Kaotik özelliklerin konuşma sesleri steganalizinde kullanımı

Abstract

Bu tezde kaotik özelliklerin, kaydedilmiş konuşma seslerinin steganalizinde kullanım alanları ve olanakları araştırılmıştır. Veri gizleme işleminin konuşma sesleri üzerine gürültü eklediği ve böylelikle orijinal ses sinyallerine ait kaotik özelliklerin değiştiği varsayımını kullanarak, Hatalı-Komşular Oranı, Lyapunov üstelleri, vekil veriler tabanlı Gecikmeli-Vektör varyans analizi gibi kaotik özellikleri kullanan yeni bir ses steganalizörü önerilmiştir. Bu tezde ayrıca önerilen steganalizörün, dolayısıyla kaotik özellik vektörünün yalnızca konuşma seslerine değil tüm ses kayıtları için uygulanabilirliği araştırılmıştır. Önerilen steganalizörün başarımı pek çok farklı benzetim şartlarında denenmiş ve elde edilen nümerik sonuçlar literatürdeki benzer steganalizörler ile karşılaştırılmıştır.

The use of chaotic-type features for recorded speech steganalysis is investigated by this thesis. Considering that data hiding within a speech signal distorts the chaotic properties of the original speech signal, a new steganalyzer that uses chaotic features like Lyapunov exponents and fraction of false neighbors as chaotic features to detect the existence of a stego-signal has been designed. Also the applicability of the proposed method to general audio has been discussed. Proposed steganalyzer has been tested by various conditions of simulators and also numerical results have been compared to other steganalyzers which have been proposed by academic literature.