Notice bibliographique
Résumé
In the recent years, many papers have been published on the use of singular value decomposition (SVD) for watermarking because of its robust nature. The singular values that are produced are very stable and vary very little under attacks. This introduces an ideal medium for which a watermark is embedded for robust watermarking. Nevertheless a severe flaw has been discovered by Zhang and Li in (X. Zhang et al., 2005) which is based on an image watermarking technique proposed by Liu and Tan in (R. Liu et al., 2002). In this paper the discovered flaw is explored and tested for a SVD-based audio watermarking technique proposed by Ozer et al. in (H. Zer et al., 2005) Ozer proposed a technique in which the audio signal is first transformed into matrix form using the short-time Fourier transform (STFT). The SVD is then used to decompose the STFT matrix in order to produce its singular values. As the watermark is embedded, two matrices are formed as a byproduct of the watermark and sent to the detector along with the watermarked signal. The flaw arises in the detection stage of this technique. Experiments show that the detection stage depends primarily on the passed information and depends very little on the watermarked signal. Therefore by altering the watermarked signal with various attacks gives a false sense of robustness and can easily be seen as an extremely robust system
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,008 | 0,033 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,004 |
| Communication savante | 0,003 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,003 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».