегрується у високочастотні вейвлет-коефіцієнти без скалярного добутку з вейвлет-фільтрами, а в розробленому методі пропонується використовувати рекурсивне вбудовування в низькочастотні вейвлет-коефіцієнти з подальшим скалярним добутком з ортогональними вейвлет-фільтрами Добеші низьких і високих частот, що дозволяє підвищити абсолютну спектральну потужність прихованої текстової інформації. Подальші дослідження показали, що розроблений метод суттєво підвищує стійкість стеганосистеми до навмисних або пасивних втручань з метою перекодування з меншою швидкістю передачі інформації, але при цьому забезпечується стовідсоткова цілісність текстової інформації на етапі її вилучення з аудіосигналу, при достатньо високих показниках якості його звучання.
Посилання
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.
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.
