20、音频水印与基于贝叶斯信念网络的安全级别评估

音频水印与基于贝叶斯信念网络的安全级别评估

1. 音频自适应鲁棒水印算法

1.1 算法概述

提出的音频水印方法对极具挑战性的同步攻击具有很强的鲁棒性。该方法选择音频中的高能量区域作为水印嵌入区域，因为这些峰值往往可以掩盖相邻的音频数据。同时，使用同步码来应对因水印嵌入导致的数据修改而产生的误报。由于同步码嵌入在局部区域，在水印检测时搜索这些代码的计算成本较低。

1.2 水印嵌入方式

水印数据以自适应的方式嵌入音频信号中。由于尖锐瞬态对同步攻击更具抵抗力，因此在这些区域嵌入更多的数据，而在不太尖锐的瞬态区域嵌入较少的水印数据。水印处理在奇异值分解（SVD）域中进行，这使得该过程在感知上是透明的。主观听力测试证实，水印处理过程对人类听觉系统是不可察觉的。

1.3 算法优势

通过对信号处理攻击的鲁棒性测试结果表明，该方法对攻击具有很强的鲁棒性。与均匀水印方法的比较结果显示，所提出的自适应水印方法具有更好的性能。不过，在确定参考点的 DOE 时，需要进行更优化的计算，同时还需要考虑音频的其他特性。

以下是该算法的主要步骤：
1. 选择高能量区域 ：分析音频信号，找出高能量区域作为水印嵌入的候选位置。
2. 嵌入同步码 ：在局部区域嵌入同步码，用于应对误报。
3. 自适应嵌入水印数据 ：根据音频的尖锐瞬态特性，在不同区域自适应地嵌入水印数据。
4. SVD 域处理 ：在 SVD 域中进行水印处理，确保过程的感知