A new approach for speech audio steganalysis using delay vector variance method

Abstract

We investigate the use of delay vector variance-based features for recorded speech steganalysis. Considering that data hiding within a speech signal distorts the properties of the original speech signal, we design a steganalyzer that uses surrogate data based delay vector variance (DVV) features to detect the existence of a stego-signal. We evaluate the performance of the proposed DVV features as steganalyzer with numerical results.

Bu çalışmada gecikmeli vektör varyans metodunun, kayıt edilmiş konuşma seslerinin steganalizinde kullanımı araştırılmıştır. Konuşma sinyali içerisine veri gizlemenin orijinal ses verisinin özelliklerini bozacağı gerçeğinden göz önünde bulundurarak, vekil verileri kullanan gecikmeli vektör varyans (DVV) özelliklerindeki değişimi kontrol eden ve böylece stego-sinyalin varlığını tespit etmeye çalışan yeni bir steganalizör tasarlanmıştır. DVV özelliklerini baz alan önerilen steganalizörün performans başarımı ise nümerik değerlerle verilmiştir.