微型电脑应用
微型電腦應用
미형전뇌응용
MICROCOMPUTER APPLICATIONS
2013年
6期
20-24
,共5页
音频内容认证%失同步攻击%动态时间规整%机器学习
音頻內容認證%失同步攻擊%動態時間規整%機器學習
음빈내용인증%실동보공격%동태시간규정%궤기학습
Content-based Audio Authentication%De-synchronizing Attack%Dynamic Time Warping%Machine Learning
介绍了一种基于内容的数字音频认证算法,主要目的在于突破现有音频认证算法仅能判断音频是否受到篡改、而难以定位一个乃至多个具体受篡改位置的局限性,提供更具意义的认证结果.现有的算法通过鲁棒性哈希和半脆弱水印来进行内容的认证,一般采用固定时间分帧并且缺乏重新同步的机制,因此当多处剪切、插入这类失同步的攻击发生时,这些算法都无法在攻击的结束位置重新同步从而导致认证结果有较高的漏警率.文章所述的算法通过提取音频中的关键锚点,以此将音频划分为一系列不等长片段,利用动态时间规整的方法完成同步,最后由机器学习训练得到的模型协助音频的内容认证.实验结果证明了该方法在多于一次的失同步攻击的情况下仍然保持良好的认证效果.
介紹瞭一種基于內容的數字音頻認證算法,主要目的在于突破現有音頻認證算法僅能判斷音頻是否受到篡改、而難以定位一箇迺至多箇具體受篡改位置的跼限性,提供更具意義的認證結果.現有的算法通過魯棒性哈希和半脆弱水印來進行內容的認證,一般採用固定時間分幀併且缺乏重新同步的機製,因此噹多處剪切、插入這類失同步的攻擊髮生時,這些算法都無法在攻擊的結束位置重新同步從而導緻認證結果有較高的漏警率.文章所述的算法通過提取音頻中的關鍵錨點,以此將音頻劃分為一繫列不等長片段,利用動態時間規整的方法完成同步,最後由機器學習訓練得到的模型協助音頻的內容認證.實驗結果證明瞭該方法在多于一次的失同步攻擊的情況下仍然保持良好的認證效果.
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