Araştırma Makalesi
BibTex RIS Kaynak Göster

Gauss Karışım Modeli ve Genlik Spektrumu Öznitelikleri ile Sesteki Gizli Bilginin Sezimlenmesi

Yıl 2017, Cilt: 29 Sayı: 2, 75 - 79, 01.10.2017

Öz

Son yıllarda, dijital verilerin kullanımının önemli ölçüde artması ile dijital ortam verilerinin gizli haberleşme için kullanılması oldukça yaygınlaşmıştır. Bununla birlikte, dijital verilerdeki gizli mesajın tespiti (steganaliz) çalışmaları da aynı ölçüde önem kazanmaktadır. Bu çalışmanın amacı, literatürde konuşma işleme uygulamalarında yaygın olarak kullanılan Gauss karışım modeli (GKM) sınıflandırıcısı ve Mel-frekansı kepstrum katsayıları (MFKK) özniteliklerini kullanarak dijital ses (konuşma) dosyalarındaki gizli mesaj varlığını belirlemektir. 4380 adet konuşma sinyalinin kullanıldığı deneysel çalışmalardan MFKK öznitelikleri ve GKM sınıflandırıcısının gizli mesaj tespiti probleminde yaygın olarak kullanılan destek vektör makineleri (DVM) sınıflandırıcısından daha iyi sonuç verdiği görülmektedir.

Kaynakça

  • 1. Petitcolas, F. A. P., Anderson, R.J., and Kuhn, M.G. (1999). Information Hiding--A Survey. Proceedings of the IEEE, 87(7): 1062-1078.
  • 2. Mavel, L.M. (2005). Information Hiding: Steganography and Watermarking. Optical and Digital Techniques for Information Security, New York, Springer New York, 113-133.
  • 3. Böhme, R. (2010). Principles of Modern Steganography and Steganalysis. Information Security and Cryptography, 11-77.
  • 4. Ghasemzade, H., Khass, T.M. and Arjmandi, M. K. (2016). Audio steganalysis based on reversed psychoacoustic model of human hearing. Digital Signal Processing, 51: 133-141
  • 5. Özer, H., Avcıbaş, İ., Sankur, B. and Memon, N.(2003). Steganalysis of audio based on audio quality metrics. Electronic Imaging, International Society for Optics and Photonics.
  • 6. Burges, C. J. C. (1998). A Tutorial on Support Vector Machines for Pattern Recognition. Data Mining and Knowledge Discovery , 2: 121-167.
  • 7. Johnson, K.M., Lyu, S. and Farid, H.(2005). Steganalysis of Recorded Speech. Electronic Imaging, International Society of Optics and Photonics.
  • 8. Ru, X.-M., Zhang, H.-J. and Huang, X. (2005). Steganalysis of audio: attacking the steghide. International Conference on Machine Learning and Cybernetics.
  • 9. Fu, J.-W., Qi, Y.-C. and Yuan, J.-S. (2007). Wavelet domain audio steganalysis based on statistical moments and PCA. International Conference on Wavelet Analysis and Pattern Recognition (ICWAPR).
  • 10. Reynolds, D.A. and Rose, C. R. (1995). Robust Text-Independent Speaker Identification Using Gaussian Mixture Speaker Models. IEEE Transactions on Speech and Audio Processing, 3(1): 72-83.
  • 11. Reynolds, D.A., Quatieri, T.F., Dunn, R.B. (2000). Speaker Verification Using Adapted Gaussian Mixture Models. Digital Signal Processing 10(1-3):19-41
  • 12. “Steghide,” [Çevrimiçi]. Available: http://steghide.sourceforge.net/index.php. [02 Şubat 2017 tarihinde erişilmiştir].
  • 13. Davis, S. B. and Mermelstein, P.(1980). Comparison of parametric representations for monosyllabic word recognition in continuously spoken sentences. IEEE Transactions on Acoustics, Speech, and Signal Processing, 28(4): 357-366.
  • 14. Chang, C.-C. and Lin, C.J.(2011). LIBSVM: A library for support vector machines. ACM Transactions on Intelligent Systems and Technology, 2(3): 1-27
Yıl 2017, Cilt: 29 Sayı: 2, 75 - 79, 01.10.2017

Öz

Kaynakça

  • 1. Petitcolas, F. A. P., Anderson, R.J., and Kuhn, M.G. (1999). Information Hiding--A Survey. Proceedings of the IEEE, 87(7): 1062-1078.
  • 2. Mavel, L.M. (2005). Information Hiding: Steganography and Watermarking. Optical and Digital Techniques for Information Security, New York, Springer New York, 113-133.
  • 3. Böhme, R. (2010). Principles of Modern Steganography and Steganalysis. Information Security and Cryptography, 11-77.
  • 4. Ghasemzade, H., Khass, T.M. and Arjmandi, M. K. (2016). Audio steganalysis based on reversed psychoacoustic model of human hearing. Digital Signal Processing, 51: 133-141
  • 5. Özer, H., Avcıbaş, İ., Sankur, B. and Memon, N.(2003). Steganalysis of audio based on audio quality metrics. Electronic Imaging, International Society for Optics and Photonics.
  • 6. Burges, C. J. C. (1998). A Tutorial on Support Vector Machines for Pattern Recognition. Data Mining and Knowledge Discovery , 2: 121-167.
  • 7. Johnson, K.M., Lyu, S. and Farid, H.(2005). Steganalysis of Recorded Speech. Electronic Imaging, International Society of Optics and Photonics.
  • 8. Ru, X.-M., Zhang, H.-J. and Huang, X. (2005). Steganalysis of audio: attacking the steghide. International Conference on Machine Learning and Cybernetics.
  • 9. Fu, J.-W., Qi, Y.-C. and Yuan, J.-S. (2007). Wavelet domain audio steganalysis based on statistical moments and PCA. International Conference on Wavelet Analysis and Pattern Recognition (ICWAPR).
  • 10. Reynolds, D.A. and Rose, C. R. (1995). Robust Text-Independent Speaker Identification Using Gaussian Mixture Speaker Models. IEEE Transactions on Speech and Audio Processing, 3(1): 72-83.
  • 11. Reynolds, D.A., Quatieri, T.F., Dunn, R.B. (2000). Speaker Verification Using Adapted Gaussian Mixture Models. Digital Signal Processing 10(1-3):19-41
  • 12. “Steghide,” [Çevrimiçi]. Available: http://steghide.sourceforge.net/index.php. [02 Şubat 2017 tarihinde erişilmiştir].
  • 13. Davis, S. B. and Mermelstein, P.(1980). Comparison of parametric representations for monosyllabic word recognition in continuously spoken sentences. IEEE Transactions on Acoustics, Speech, and Signal Processing, 28(4): 357-366.
  • 14. Chang, C.-C. and Lin, C.J.(2011). LIBSVM: A library for support vector machines. ACM Transactions on Intelligent Systems and Technology, 2(3): 1-27
Toplam 14 adet kaynakça vardır.

Ayrıntılar

Bölüm MBD
Yazarlar

Cemal Hanilçi

Yayımlanma Tarihi 1 Ekim 2017
Gönderilme Tarihi 13 Şubat 2017
Yayımlandığı Sayı Yıl 2017 Cilt: 29 Sayı: 2

Kaynak Göster

APA Hanilçi, C. (2017). Gauss Karışım Modeli ve Genlik Spektrumu Öznitelikleri ile Sesteki Gizli Bilginin Sezimlenmesi. Fırat Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi, 29(2), 75-79.
AMA Hanilçi C. Gauss Karışım Modeli ve Genlik Spektrumu Öznitelikleri ile Sesteki Gizli Bilginin Sezimlenmesi. Fırat Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi. Ekim 2017;29(2):75-79.
Chicago Hanilçi, Cemal. “Gauss Karışım Modeli Ve Genlik Spektrumu Öznitelikleri Ile Sesteki Gizli Bilginin Sezimlenmesi”. Fırat Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi 29, sy. 2 (Ekim 2017): 75-79.
EndNote Hanilçi C (01 Ekim 2017) Gauss Karışım Modeli ve Genlik Spektrumu Öznitelikleri ile Sesteki Gizli Bilginin Sezimlenmesi. Fırat Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi 29 2 75–79.
IEEE C. Hanilçi, “Gauss Karışım Modeli ve Genlik Spektrumu Öznitelikleri ile Sesteki Gizli Bilginin Sezimlenmesi”, Fırat Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi, c. 29, sy. 2, ss. 75–79, 2017.
ISNAD Hanilçi, Cemal. “Gauss Karışım Modeli Ve Genlik Spektrumu Öznitelikleri Ile Sesteki Gizli Bilginin Sezimlenmesi”. Fırat Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi 29/2 (Ekim 2017), 75-79.
JAMA Hanilçi C. Gauss Karışım Modeli ve Genlik Spektrumu Öznitelikleri ile Sesteki Gizli Bilginin Sezimlenmesi. Fırat Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi. 2017;29:75–79.
MLA Hanilçi, Cemal. “Gauss Karışım Modeli Ve Genlik Spektrumu Öznitelikleri Ile Sesteki Gizli Bilginin Sezimlenmesi”. Fırat Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi, c. 29, sy. 2, 2017, ss. 75-79.
Vancouver Hanilçi C. Gauss Karışım Modeli ve Genlik Spektrumu Öznitelikleri ile Sesteki Gizli Bilginin Sezimlenmesi. Fırat Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi. 2017;29(2):75-9.