一种结合密钥和随机单位正交基的音频伪装及恢复方法技术

本发明专利技术公开了一种结合密钥和随机单位正交基的音频伪装及恢复方法，首先将秘密音频和公开音频划分为同等数量的小段序列，利用密钥来构造随机单位正交基；其次通过求取秘密音频小段序列在随机单位正交基上的投影来对秘密音频小段序列进行充分有效的线性表达，从中选取幅值和能量较大的前k个投影系数并记录索引位置来构成索引序列；再次将选定的投影系数和行序列通过对公开音频微小调整和大容量嵌入的密写方法嵌入到与之对应的公开音频小段序列中从而形成信道公开传输音频；最后通过信道公开传输音频提取的变换参数并结合密钥来对秘密音频进行重构。同现有方法相比，本发明专利技术可实现秘密音频不同精度的重构并严格依赖于用户密钥，从而具备较高的安全性。

An Audio Camouflage and Recovery Method Combining Key and Random Unit Orthogonal Basis

The invention discloses an audio camouflage and recovery method combining key and random unit orthogonal basis. Firstly, secret audio and public audio are divided into equal number of small segment sequences, and random unit orthogonal basis is constructed by using key; secondly, secret audio segment sequences are projected on random unit orthogonal basis by calculating the projection of secret audio segment sequences. The first k projection coefficients with larger amplitude and energy are selected and the index positions are recorded to form the index sequence. Then the selected projection coefficients and row sequences are embedded into the corresponding publicity by adjusting the public audio slightly and embedding the large-capacity steganographic method. Finally, the secret audio is reconstructed by the transform parameters extracted from the audio and the key. Compared with the existing methods, the invention can reconstruct secret audio with different accuracy and strictly rely on user keys, thus having higher security.

【技术实现步骤摘要】
一种结合密钥和随机单位正交基的音频伪装及恢复方法
本专利技术属于信息安全和数字音频信号处理交叉领域，涉及一种音频伪装恢复方法，特别涉及一种结合密钥和随机单位正交基的音频伪装及恢复方法。
技术介绍
近年来，伴随着计算机和网络技术的发展，越来越多的数字图像音频在公有信道中传播。对秘密图像音频不加限制地访问和使用，不仅涉及个人隐私、媒体公信和政府诚信，同时也会导致社会动荡和诱发军事冲突。如何有效地保护公有信道中传输的秘密图像音频，成为目前研究的热点。针对此问题，人们已提出了多种图像音频保护方法，例如将明文图像音频转换为密文的数字图像音频加密技术以及数字图像音频伪装技术等。相对于数字图像音频加密技术，数字图像音频伪装是将机密图像音频伪装成有意义的非机密图像音频，从而在公有信道传输中不易引起拦截者的注意，减少潜在攻击的可能性，进一步保证传输中秘密图像音频的安全性。Tangram方法，也称七巧法或中国拼图方法(丁玮.数字图像信息安全的方法研究[D].北京：中国科学院计算技术研究所，2000.)。其基本思路是选取一幅和秘密图像等大的公开图像，将秘密图像和公开图像分割成不重叠的等大子块。将公开图像子块进行8种等距变换构造字典块，利用最小2乘法寻找秘密图像的每个子块在公开图像字典块中匹配残差最小子块所对应的变换参数，然后利用这些变换参数将公开图像转换为秘密图像。由于Tangram方法在匹配过程中需进行全局搜索，编码开销大，严重限制了Tangram方法的实际应用价值，同时Tangram方法变换过程中仅有8个等距变换，也制约了将秘密图像转变为公开图像的匹配精度，而借助全局搜索找到最合适的等距变换参数也进一步提高了计算复杂性。为降低经典Tangram方法的搜索时间和加快编码速度，吴军和吴秋新等对经典Tangram方法进行了改进，添加了小块均化操作，在此基础上给出了基于块均化5元组匹配的Tangram方法(吴军，吴秋新.一种基于七巧板游戏的数字图像信息伪装方法[J].计算机应用，2004，24(6):125-128.)。但该方法在减小计算代价的同时，也减少了等距变换数量，从而进一步降低了匹配精度。为进一步减少搜索时间，加快编码速度，余建德等人对Tangram方法进行了改进，利用像素灰度值作图像区域非均匀剖分的思想，提出了基于三角形剖分的Tangram方法(余建德，宋瑞霞，齐东旭.基于数字图像三角形剖分的信息伪装方法[J].计算机研究与发展，2009，46(9):1432-1437.)。相对于经典Tangram方法，基于三角形剖分的Tangram方法不进行全局搜索，只找到对应三角区域的差值，降低了运算代价。但只能对秘密图像的三角形剖分区域进行近似重构，降低了秘密图像重构精度。为减少计算代价和提高秘密图像的重构质量，在所授权的国家专利技术专利“基于改进Tangram算法和2维双尺度矩形映射的数字图像伪装方法”(邵利平，李苑梦.基于Tangram算法和2维双尺度矩形映射的图像伪装及重构方法[P].中国专利，ZL201410404838.7，2014-11-12)中，将秘密图像划分的小块作为字典，利用2D双尺度矩形映射确定秘密图像子块和公开图像子块的对应关系，将每个秘密图像子块按8个等距变换直接和对应位置的公开图像子块进行最小2乘法匹配。由于避免了全局匹配，实际编码时间远低于Tangram方法。但所提策略同传统Tangram方法一样，通过有限的等距变换，由此导致信道中的伪装图像视觉质量不高。Tangram方法在后续的研究中，也被进一步拓展到音频伪装。在所申请的国家专利技术专利“基于分块序列的数字图像伪装及重构方法”(邵利平，李苑梦，谢贤文.基于分块序列的数字图像伪装及重构方法[P].中国专利:CN104835107A，2015-05-12.)和所授权的国家专利技术专利“基于分段序列的数字音频伪装及重构方法”(邵利平，谢贤文，李苑梦.基于分段序列的数字音频伪装及重构方法[P].中国专利:ZL201510239139.6，2015-05-12.)中，我们分别以图像划分的不重叠图像块和数字音频划分的小段序列构造旋转向量，通过提高等距变换的数量来增加匹配精度，使得公开图像和公开音频伪装质量较好，且重构密图和重构音频的视觉和听觉质量也较为清晰。但单纯地通过增加等距变换数量来提高可用于最小2乘匹配的向量数量并从中找到最优的变换参数所带来的性能提升依然十分有限。等距变换仅能提供有限数量的元素组合而不是全部组合，因此所找到的最优变换参数并不是所有向量元素组合的最优解，同时由于引入了等距变换，也使得通过向量旋转所产生的多个等距变换向量，都要和公开音频进行最小2乘匹配，从而带来了较高的匹配计算代价，为了减少等距变换数量，所发表的论文(谢贤文,邵利平.结合字典学和排序线性拟合的音频信息隐藏方法.小型微型计算机系统[J],2017,38(12):2658-2667)进一步引入了排序线性拟合,所提方法通过引入了排序拟合使得排序后的公开音频元素和秘密音频划分的小段序列变化趋势保持一致，不仅避免了多个等距变换所带来的高昂匹配代价，也提高了匹配拟合精度。但无论是①标准Tangram算法、还是②块均化5元组匹配Tangram方法以及之前给出的③改进Tangram算法和2维双尺度矩形映射的数字音频伪装方法、④基于分块序列的数字音频伪装及重构方法、⑤基于分段序列的数字音频伪装及重构方法与⑥结合字典学和排序线性拟合的音频信息隐藏方法，这些方法所基于的变换模型都是仿射变换模型，对于图像，仿射变换模型只有均值块和差异块，对应音频，仿射变换模型只有均值向量和差异向量，且均值块和差异块以及均值向量和差异向量不满足基本的正交关系，导致仿射变换模型的变换精度普遍较低，不能有效的保证秘密图像音频对公开图像音频的拟合精度，从而不能进行有效地信道欺骗，同时也不能有效地保证公开图像音频对秘密图像音频的拟合精度，从而无法保证秘密图像音频的准确重构和获取高精度的秘密图像音频。而另一方面，若仿射模型的差异块和均值块或均值向量和差异向量趋于一致，则对应为恒值块或恒值序列处理，此时则必须添加随机扰动来改善秘密图像音频和公开图像音频划分小块和小段的匹配性能，否则将无法恢复，由此进一步限制了放射变换模型的变换精度。对于⑦基于三角剖分的Tangram算法则只能对秘密图像的三角剖分区域进行近似重构，其实际应用价值依然较小。
技术实现思路
本专利技术的目的在于克服现有技术缺陷，给出一种结合密钥和随机单位正交基的音频伪装恢复方法，同现有方法相比，本专利技术可实现不同精度的重构并严格依赖于用户密钥，从而具备较高的安全性。为达到上述目的，本专利技术采用以下技术方案予以实现：一种结合密钥和随机单位正交基的音频伪装方法，包括以下步骤：第1步：记秘密音频和公开音频分别为长度为l·n和l·N的r位音频序列S＝(si)l·n和P＝(pi)l·N，即si,pi∈{-2r-1,…,0,…,2r-1-1}，将S和P分别划分为长度为n和N大小的小段序列，记为其中u＝0,1,…,l-1，由密钥Key生成随机序列G＝(gu)l，初始化u＝0；其中，n,N为正整数，si,pi分别对应为秘密音频和公开音频序列中的第i个元素，r为正整数，对应为秘密音频和公开音频的本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种结合密钥和随机单位正交基的音频伪装方法，其特征在于，包括以下步骤：第1步：记秘密音频和公开音频分别为长度为l·n和l·N的r位音频序列S＝(si)l·n和P＝(pi)l·N，即si,pi∈{‑2

【技术特征摘要】
1.一种结合密钥和随机单位正交基的音频伪装方法，其特征在于，包括以下步骤：第1步：记秘密音频和公开音频分别为长度为l·n和l·N的r位音频序列S＝(si)l·n和P＝(pi)l·N，即si,pi∈{-2r-1,…,0,…,2r-1-1}，将S和P分别划分为长度为n和N大小的小段序列，记为和其中u＝0,1,…,l-1，由密钥Key生成随机序列G＝(gu)l，初始化u＝0；其中，n,N为正整数，si,pi分别对应为秘密音频和公开音频序列中的第i个元素，r为正整数，对应为秘密音频和公开音频的采样位数，和分别是Su和Pu中的第i个元素；第2步：将gu作为密钥，生成n×n的随机矩阵X′，将X′的第0行所有元素置为1，然后对X′进行行单位正交化后得到X；第3步：记X对应的n个行依次为Xf,f＝0,1,…,n-1，对于所有的计算Su在单位正交基Xf上的投影其中，f为正整数，对应为矩阵X的第f行；第4步：从中找到除的前k-1个最大幅值系数α0,α1,…,αk-2，通过长度为k-1的索引序列R＝(ri)k-1,ri∈{0,1,…,n-1}来记录α0,…,αk-2在上对应的行索引，然后将记为αk-1；第5步：将R＝(ri)k-1转化为10进制数记为Rn，并进一步通过q进制数进行表达，其中lr为对应的q进制数序列长度；第6步：将αi,i＝0,1,…,k-1进行q进制数表示；第7步：记公开音频序列然后将Rn和q进制数表示的αi,i＝0,1,…,k-1嵌入到中，从而将Pu转换为置u＝u+1；第8步：反复执行第2步到第7步，直至u＝l，然后将所有的P′u,u＝0,1,…,l-1重新拼接为公开音频P，将P作为信道传输音频并输出。2.根据权利要求1所述的结合密钥和随机单位正交基的音频伪装恢复方法，其特征在于，第2步中，对X′进行行单位正交化的具体方法是按式(1)对X′进行行单位施密特正交化，即将X′的每一行转换为单位正交向量：X＝Schimidt(X′)(1)式(1)中，函数Schimidt()为行单位施密特正交化函数。3.根据权利要求1所述的结合密钥和随机单位正交基的音频伪装恢复方法，其特征在于，第3步中，计算Su在向量Xf上的投影的具体方法是式(2)：式(2)中，“||||2”为2范数，其中系数能够按式(3)进行计算：第5步lr为对应的q进制数序列长度如式(4)所示：4.根据权利要求1所述的结合密钥和随机单位正交基的音频伪装恢复方法，其特征在于，第6步中，将αi,i＝0,1,…,k-1进行q进制数表示的具体方法是：第6.1步：将αk-1按式(5)转换为10进制数α″k-1，lm是其对应的q进制数序列长度，由式(6)确定：式(5)中，“[]”为四舍五入取整函数第6.2步：将αi,i＝0,1,…,k-1借助进行近似表示，如式(7)所示，然后转换为q进制数表示：式(7)中，对应为αi的符号部分，分别对应为αi的幂次和有效数字。5.根据权利要求4所述的结合密钥和随机单位正交基的音频伪装恢复方法，其特征在于，第6.2步中，具体的确定方法如式(8)、式(9)和式(10)所示：式(8)、式(9)和式(10)中，用0或1进行表达，其中0对应为正数，1对应为负数，用位q进制数进行存储，用lint位q进制数进行存储；第6.2步将转换为q进制数的具体方法是将直接视为2进制数，将其对应的10进制数记为sign2，sign2对应的q进制数长度lsign由式(11)确定：和对应的q进制数长度分别为lpow,lint，其满足的约束如式(12)所示：6.根据权利要求4所述的结合密钥和随机单位正交基的音频伪装恢复方法，其特征在于，第7步...

【专利技术属性】
技术研发人员：邵利平，邵京津，任平安，
申请(专利权)人：陕西师范大学，
类型：发明
国别省市：陕西,61