一种基于哈希特征的加密语音内容认证方法技术

本发明专利技术涉及一种基于哈希特征的加密语音内容认证方法，其包括：输入原始语音后，通过Logistic映射和流密码RC4对原始语音进行加密以生成加密语音，对加密语音进行分帧并对每帧加密语音执行整数小波变换和离散余弦变换，通过比较低频DCT系数的均值和方差来计算哈希特征，利用差分扩展将哈希特征作为水印嵌入到IWT的细节系数的高位比特中；然后对IWT近似系数和含哈希特征的细节系数执行逆IWT变换来获得含水印的加密语音，从含水印的加密语音中提取哈希特征与重构的哈希特征进行对比来对加密语音进行内容认证。本发明专利技术提高了云计算中的语音内容认证的鲁棒性，可以准确定位篡改语音帧，在实际应用中适用范围更广。

【技术实现步骤摘要】
一种基于哈希特征的加密语音内容认证方法
本专利技术属于加密语音内容认证领域，尤其涉及一种基于哈希特征的加密语音内容认证方法。
技术介绍
语音信号是一种重要的多媒体信号，其可以应用于例如军事指挥，司法部门记录证据和在线音频指令等场景。由于语音文件需要很大的存储空间，很多语音文件都存储在云中。然而这是不安全的，因为任何人都可以下载、读取和篡改语音文件的内容。因此，云计算中保护语音文件内容并判断语音文件的完整性非常重要。加密技术是语音内容保护最有效的方法之一，因为它可以将原始数据转换为不可理解的数据。为了信息安全和隐私保护，数据通常在上传和传输到云端之前进行加密。数字水印是信息安全中的一项重要技术，可以保护信息的完整性和真实性。为了提高安全性并保护用户的隐私，许多研究将加密和数字水印技术相结合。其他研究通过使用异或来加密图像并将额外数据嵌入到加密的图像中。也有研究使用Paillier同态加密来加密原始图像，并使用同态性质将数据嵌入到加密图像中。大多数数字水印方法可以在加密图像中找到。然而，这些技术还没有经过系统的研究，也未应用于加密语音。而且，用于加密语音的内容认证方案很少。此外，语音加密领域还存在一些限制，例如加密语音内容是随机的，原始语音的特征消失了，从原始语音中提取特征的大多数常规方法不能够直接应用于语音加密领域。
技术实现思路
针对现有技术之不足，本专利技术提出了一种基于哈希特征的加密语音内容认证方法，其包括：输入原始语音后，通过Logistic映射和流密码RC4对原始语音进行加密以生成加密语音，对加密语音分帧并对每帧执行整数小波变换IWT和离散余弦变换DCT，通过比较低频DCT系数的均值和方差来计算哈希特征，利用差分扩展将哈希特征作为水印嵌入到IWT的细节系数的高位比特中；然后对近似系数和含水印的细节系数执行逆IWT来获得含水印的加密语音，从含水印的加密语音中提取哈希特征与重构的哈希特征对比来对加密语音进行内容认证。根据一个优选实施方式，本专利技术的加密语音内容认证方法包括以下步骤：S1)输入原始语音M＝{mi,1≤i≤I}，其中，mi∈(-32768,32767)；S2)通过Logistic映射和流密码RC4生成加密语音，该步骤包括：S2.1)转换一个样本值mi成16位二进制{vi,15,vi,14,…,vi,0}，采用公式(1)计算，其中，S2.2)计算加密语音样本Vi,n，采用公式(3)计算：其中，ri,n是以KENC为密钥的流密码RC4产生的二进制序列；S2.3)使用Logistic映射对ci进行置乱来构造加扰结果，ci表示加密语音比特的十进制数，并且ci采用公式(4)计算：S2.4)设伪随机序列Y＝{yq,1≤q≤Q}，其通过Logistic映射计算得到，Logistic映射用公式(5)来表示：yq＝ρ·yq-1·(1-yq_1),3.5699≤ρ≤4(5)设KENS为初始密钥，将伪随机序列Y按照升序排序从而得到升序序列yorder(q)，采用公式(6)计算：yorder(q)＝Sort(yq),q＝1,2,...,Q(6)，其中，order(q)是q的索引，Sort(·)是排序函数；S2.5)使用索引order(q)置乱加密语音C，得到置乱的加密语音C′，C′＝{c′i,1≤i≤I}；S3)对C′进行认证，其包括：基于置乱的加密语音C′，将C′分成N个非重叠帧，由F表示F＝{fn|n＝1,2,…,N}，设每帧包含J个样本，则N·J＝I，其中I是原始语音样本的数量；在加扰加密语音C′的每帧上执行T级IWT，将fn定义为f，对每帧f，将ACs定义为将DCs定义为其中b＝J/2,J/22,…,J/2T，T＝1,2,…；S4)使用DCT变换将变换为其包括：使用DCT变换将变换为以由表示的特征，采用来自于的2/3×J/2T个最低频DCT系数，定义为S5)将分成P个片段，计算每个片段的均值和方差，生成哈希比特序列，其包括：S5.1)将分成P个片段，每个片段长度L＝(2/3×J/2T)/P，每个片段定义为其中p＝1,2,…P，l＝1,2,…L；采用公式(7)计算每个片段的平均值然后采用公式(8)计算第P个片段的方差：其中，是方差；S5.2)定义第f帧的哈希比特为定义其中v∈[1,(P-1)]是f的索引，f∈[1,N]，最终的哈希特征定义为W(u)＝{u＝1,2,...,(P-1)×N}；S5.3)使用Logistic映射产生伪随机序列D，使用初始密钥KENW加密W(u)；定义D＝{dr|dr∈{0,1},r＝1,2,…}，其中yr是由Logistic映射生成的伪随机数，加密后的哈希特征C[W(u)]满足哈希特征的总长度为(P-1)×N；S6)用差分扩展数据隐藏方法来选择嵌入位置，将哈希特征嵌入到DCs中，其包括：S6.1)使用差分扩展数据隐藏方法来灵活选择嵌入位置，对于第f组，将T级DCs分为高位比特和低位比特；高位比特定义为低位比特定义为其中2X是高阶与低阶之间的区分；S6.2)使用与划分C′相同的方法将加密哈希特征C[W(u)]划分为N个组，并用表示每个组，随机选择P-1个T级DCs的并用表示,b-(P-1)个未选中的T级DCs由表示，嵌入方法有溢出，系数使用公式(10)进行预处理，然后将P-1个哈希比特嵌入到系数为中，使得为嵌入后的DCs，采用公式(11)计算：并用和替换S7)重复步骤S4到S6直至哈希特征的嵌入完成，然后对和上执行逆IWT来获得含水印的加密语音S8)从含水印的加密语音中提取哈希特征与重构的哈希特征来对加密的语音进行内容认证，如果特征认证距离小于某个阈值，则认证成功；若特征认证距离大于这个阈值，则认证失败；该步骤包括：S8.1)获得标记的加密语音的系数和其中b＝J/2,J/22,…,J/2T，T＝1,2,...；S8.2)定义重构的哈希特征为W′(u)＝{u＝1,2,...,(P-1)×N}，第f帧的哈希位为S8.3)给定T级DCs系数高位比特定义为其中采用公式(12)计算：并且采用公式(13)计算：使用密钥KENW，哈希特征满足公式(14)：S8.4)对每帧，使用公式(14)提取对应的哈希位；定义总的哈希特征为第f帧的哈希位为S8.5)对第f帧，逐帧比较提取的哈希位和重构的哈希位H′(f)；对于第f帧，如果和H′(f)不相等比特数大于4，则表明第f帧被篡改了；如果和H′(f)不相等比特数小于等于4，则第f帧是完好的；S9)恢复原始语音，其包括：S9.1)使用公式(15)恢复系数并使用替换S9.2)对系数和执行逆IWT变换，从而得到加密语音C′；S9.3)使用密钥KENS和KENC解密加密语音C′，从而得到恢复的原始语音M。本专利技术具有以下有益效果：本专利技术提出了一种基于哈希特征的加密语音内容认证方法，通过对加密语音执行整数小波变换IWT和离散余弦变换DCT，可以计算鲁棒的哈希特征并嵌入到高位比特中来完成语音内容认证。本专利技术具有较高的安全性，可以准确定位篡改语音帧，并且对一些常见的信号处理操作具有很强的鲁棒性。此外，本专利技术提高了云计算中的语音内容认证的鲁棒性，在一些常见信号处理操作情况下，能对篡改语音帧进行精确定位，在实际应用中适用范围更广。附图说明图1示出了本专利技术加密语音内容认证方本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于哈希特征的加密语音内容认证方法，其特征在于，输入原始语音后，通过Logistic映射和流密码RC4对原始语音进行加密以生成加密语音，对加密语音进行分帧并对每帧执行整数小波变换IWT和离散余弦变换DCT，通过比较低频DCT系数的均值和方差来计算哈希特征，利用差分扩展将哈希特征作为水印嵌入到IWT的细节系数的高位比特中；然后对IWT近似系数和含哈希特征的细节系数执行逆IWT变换来获得含水印的加密语音，从含水印的加密语音中提取哈希特征与重构的哈希特征进行对比来对加密语音进行内容认证。

【技术特征摘要】
1.一种基于哈希特征的加密语音内容认证方法，其特征在于，输入原始语音后，通过Logistic映射和流密码RC4对原始语音进行加密以生成加密语音，对加密语音进行分帧并对每帧执行整数小波变换IWT和离散余弦变换DCT，通过比较低频DCT系数的均值和方差来计算哈希特征，利用差分扩展将哈希特征作为水印嵌入到IWT的细节系数的高位比特中；然后对IWT近似系数和含哈希特征的细节系数执行逆IWT变换来获得含水印的加密语音，从含水印的加密语音中提取哈希特征与重构的哈希特征进行对比来对加密语音进行内容认证。2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，包括以下步骤：S1)输入原始语音M＝{mi,1≤i≤I}，其中，mi∈(-32768,32767)；S2)通过流Logistic映射和密码RC4生成加密语音，该步骤包括：S2.1)转换一个样本值mi成16位二进制{vi,15,vi,14,…,vi,0}，采用公式(1)计算，其中，S2.2)计算加密语音样本Vi,n，采用公式(3)计算：其中，ri,n是以KENC为密钥的流密码RC4产生的二进制序列；S2.3)使用Logistic映射对ci进行置乱来构造加扰结果，ci表示加密语音比特的十进制数，并且ci采用公式(4)计算：S2.4)设伪随机序列Y＝{yq,1≤q≤Q}，其通过Logistic映射生成，Logistic映射用公式(5)来表示：yq＝ρ·yq-1·(1-yq-1),3.5699≤ρ≤4(5)设KENS为初始密钥，将伪随机序列Y按照升序排序从而得到升序序列yorder(q)，采用公式(6)计算：yorder(q)＝Sort(yq),q＝1,2,...,Q(6)，其中，order(q)是q的索引，Sort(·)是排序函数；S2.5)使用索引order(q)扰乱加密语音C，得到加扰加密语音C′，C′＝{c′i,1≤i≤I}；S3)通过IWT变换生成近似系数ACs和细节系数DCs，其包括：基于加扰加密语音C′，将C′分成N个非重叠帧，由F表示F＝{fn|n＝1,2,...,N}，设每帧包含J个样本，则N·J＝I，其中I是原始语音样本的数量；在加扰加密语音C′的每帧上执行T级IWT，将fn定义为f，对每帧f，将ACs定义为将DCs定义为其中b＝J/2,J/22,…,J/2T，T＝1,2,…；S4)使用DCT变换将变换为其包括：使用DCT变换将变换为以由表示的特征，采用来自于的2/3×J/2T个最低频DCT系数，定义为S5)将分成P个片段，计算每个片段的平均值和方差，生成哈希比特序列，其包括：S5.1)将分成P个片段，每个片段长度L＝(2/3×J/2T)/P，每个片段定义...

【专利技术属性】
技术研发人员：李孝杰，史沧红，吴锡，吕建成，王录涛，郭峰，伍贤宇，罗超，
申请(专利权)人：成都信息工程大学，
类型：发明
国别省市：四川,51