• A
  • A
  • A
  • АБB
  • АБB
  • АБB
  • А
  • А
  • А
  • А
  • А
Обычная версия сайта

Статья

Нейросетевой стегоанализ аудиоданных файлов в МР3-формате

       Рассматривается подход к обнаружению скрытой информации (стегоконтейнеров) в аудио данных файлов формата МР3 на базе нейросетевого моделирования.  В качестве инструментальной модели нейронной сети используется многослойный персептрон.

          Анализируются структурные компоненты МР3 файла: поля, содержащие сопутствующую информацию (название композиции, альбома, сведения об авторе, текст песни и т.п.), и фреймы, - фрагментированные наборы аудио данных.  Выделяются полезные аудио данные. Предлагается процедура представления полезных аудио данных любого файла формата МР3 в виде единообразного набора признаков сравнительно небольшого размера. Размерность набора признаков (набора данных)  можно выбирать из диапазона [100-520], в соответствии с минимальным и максимальным размером фреймов в зависимости от качества сжатия записи отдельного аудио файла при кодировании в МР3 формат. 

         Исследуются современные пакеты прикладных программ зашифрования и дешифрования стегоконтейнеров в МР3 файлы. С помощью отобранных программных реализаций формируется база примеров (наборы данных) из предварительно обработанных МР3 файлов как содержащих стегоконтейнер, так и без стегоконтейнера. Экспериментально определяется структура нейронной сети для стегоанализа МР3 файлов, производится ее обучение и тестирование.  Результаты тестирования нейросетевой системы позволяют констатировать ее высокую эффективность.