网络隐蔽通信及其检测技术

图书标准信息

• 作者 黄永峰、李松斌 著
• 出版社 清华大学出版社
• 出版时间 2016-03
• 版次 1
• ISBN 9787302426417
• 定价 39.00元
• 装帧 平装
• 开本 16开
• 纸张 胶版纸
• 字数 270千字
• 丛书 电子信息前沿技术丛书

【内容简介】

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　　信息?隐藏是一门新兴的信息安*技术，网络隐蔽通信技术是信息隐藏*近几年的研究新的分支方向。本书在总结多年科研成果基础上，从网络隐蔽通信及其检测两个方面系统地介绍了以网络流媒体为?载体的信息隐藏理论模型、隐藏方法和检测技术等。*书分为上下两篇，上篇主要介绍网络隐蔽通信方法，分为4章；下篇主要介绍网络隐蔽通信的检测方法，分为6章。本书是国际上*一本系统讲述以网络协议和流媒体为载体实现信息隐藏及其检测的著作。可供从事信息安*，特别是信息隐藏技术研究和开发的科技人员作为技术参考资料，也可供信息安*专业的本科生和研究生作为教学参考书。

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【作者简介】

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??黄永峰，博士，清华大学电子工程系教授、博士生导师、信?息认知研究所副所长，闽江学者特聘讲座教授。多年来一直从事互联网及其信息处理的理论技术研究与教学。作为负责人先后主持了国家重点自然基金、973、863、国际合作项目等30多项。现为国际IEEESeniorMember，中国电子学会高级会员，中国电子学会信息隐藏与多媒体安*专业委员会委员，中国电子学云计算专家委员会委员，中国互联网专家委员会委员。担任了多家国际期刊编委、多次国际重大学术会议的程序委员。近年来已在IEEETransaction、IET等国内外期刊和AAAI等国际会议发表学术论文100多篇；出版专著5部、译著2部、教材2部。申请发明专利20余项。获得4项省部级科技成果奖一等奖和二等奖，以及1项教学成果奖等。

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李松斌，中科院博士，清华大学博士后，美国南加州大学高级访问学者。现任中科院声学所副研究员、硕士生导师，国家网络新媒体工程技术研究中心海南基地主任。迄今，主持或参加国家973、863重大及一般项目、国家科技支撑项目、国家自然科学基金项目及海南省重大科技专项等项目20余项。已在国内外重要学术期刊及会议上发表论文40余篇，其中近20篇被SCI/EI检索。申报了10余项发明专利，多项软件著作权。获教育部科学技术进步奖二等奖1次。??

【目录】

‍‍‍‍第一篇网络隐蔽通信技术

第1章信息隐藏技术概述

1.1信息隐藏技术的发展

1.1.1信息隐藏技术的起源

1.1.2现代信息隐藏术的发展

1.2信息隐藏技术的概念

1.3信息隐藏技术的特点

1.4信息隐藏技术的主要分支

1.4.1隐写术

1.4.2隐蔽信道

1.4.3阈下信道

1.4.4匿名通信

1.4.5数字水印

1.5小结

第2章网络隐蔽通信技术概述

2.1网络隐蔽通信的概念

2.1.1网络隐蔽通信产生的背景

2.1.2网络隐蔽通信的基本概念

2.1.3网络隐蔽通信模型

2.1.4网络隐蔽通信系统的性能需求

2.2网络隐蔽通信系统的安全性

2.2.1安全性的定义

2.2.2网络隐蔽通信系统的安全性评价

2.3网络隐蔽通信系统的隐藏容量

2.3.1隐藏容量不等于信道容量

2.3.2安全隐藏容量问题

2.3.3网络隐蔽通信的隐藏容量

2.4小结

第3章网络协议中的信息隐写方法

3.1网络协议隐写方法概述

3.1.1网络层协议中的隐写方法

3.1.2传输层隐蔽信道

3.1.3应用层隐蔽信道

3.2基于RTP/RTCP协议的隐写方法

3.2.1RTP协议

3.2.2RTCP协议

3.2.3RTCP协议的发送时间特性分析

3.2.4RTP/RTCP存储型隐藏算法

3.2.5改进的RTCP协议存储型隐藏算法

3.2.6RTCP包时分型隐秘信道

3.2.7时分型隐秘信道算法的误码分析

3.2.8改进的时分型隐藏算法

3.2.9基于RTP/RTCP序列的时分型隐藏算法

3.3小结

第4章网络语音流中的信息隐写方法

4.1低速率语音编码中的隐写方法

4.1.1基于固定码本分区的隐写方法

4.1.2基于密钥控制的QIM低速率语音隐写算法

4.1.3基于G.723.1语音编码的自适应隐写方法

4.2G.711语音编码的隐写方法

4.2.1G.711语音编码的分块隐写方法

4.2.2G.711的LSB差分隐藏算法

4.3网络流媒体隐蔽通信的分层模型和可靠性方法

4.3.1网络流媒体隐蔽通信的分层模型

4.3.2网络流媒体中隐蔽通信的可靠性方法

4.4小结

第二篇网络隐蔽通信检测技术

第5章网络隐蔽通信检测技术概述

5.1网络隐蔽通信检测技术研究意义

5.2流媒体信息隐藏技术概述

5.3流媒体信息隐藏检测技术概述

5.4流媒体信息隐藏检测框架

5.5机器学习技术概述

5.5.1机器学习与模式分类

5.5.2单一分类器模型简介

5.5.3集成学习

第6章量化索引调制隐蔽通信的检测

6.1引言

6.2低速率语音编码中的QIM隐写

6.3相关研究

6.4CNVQIM隐写造成的显著性特征变化分析

6.5码字分布特性的量化统计模型

6.5.1码字分布不均衡性特性的抽取

6.5.2码字分布相关性特性的抽取

6.5.3隐写对码字分布特性的改变

6.6基于机器学习的隐写检测

6.6.1基于分类器的隐写检测过程

6.6.2SVM分类器的训练和预测

6.7检测算法性能评价

6.7.1数据集及性能评价方法

6.7.2不同码流时长下的隐写检测性能

6.7.3检测算法的时间性能

6.8小结

第7章联合嵌入点量化索引调制隐蔽通信的检测

7.1联合嵌入点QIM隐写

7.2压缩语音码流的音素向量空间表示模型

7.2.1基本思想

7.2.2音素分布特性的量化统计模型

7.2.3基于低速率语音编码标准的分帧

7.2.4基于聚类的音素集合获取

7.3基于贝叶斯网络的隐写检测

7.3.1基于贝叶斯分类器的隐写检测建模

7.3.2贝叶斯分类器网络的构建

7.3.3隐写检测过程

7.4性能评估

7.4.1数据集

7.4.2实验及讨论

7.5小结

第8章基音调制隐蔽通信的检测

8.1基音调制信息隐藏简介

8.2隐写分析基本思想

8.3码书关联网络模型的构建

8.3.1G.723.1码书关联网络

8.3.2G.729码书关联网络

8.4码书关联网络的剪枝

8.4.1G.723.1码书关联网络的剪枝

8.4.2G.729码书关联网络的剪枝

8.5强相关顶点之间关联关系的量化

8.6检测过程

8.6.1G.723.1特征向量提取

8.6.2G.729特征向量提取

8.7检测算法性能分析

8.8小结

第9章最低有效位替换隐蔽通信的检测

9.1引言

9.2PCM语音编码中的LSB隐写

9.2.1顺序LSB替换隐写

9.2.2随机位置LSB替换隐写

9.2.3LSB匹配隐写

9.3检测总体框架

9.4高维特征提取

9.4.1语音采样噪声相关性建模

9.4.2基于信号局部相关性的噪声序列估计

9.4.3基于小波去噪的噪声序列获取

9.4.4噪声序列多阶马尔可夫特征向量

9.5基于特征分裂及Bagging算法的集成学习

9.6算法性能评价

9.7小结

第10章网络协议的信息隐藏检测方法

10.1网络协议信息隐藏的检测框架

10.2多维载体空间的信息隐藏检测方法

10.2.1多维载体空间的特点

10.2.2多维载体空间的信息隐藏检测模型

10.3RTP/RTCP协议的信息隐藏检测方法

10.3.1基于噪声估计的RTP时间戳域的隐藏检测方法

10.3.2针对RTCP游程隐藏的直方图相似度匹配检测方法

10.4小结

参考文献

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