随机化信号变换及其应用制造技术

揭示了提供随机化信号变换和／或其应用的技术。更具体地，信号（如，音频信号、图像或视频信号）通过向其应用随机选择的基函数来变换。随机化的信号变化的应用包括但不限于，压缩、降噪、散列、识别、认证和数据嵌入（如，加水印）。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术一般涉及信号变换，尤其涉及随机化信号变换和/或其应用。
技术介绍
当数字通信变得越来越常见时，对保护和/或认证传输的数字信号的需求也变得越来越重要。携带数字数据的数字信号通常在传输前(如果不是一直的话)被变换成一特定的格式(如，通过变换)。例如，包含数字数据的文件可在将其通过因特网发送之前被压缩。由于更强大的计算机、高速因特网连接和高级压缩技术对大多数用户可用，因此对数字媒体内容的需求比以前更大。由于可以立即和在任何时刻访问简直上百万个他们最喜欢的音乐和视频，消费者都称赞数字分发提供给他们的便利。他们享受着能够如同电视广播那样流畅地将音乐下载或流传送到其硬盘或个人计算机硬盘驱动器。尽管对数字内容的需求正在增长，然而，对其非授权使用的可能性也随之增长。如果没有安全分发系统就绪，数字媒体文件可在没有内容所有者的授权的情况下被容易地赋值或压缩成更小的文件。这些文件然后可通过因特网传输，以供其他人免费的使用或分发。这侵犯了上千个媒体公司、记录标签、电影制片人和录制艺术家所持有的版权。这一非授权使用也剥夺了这些实体的有价值的收入。一种现有的方法是加密数字内容以限制其非授权使用。然而，这一方法引入了额外的开销，这可降低使用信号变换的系统的速度。因此，期望提供额外的安全性，而同时限制性能退化的信号变换解决方案。
技术实现思路
揭示了提供随机化信号变换和/或其应用的技术。更具体地，信号(如，音频或视频信号)通过向信号应用随机选择的基函数来变换。随机化信号变换的应用包括但不限于，压缩、降噪、散列、识别、认证和数据嵌入(如，加水印)。附图说明参考附图来描述以下详细描述。在附图中，标号的最左边的数字标识了首先出现该标号的图。在不同的图中使用相同的标号表示相似或相同的项。图1示出了一个示例性随机假设(randlet)变换(RT)系统。图2示出了一个示例性RT方法。图3示出了一个用于生成RT基函数的示例性方法。图4示出了一个用于生成RT基函数库的示例性方法。图5示出了一个用于应用RT变换的示例性方法。图6示出了一个用于基于RT的压缩的示例性方法。图7示出了一个用于基于RT的降噪的示例性方法。图8示出了一个用于基于RT的散列的示例性方法。图9示出了一个用于基于RT的加水印的示例性方法。图10示出了一个用于使用RT变换的信号的重建的示例性方法。图11示出了通用计算环境1100，它可用于实现此处所描述的技术。具体实施例方式以下揭示一般描述了用于改进信号变换的技术。更具体地，一信号变换族，此处称为随机假设(randlet)变换(RT)，被应用于信号(如，音频和/或视频信号)以提供安全性，同时维持合理的性能。每一族成员变换使用一组基于机密密钥(K)随机或伪随机地选择的基函数(此处也称为“随机假设”)。在所描述的各种实现中，RT的应用可获得改进的数据嵌入(如，加水印)、识别、认证、散列、降噪和/或压缩。随机假设变换综述图1示出了一个示例性随机假设变换(RT)系统100。RT模块102接收诸如音频和/或视频信号等输入数据(104)。该信号可由计算机可读介质、由连接到计算机网络(如，内联网、因特网、无线网络等)的来源、及其类似物(如后文参考图11的计算环境所讨论的)提供。RT模块102使用一组随机选择的基函数(106)变换输入信号。随机性由伪随机数生成器(108)生成的随机数(或生成的多个随机数)提供。在一个实现中，伪随机数生成器(108)以机密密钥(K)(110)作为种子。机密密钥(K)可以作为比特流提供。在一个实现中，生成器108是密码上强健的伪随机数生成器。RT模块102的输出(如，矢量)可用于多种应用(112)，这将例如参考图6-10进一步讨论。图2示出了一个示例性RT方法200。在生成RT基函数(202)(如参考图3和4进一步讨论的)之后，随机地选择多个生成的基函数(204)，如参考图1所讨论的。在一个实现中，机密密钥(K)(如，用作伪随机数生成器的种子)指定了对特定的实例应当选择哪一基函数。然后通过应用随机选择的基函数变换输入信号(104)(206)。在一个实现中，输入信号可被划分成块，如参考图5进一步讨论的。此外，RT可作为离散变换来应用。提供的随机性可给予RT两个不同的优点。首先，它对于安全目的是有用的，因为攻击者不能知道变换中使用了哪些基函数，这令攻击相对要难得多。其次，由于基是从相对较大的基函数组中随机地选择的，因此变换的最坏情况性能的出现概率相对较低。因此，RT的测量是平均情况的性能而非最差情况的性能。生成RT基基函数(此处也称为“随机假设(randlet)”)基于一组被称为“母随机假设”的二维函数。以下讨论各种母随机假设。可构想使用一维、二维或三维的基函数(如，分别对应于音频信号、图像和视频信号)。图3示出了用于生成RT基函数的示例性方法300。一般而言，随机假设通过缩放(302)、旋转(304)、平移(306)离散化(308)和归一化母随机假设而产生。也可构想阶段302、304、306和/或308-310的其它顺序。此外，对于诸如对称高斯分布等某些分布，可以不作出旋转(即，不作出圆周旋转)。在一个实现中，给定一母随机假设m(x，y)，具有水平平移a、垂直平移b、水平缩放α、垂直缩放β和旋转θ的随机假设为x=(iαcosθ-jβsinθ)-a]]>y=(iαsinθ-jβcosθ)-b]]>r＝K·m(x，y) 因此，为选择用于RT实例中的特定随机假设，使用机密密钥(K)作为伪随机数生成器(如图1的108)的种子。并且，只要需要随机数，就从这一伪随机数生成器中取出它。基函数库图4示出了用于生成RT基函数库的示例性方法400。一般而言，可通过独立且随机地选择所有的随机假设来定义RT基。然而，在一个实现中，由于实际的原因，这是不必要的，因为可通过轻微地限制随机假设的选择来达到等效的性能。此外，通过限制随机假设的选择，可显著地改善计算性能。在一个实现中，通过仅允许有限的一组缩放和旋转操作，而非对每一随机假设独立地选择缩放和旋转，来限制基函数。不是独立于其它所有的随机假设定义每一随机假设，而是生成一未平移随机假设的随机库。这些随机假设被称为“继母(step mother)随机假设”，并且是通过随机地缩放和旋转母随机假设(分别为402和404)生成的。这一组继母随机假设可被称为“库”(406)。每一母随机假设在两个方向上被随机缩放。缩放的分布取决于具体的母随机假设和应用。在以后的章节中给出了示例。对于每一缩放的母随机假设，所生成的旋转的数量可以与周长成比例。继母随机假设被平移(408)、离散化(410)和归一化(412)。由于继母随机假设是由实数缩放和旋转的母随机假设的离散化版本，因此归一化常数可通过将随机假设与其自身的内积设为1来确定。因此Σi=1TΣj=1U(rk)2]]>K=1Σi=1TΣj=1U(m(xk,yk))2]]>注意，K取决于α和β。本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种方法，其特征在于，包括：　　　　随机地选择多个生成的基函数；以及　　　　将所述随机选择的基函数应用于一信号。

【技术特征摘要】
...

【专利技术属性】
技术研发人员：MT马尔金，R文卡特杉，
申请(专利权)人：微软公司，
类型：发明
国别省市：US[美国]