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A new steganalysis method to detect information hiding in speech

机译：一种新的隐写分析方法，用于检测语音中隐藏的信息

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This paper presents an effective blind speech steganalysis based on entropy features. To detect changes due to steganographic algorithms, each speech signal is divided into four energetic parts using active speech level (ASL) algorithm, defined in ITU-T Recommendation P.56. Maximum entropy is computed from each energy part to generate a set of features fed to a nonlinear SVM classifier with an RBF kernel to distinguish between cover and stego speech signals. Experimental results show that the proposed features are highly sensitive to the change made by the embedding process. The results also reveal that our method performs very well and achieves detection rates up to 98% of stego-signals produced by S-tools4, Steghide and Hide4PGP.
机译：本文提出了一种基于熵特征的有效盲语音隐写分析方法。为了检测由于隐秘算法而引起的变化，使用ITU-T P.56建议书中定义的主动语音电平（ASL）算法将每个语音信号划分为四个能量部分。从每个能量部分计算最大熵，以生成一组特征，这些特征被馈送到带有RBF内核的非线性SVM分类器，以区分掩护和隐身语音信号。实验结果表明，所提出的特征对嵌入过程的变化高度敏感。结果还表明，我们的方法性能很好，检测率高达S-tools4，Steghide和Hide4PGP产生的隐秘信号的98％。

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