网络隐蔽通信及其检测技术PDF电子书下载

第一篇 网络隐蔽通信技术 3

第1章 信息隐藏技术概述 3

1.1 信息隐藏技术的发展 3

1.1.1 信息隐藏技术的起源 3

1.1.2 现代信息隐藏术的发展 5

1.2 信息隐藏技术的概念 5

1.3 信息隐藏技术的特点 7

1.4 信息隐藏技术的主要分支 7

1.4.1 隐写术 8

1.4.2 隐蔽信道 9

1.4.3 阈下信道 9

1.4.4 匿名通信 9

1.4.5 数字水印 9

1.5 小结 12

第2章 网络隐蔽通信技术概述 13

2.1 网络隐蔽通信的概念 13

2.1.1 网络隐蔽通信产生的背景 13

2.1.2 网络隐蔽通信的基本概念 13

2.1.3 网络隐蔽通信模型 16

2.1.4 网络隐蔽通信系统的性能需求 17

2.2 网络隐蔽通信系统的安全性 18

2.2.1 安全性的定义 18

2.2.2 网络隐蔽通信系统的安全性评价 18

2.3 网络隐蔽通信系统的隐藏容量 21

2.3.1 隐藏容量不等于信道容量 21

2.3.2 安全隐藏容量问题 22

2.3.3 网络隐蔽通信的隐藏容量 23

2.4 小结 24

第3章 网络协议中的信息隐写方法 25

3.1 网络协议隐写方法概述 25

3.1.1 网络层协议中的隐写方法 25

3.1.2 传输层隐蔽信道 27

3.1.3 应用层隐蔽信道 29

3.2 基于RTP/RTCP协议的隐写方法 30

3.2.1 RTP协议 30

3.2.2 RTCP协议 31

3.2.3 RTCP协议的发送时间特性分析 35

3.2.4 RTP/RTCP存储型隐藏算法 36

3.2.5 改进的RTCP协议存储型隐藏算法 38

3.2.6 RTCP包时分型隐秘信道 41

3.2.7 时分型隐秘信道算法的误码分析 43

3.2.8 改进的时分型隐藏算法 47

3.2.9 基于RTP/RTCP序列的时分型隐藏算法 49

3.3 小结 51

第4章 网络语音流中的信息隐写方法 52

4.1 低速率语音编码中的隐写方法 52

4.1.1 基于固定码本分区的隐写方法 53

4.1.2 基于密钥控制的QIM低速率语音隐写算法 57

4.1.3 基于G.7 23.1 语音编码的自适应隐写方法 62

4.2 G.7 11语音编码的隐写方法 67

4.2.1 G.7 11语音编码的分块隐写方法 68

4.2.2 G.7 11的LSB差分隐藏算法 71

4.3 网络流媒体隐蔽通信的分层模型和可靠性方法 72

4.3.1 网络流媒体隐蔽通信的分层模型 72

4.3.2 网络流媒体中隐蔽通信的可靠性方法 74

4.4 小结 76

第二篇 网络隐蔽通信检测技术 79

第5章 网络隐蔽通信检测技术概述 79

5.1 网络隐蔽通信检测技术研究意义 79

5.2 流媒体信息隐藏技术概述 80

5.3 流媒体信息隐藏检测技术概述 82

5.4 流媒体信息隐藏检测框架 85

5.5 机器学习技术概述 87

5.5.1 机器学习与模式分类 87

5.5.2 单一分类器模型简介 88

5.5.3 集成学习 89

第6章 量化索引调制隐蔽通信的检测 92

6.1 引言 92

6.2 低速率语音编码中的QIM隐写 92

6.3 相关研究 93

6.4 CNV-QIM隐写造成的显著性特征变化分析 94

6.5 码字分布特性的量化统计模型 95

6.5.1 码字分布不均衡性特性的抽取 95

6.5.2 码字分布相关性特性的抽取 96

6.5.3 隐写对码字分布特性的改变 98

6.6 基于机器学习的隐写检测 99

6.6.1 基于分类器的隐写检测过程 99

6.6.2 SVM分类器的训练和预测 100

6.7 检测算法性能评价 102

6.7.1 数据集及性能评价方法 103

6.7.2 不同码流时长下的隐写检测性能 103

6.7.3 检测算法的时间性能 105

6.8 小结 106

第7章 联合嵌入点量化索引调制隐蔽通信的检测 107

7.1 联合嵌入点QIM隐写 107

7.2 压缩语音码流的音素向量空间表示模型 108

7.2.1 基本思想 108

7.2.2 音素分布特性的量化统计模型 109

7.2.3 基于低速率语音编码标准的分帧 111

7.2.4 基于聚类的音素集合获取 111

7.3 基于贝叶斯网络的隐写检测 112

7.3.1 基于贝叶斯分类器的隐写检测建模 112

7.3.2 贝叶斯分类器网络的构建 113

7.3.3 隐写检测过程 114

7.4 性能评估 114

7.4.1 数据集 115

7.4.2 实验及讨论 115

7.5 小结 117

第8章 基音调制隐蔽通信的检测 118

8.1 基音调制信息隐藏简介 118

8.2 隐写分析基本思想 119

8.3 码书关联网络模型的构建 120

8.3.1 G.7 23.1 码书关联网络 121

8.3.2 G.7 29码书关联网络 122

8.4 码书关联网络的剪枝 122

8.4.1 G.7 23.1 码书关联网络的剪枝 123

8.4.2 G.7 29码书关联网络的剪枝 124

8.5 强相关顶点之间关联关系的量化 125

8.6 检测过程 126

8.6.1 G.7 23.1 特征向量提取 126

8.6.2 G.7 29特征向量提取 126

8.7 检测算法性能分析 128

8.8 小结 131

第9章 最低有效位替换隐蔽通信的检测 132

9.1 引言 132

9.2 PCM语音编码中的LSB隐写 133

9.2.1 顺序LSB替换隐写 133

9.2.2 随机位置LSB替换隐写 133

9.2.3 LSB匹配隐写 134

9.3 检测总体框架 136

9.4 高维特征提取 137

9.4.1 语音采样噪声相关性建模 137

9.4.2 基于信号局部相关性的噪声序列估计 138

9.4.3 基于小波去噪的噪声序列获取 138

9.4.4 噪声序列多阶马尔可夫特征向量 140

9.5 基于特征分裂及Bagging算法的集成学习 140

9.6 算法性能评价 142

9.7 小结 143

第10章 网络协议的信息隐藏检测方法 144

10.1 网络协议信息隐藏的检测框架 144

10.2 多维载体空间的信息隐藏检测方法 150

10.2.1 多维载体空间的特点 150

10.2.2 多维载体空间的信息隐藏检测模型 151

10.3 RTP/RTCP协议的信息隐藏检测方法 154

10.3.1 基于噪声估计的RTP时间戳域的隐藏检测方法 154

10.3.2 针对RTCP游程隐藏的直方图相似度匹配检测方法 157

10.4 小结 159

参考文献 160