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基于m序列的音频水印隐藏算法
陈雪松;孙平;张旋
【期刊名称】《计算机安全》
【年(卷),期】2008(000)010
【摘要】该文提出基于m序列的音频信息隐藏算法,将需要隐藏的水印信息进行m序列的扩展;对数字音频信号进行分段离散小波变换,最后将经过调制的水印信号嵌入到二层小波变换的中频系数中.在接收端,利用盲检测可以精确地提取水印信号.实验仿真结果表明:算法对原始载体音频信号的影响极小,具有较好的鲁棒性和透明性.
【总页数】3页(P21-23)
【作者】陈雪松;孙平;张旋
【作者单位】大庆石油学院,电气信息工程学院,黑龙江,大庆,163318;大庆石油学院,电气信息工程学院,黑龙江,大庆,163318;大庆石油学院,电气信息工程学院,黑龙江,大庆,163318
【正文语种】中文
【中图分类】TP3
【相关文献】
1.一种基于m序列调制的量化音频数字水印算法 [J], 赵春晖;李福昌
2.基于m序列调制的自适应音频数字水印算法研究 [J], 王虹;黄俊波
3.基于纠错编码的回声隐藏音频水印算法 [J], 陈强; 陈雨; 杜婷婷
4.一种基于回声隐藏的数字音频水印改进算法① [J], 雷鸣; 王新房; 刘侨; 孙鑫
5.一种基于回声隐藏的数字音频水印改进算法 [J], 雷鸣; 王新房; 刘侨; 孙鑫
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2007年8月August 2007—147—计 算 机 工 程Computer Engineering 第33 第15期Vol 卷.33 No.15 ·安全技术·文章编号：1000—3428(2007)15—0147—02文献标识码：A中图分类号：TP391基于Huffman 编码的文本信息隐藏算法戴祖旭1,2，洪 帆1，董 洁3（1. 华中科技大学计算机科学与技术学院，武汉 430074；2. 武汉工程大学理学院，武汉 430074；3. 湖北省鄂州市四中，鄂州 436000）摘 要：自然语言句子可以变换为词性标记串或句型。
该文提出了基于句型Huffman 编码的信息隐藏算法，根据句型分布构造Huffman 编码，秘密信息解码为句型。
句型在载体文本中的位置是密钥，对句型作Huffman 压缩编码即可提取秘密信息，给出了信息隐藏容量公式。
该算法不需要修改载体文本。
关键词：Huffman 编码；词性标记；句型；文本信息隐藏Algorithm of Text Information Hiding Based on Huffman CodingDAI Zu-xu 1,2, HONG Fan 1, DONG Jie 3(1. College of Computer Science and Technology, Huazhong University of Science and Technology, Wuhan 430074; 2. School of Science, Wuhan Institue of Technology, Wuhan 430074; 3. No.4 Middle School of Ezhou, Ezhou 436000)【Abstract 】A natural language sentence can be transformed into a word tag string or a sentence pattern. This paper proposes a new information hiding algorithm based on Huffman code. The algorithm constructs code of patterns according to their distribution and transforms the secret message into a pattern by Huffman decoding and then computes the secret key of position which pattern appears in the cover text. Hidden message can be extracted by Huffman compression. The capacity of information hiding is also formulated. In the new scheme, text document doesn’t need any modification.【Key words 】Huffman coding; word tag; sentence pattern; text information hiding1 概述文本是一种普遍使用的信息传输媒体，利用文本进行隐秘通信、利用数字水印技术保护文本文档版权及对文档内容进行认证等是信息安全领域的热门课题[1~3]。
基于MP3 Huffman编码的多位映射隐藏算法
叶彬
【期刊名称】《计算机科学与应用》
【年(卷),期】2018(008)005
【摘要】为解决MP3信息隐藏技术中隐藏容量较小的问题,本文提出一种在Huffman小值区对相同码长的码值多位映射替换编码的算法。
该算法再与经典的Huffman大值区隐写算法融合而成基于MP3 Huffman多位映射隐藏算法,实验分析表明该算法具有较高的透明性、嵌入量明显增大、计算量小、音质好,码字的统计特性不明显等特点。
【总页数】11页(P763-773)
【作者】叶彬
【作者单位】[1]桂林电子科技大学信息与通信学院,广西桂林
【正文语种】中文
【中图分类】TN91
【相关文献】
1.基于混沌映射和视觉模型的信息隐藏算法 [J], 刘培培;朱中梁;王宏霞;吴明巧
2.基于二维映射关系的视频信息隐藏算法 [J], 刘争艳;李絮;陈蕴
3.基于Huffman编码的文本信息隐藏算法 [J], 戴祖旭;洪帆;董洁
4.基于Huffman编码的MP3隐写算法 [J], 高海英
5.三维混沌映射和位信息处理的图像隐藏算法 [J], 李冰立
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huffman编码规则什么是Huffman编码？Huffman编码是一种用于数据压缩的算法，可以将字符串或文件进行无损压缩。
它是由David Huffman在1952年提出的，并且至今仍然被广泛应用于数据传输和存储领域。
Huffman编码的核心思想是利用字符出现的概率来构建最优编码表，使得出现频率较高的字符使用较短的编码，从而实现压缩效果。
Huffman编码的原理是什么？Huffman编码的原理主要包括两个步骤：构建Huffman树和生成Huffman编码。
首先，需要统计字符串或文件中每个字符的出现频率，并以此为基础构建Huffman树。
构建Huffman树的方法是使用最小堆（Min Heap）数据结构。
首先，将每个字符作为一个节点，并以其频率作为节点的权值。
将这些节点插入到最小堆中，然后不断从最小堆中取出两个权值最小的节点，合并成一个新节点，并将该新节点的权值设置为前两个节点的权值之和。
重复这个过程，直到最小堆中只剩下一个节点，即构建完成的Huffman树。
在Huffman树构建完成后，就可以根据树的结构生成每个字符对应的Huffman 编码。
Huffman编码是以二进制形式表示的，编码的规则是左走记0，右走记1。
从根节点开始，若要到达某个字符节点，就沿着Huffman树的路径上的左右分支进行移动，直到到达该字符节点。
在移动的过程中，将左分支记为0，右分支记为1。
最终得到的路径就是该字符对应的Huffman编码。
通过Huffman编码可以实现数据的压缩，为什么？Huffman编码通过构建合适的编码表，实现了对出现频率较高的字符使用较短的编码，从而实现了对数据的压缩效果。
这是因为在传统的ASCII编码中，每个字符都占据一个固定的字节（8位），而不考虑字符出现的频率。
而在Huffman 编码中，出现频率较高的字符使用较短的编码，这样就可以减少整体的编码长度，从而实现数据的压缩。
举个例子来说明，假设一个字符串中字符A出现的频率最高，那么在Huffman 编码中，字符A可以分配一个较短的编码，比如0。
数字图像处理课程设计课程题目 Huffman编码原理及算法实现Huffman编码理论及算法实现一、基本介绍霍夫曼编码使用变长编码表对源符号（如文件中的一个字母）进行编码，其中变长编码表是通过一种评估来源符号出现机率的方法得到的，出现机率高的字母使用较短的编码，反之出现机率低的则使用较长的编码，这便使编码之后的字符串的平均长度、期望值降低，从而达到无损压缩数据的目的。
霍夫曼树又称最优二叉树，是一种带权路径长度最短的二叉树。
所谓树的带权路径长度，就是树中所有的叶结点的权值乘上其到根结点的路径长度（若根结点为0层，叶结点到根结点的路径长度为叶结点的层数）。
树的路径长度是从树根到每一结点的路径长度之和，记为WPL=（W1*L1+W2*L2+W3*L3+...+Wn*Ln）N个权值Wi（i=1,2,...n）构成一棵有N个叶结点的二叉树，相应的叶结点的路径长度为Li（i=1,2,...n）。
可以证明霍夫曼树的WPL是最小的。
输入符号集合S={s1,s2,···,Sn}，其S集合的大小为n。
权重集合W={w1,w2,···,Wn}，其W集合不为负数且Wi=weight(Si)，1 ≤ i ≤ n。
输出一组编码C(S,W)={c1,c2,···Cn}，其C集合是一组二进制编码且Ci为Si相对应的编码，1 ≤ i ≤ n。
霍夫曼树常处理符号编写工作。
根据整组数据中符号出现的频率高低，决定如何给符号编码。
如果符号出现的频率太高，则给符号的码越短，相反符号的号码越长。
假设我们要给一个英文单字"F O R G E T"进行霍夫曼编码，而每个英文字母出现的频率。
二、演算过程（一）进行霍夫曼编码前，我们先创建一个霍夫曼树。
⒈将每个英文霍夫曼树字母依照出现频率由小排到大，最小在左。
⒉每个字母都代表一个终端节点（叶节点），比较F.O.R.G.E.T五个字母中每个字母的出现频率，将最小的两个字母频率相加合成一个新的节点。
嵌入式MP3解码器中Huffman算法的硬件加速摘要 Huffman解码是MP3解码流程中的一个重要部分，其运算量在整个流程中占有相当比重，其算法实现的优劣直接关系到MP3的实时解码。
传统的Huffman 解码多采用软件实现，从而增大了CPU的负担。
本文介绍一种Huffman解码的硬件加速方案，并对Huffman码表进行了改进，而MP3解码器已在Altera的FPGA上进行验证，结果表明在实时解码的前提下，节约了CPU资源，并可显著降低CPU的工作频率。
关键字 MP3；Huffman编码；硬件加速；实时解码1 引言Huffman编码是一种无损的、可变长熵编码，其理论依据是使各个符号的概率均匀化，即出现概率大的符号编成短码，出现概率小的编成长码。
在MPEG1_III中，根据音频数据的统计特性建有34张码表，为了实现最优的编码，编码器会根据当前处理的数据类型来选择码表进行编码。
由于是对频域量化值进行编码，一般大值主要集中在低频部分，而零值则集中于高频部分，所以各个频段可以灵活选择编码效率更高的Huffman表。
按照MPEG1_III标准，从零到Nyquist采样频率范围上的量化值被分成big value，count1，zero三个区域，对于big value区和count1区采用不同的编码方案。
为提高编码效率，在big value区每两个绝对量化值转换为一个Huffman码字；count1区4个绝对量化值转换为一个Huffman字；zero区的量化值全为零，从而不需编码和传输。
另外为了进一步提高big value区的编码效率，将其细分为region0，region1，region2 三个区域，允许每个区域选择不同的码表。
2 Huffman解码算法分析经过分析，Huffman硬件加速实现的难点在于Huffman码表的设计，码表效率的高低直接决定了Huffman硬件解码的速度。
本设计采用分步查表法进行Huffman解码，其主要思路是在码表中加入索引（Index）来指明下一次查表的码表位置，这样查表工作就被分为若干次完成，每次读入固定的比特数，如命中则输出解码值，否则根据当前位置的索引值去码表中进行下一步搜索，图1为所示步骤。
基于Huffman码表索引的MP3Stego隐写分析方法陈益如;王让定;严迪群【期刊名称】《计算机工程与应用》【年(卷),期】2012(048)009【摘要】MP3Stego是经典的MP3音频隐写算法之一.通过分析MP3Stego隐写算法对编码器内循环模块的影响,发现哈夫曼码表索引值在隐写前后发生了不同程度的改变.在此基础上,从待检测的MP3音频的解码参数中提取Huffman码表索引值,计算其二阶差分值,将其作为隐写分析的特征,结合SVM支持向量机实现隐写分析.实验结果表明,所提取的特征能够有效地反映MP3Stego算法在不同嵌入速率下的隐写痕迹.%MP3Stego is a typical steganographic algorithm for MP3 audio. By analysing the influence of the MP3Stego made to inner loop of MP3 encoder, it is found that the index values of Huffman table change differently after embedding. In the proposed algorithm, the index values of Huffman table are extracted from the decoder parameters. The second-order difference of the values is calculated as the steganalysis feature and SVM is used to classify the cover and stego MP3 audios. The experimental results show that the proposed algorithm is effective for detecting MP3 Stego.【总页数】3页(P124-126)【作者】陈益如;王让定;严迪群【作者单位】宁波大学信息科学与工程学院,浙江宁波315211;宁波大学信息科学与工程学院,浙江宁波315211;宁波大学信息科学与工程学院,浙江宁波315211【正文语种】中文【中图分类】TP311【相关文献】1.基于非均匀DCT的量化索引调制隐写 [J], 邓艺;赵险峰;冯登国2.基于差分统计量的MP3Stego隐写分析算法 [J], 郭洪刚;严迪群;王让定;王张琰;王琳;屠林强3.移动环境中基于Huffman索引树的广播数据组织 [J], 杨进才;刘云生;廖国琼4.基于Huffman编码的MP3隐写算法 [J], 高海英5.基于Huffman树的密文索引构建方案 [J], 陈元;张昌宏;付伟因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
一种基于MPEG编码规范的隐藏算法
游启友;戴一奇
【期刊名称】《计算机工程》
【年(卷),期】2006(32)8
【摘要】在比较了当前各种经典音频隐藏算法的优缺点及其无法抵抗的攻击算法后,提出了一种非常有效的mp3文件中隐藏秘密信息的算法,它将数据隐藏在一个复合空间内.和现有算法相比,它具有更高的隐藏率、健壮性和不可感知性,能有效抵抗统计攻击.
【总页数】3页(P170-172)
【作者】游启友;戴一奇
【作者单位】清华大学计算机科学与技术系,北京,100084;清华大学计算机科学与技术系,北京,100084
【正文语种】中文
【中图分类】TP301.6
【相关文献】
1.基于MPEG-4编码原理的信息隐藏算法设计 [J], 袁开国;张茹;许欣;钮心忻;杨义先
2.基于邻域匹配的MPEG-2图像错误隐藏算法 [J], 郝禄国;刘建飞
3.MPEG-2视频通信中一种自适应错误隐藏算法 [J], 冯亚林;余松煜;庄健敏
4.一种基于隐藏位置寻优的信息隐藏算法 [J], 闵连权
5.一种基于FFMPEG的MPEG-2视频水印算法 [J], 王俊
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基于MP3的信息隐藏
付兵
【期刊名称】《石油天然气学报》
【年(卷),期】2003(025)0z1
【摘要】针对音频文件中隐藏信息的难点,探讨了利用回声隐藏法在MP3中隐藏信息的办法,分析了两者都利用心理声学模型所产生的冲突,提出了解决办法.利用该技术可在MP3中嵌入秘密信息以达到"掩蔽通信"和"版权保护"等目的.
【总页数】2页(P142-143)
【作者】付兵
【作者单位】江汉石油学院计算机科学系,湖北,荆州434023;荆州师范学院信息学院,湖北,荆州,434000
【正文语种】中文
【中图分类】TN912.20
【相关文献】
1.MP3Stego信息隐藏与检测方法研究 [J], 宋华;幸丘林;李维奇;戴一奇
2.MP3Stego信息隐藏与检测方法研究 [J], 宋华;幸丘林;李维奇;戴一奇
3.基于预测误差双重编码的大容量密文域可逆信息隐藏算法 [J], 秦宝堃;郑洪英;肖迪
4.基于频率选择扩容的JPEG图像可逆信息隐藏技术 [J], 吕皖丽;檀胜
5.基于系数配对的自适应JPEG可逆信息隐藏方法 [J], 吴桃宇;黄方军
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Computer Science and Application 计算机科学与应用, 2018, 8(5), 763-773Published Online May 2018 in Hans. /journal/csahttps:///10.12677/csa.2018.85085Multi Bit Mapping Hiding Algorithm Basedon MP3 Huffman CodingBin YeSchool of Information and Communication, Guilin University of Electronic Technology, Guilin GuangxiReceived: May 5th, 2018; accepted: May 22nd, 2018; published: May 29th, 2018AbstractIn order to solve the problem of hidden capacity in basic MP3 information hiding technology, this paper proposes a code replacement coding algorithm in Huffman small value area for the same code length. This paper proposes an algorithm of code value multi bit mapping substitution coding for the same code length in the Huffman small value area. The algorithm is further integrated with the classical Huffman large area steganography algorithm based on MP3 Huffman multiple map-ping. The experimental results show that the algorithm has higher transparency, larger embedded volume, smaller computation and better sound quality. The characteristics are not obvious, and so on.KeywordsMP3 Coding, Huffman Coding, Information Hiding, Mapping Substitution基于MP3 Huffman编码的多位映射隐藏算法叶彬桂林电子科技大学信息与通信学院，广西桂林收稿日期：2018年5月5日；录用日期：2018年5月22日；发布日期：2018年5月29日摘要为解决MP3信息隐藏技术中隐藏容量较小的问题，本文提出一种在Huffman小值区对相同码长的码值多位映射替换编码的算法。
该算法再与经典的Huffman大值区隐写算法融合而成基于MP3 Huffman多位映射隐藏算法，实验分析表明该算法具有较高的透明性、嵌入量明显增大、计算量小、音质好，码字的统计特性不明显等特点。
叶彬关键词MP3编码，Huffman编码，信息隐藏，映射取代Copyright © 2018 by author and Hans Publishers Inc.This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY)./licenses/by/4.0/1. 引言随科学技术的发展，信息安全技术对国民经济，国防军事及个人生活的影响性日益增强，引起了研究机构和广大学者的关注。
信息安全技术包含：网络攻防，安全协议，信息流保护等多个方面，其中针对信息流的保护有加解密技术、信息隐藏等技术，单独使用加解密技术因其数据显示流异常易被第三方发现，导致秘密信息被敌方破解、破坏，不能完安全有效传递秘密信息的任务。
信息隐藏是一种通过人的感知冗余与多媒体数据的统计冗余，将秘密信息嵌入到普通的载体文件中传输已达到不可感知不易检测的目的技术，在当今图像，音频，视频，文本等载体海量产生的信息时代，相对加密技术，信息隐藏技术具有秘密信息传递过程难以发现的优势，常与加解密技术相结合，使用在通信系统中，取得了很好的安全效果[1]。
目前信息隐写通信采用隐写术基于不同类型数字媒介格式如图片、音频，文本和视频等，其中MP3音频文件因其使用广泛，载体较多，隐藏容量大，强鲁棒性等特点，在信息隐藏技术的被深入研究。
目前，陆续有学者及研究机构针对MP3信息隐藏提出有效算法。
宋华等[2]深入研究了MP3Stego算法，该算法通过改变part＿2＿3＿length [3]的奇偶性来隐藏信息，但是隐藏容量小，易被检测；高海英等[4]提出了基于Huffman编码的MP3隐写算法，即通过改变部分Huffman码字达到信息隐藏的目的，该算法具有透明性高，隐藏信息嵌入量大，不易被检测等优点；刘秀娟等[5]提出了一种大容量MP3比特流音频隐写算法，即按照小值区码对映射规则修改对应码字以嵌入信息。
该算法隐藏容量高，透明性好，且能够抵抗对主流隐写分析算法本文在文献[5]算法基础上，采用基于Huffman小值区多位映射编码与大值区经典[4]隐藏算法相融合而成的基于MP3 Huffman多位映射隐藏算法，使得改进算法的隐藏容量较原算法提升较大，而算法的透明性和码字的统计特性并无太大的差异，在确保音感质量同时，提高隐写效率。
2. 背景知识2.1. MP3编解码原理在研究MP3音频隐藏算法以前我们首先了解一下其编解码原理，MP3编解码及隐藏流程图如图1所示，Huffman结构图如图2所示。
MP3音频编码过程[6][7]第一步首先对其音频信号以pcm进行采样，采样按照帧为单位划分，每帧分为两个颗粒，每颗粒为576个采样值，每帧共计1152个采样值。
第二步采样值按两路处理。
一路进入32位子带滤波器，均匀的分为32个子带信号，再对各子带信号做mdct变换，完成子带信号由时域样值变为频域样值的变化，另一路采样值经心理学模型计算出MDCT(修正快速傅里叶变化)变换的块类型及PE 值等参数。
第三步通过心理声学模型处理后的参数对mdct后的频域值进行量化和编码，经过量化后的频率系数分为三个区：ZERO区(位于高频段，值为零不参与编码)，小值区(系数值为0，1或−1，四个为一组编码)对应着Huffman码表中的两个表(Tab A和Tab B)，大值区(两个系数为一组编码)占用Huffman码表中余叶彬下的32个表。
最后对其进行比特流封装完成MP3码流输出。
解码为编码的逆过程，在此不再详述。
2.2. 大容量MP3比特流音频隐写算法基于人耳生理声学特点及音频特性，人耳对中低频段声音变化相对高频段声音敏感度低，因而对位于中低频的Huffman小值区系数做较小改变对音质的影响不明显，人耳极难辨别差异，可以很好的满足隐藏系统对鲁棒性和不可察觉性的要求[8]。
依据这个原理，刘秀娟等提出了大容量MP3比特流音频隐写算法[5]。
小值区数据结构如下图3所示，Huffman小值区是由HCode位和Sign位组成，其中HCode为携密MP3文件Figure 1. MP3 coding and decoding图1.MP3编解码示意图Figure 2. Huffman structure图2.Huffman结构图Figure 3. Small value area structure图3.小值区结构图叶彬编码后的码值，后接的Sign a，Sign b，Sign c，Sign d是该码值的四个符号位。
在小值区使用的Huffman(Tab A 和Tab B)码表中，我们发现以下特点：1) 在小值区，汉明重量D相同的四元组{Sign a, Sign b, Sign c, Sign d}，其码值HCode长度也相等(tabA中码组0101，1010例外)的特点。
2) 以tab A表为例，符合上述规律的码重值D=1的四元组有四个，记为M={A,B,C,D,}对应码值记为N={Ca, Cb, Cc, Cd,}。
3) 若把A中码字Ca换位B中码字Cb，因码重相同。
A，B修改互换不会改变MP3码流级码字的长度和结构，只是把A变成B，对mp3播放无影响。
4) 如若以码字Ca，Cb分别代表秘密信息“0”，“1”，则把Cb变为Ca等同嵌入消息比特“1”；则把Ca变为Cb等同嵌入消息比特“0”；5) 同理符合汉明重量D=2，3的四元组分别也有对应码组，既可嵌入秘密信息。
3. 基于MP3 Huffman编码小值区隐藏算法在刘秀娟同学提出对Huffman小值区大容量隐写算法基础上，本文提出对Huffman小值区采用新的映射对应规则后，对每个码字的最后两位数据进行信息位替换隐藏，在保证声音质量的情况下，获得隐藏容量大幅度提升，此方法已在软件上实现，具体思想如下(以Tab A表为例)：3.1. MP3编解码原理1) 寻找对应码在Tab A中按照码长长度相同原则，找到两个一对的对应码组，Huffman小值区码表见表1和表2，隐写对应规则见图4。
Table 1. Huffman Tab (Tab A)表1.Huffman码表(Tab A)vwxy hlen hcode0000 1 10001 4 01010010 4 01000011 5 001010100 4 01100101 6 0001010110 5 001000111 6 0001001000 4 01111001 5 000111010 5 001101011 6 0000001100 5 001111101 6 0000101110 6 0000111111 6 000001叶彬Table 2. Huffman Tab (Tab B)表2. Huffman码表(Tab B)vwxy hlen hcode0000 4 11110001 4 11100010 4 11010011 4 11000100 4 10110101 4 10100110 4 10010111 4 10001000 4 01111001 4 01101010 4 01011011 4 01001100 4 00111101 4 00101110 4 00011111 4 0000Figure 4.Tab A mapping corresponding table图4.Tab A 映射对应表2) 以V0代表值1，v1代表值0，根据嵌入秘密信息替代实现隐藏。
