One-Dimensional Audio Scrambling based on Cellular Automata
Notice bibliographique
Résumé
Digital audio scrambling is a process used in audio security applications. Scrambling of audio files breaks the correlation between adjacent samples in order to convert the original audio to an unintelligible format. Scrambling is used to protect the audio against wiretapping and illegal surveillance, in addition to being a step in security algorithms, such as watermarking and encryption algorithms. Cellular automata are models that are discrete in nature and depend on simple and local rules to achieve an interesting overall behavior. Two-dimensional cellular automata were previously proposed as a key generation mechanism to scramble audio files. The mechanism was built upon be researchers in the multimedia security field. This paper explores the use of one-dimensional cellular automata in audio scrambling, which simplifies the process as deploying two-dimensional cellular automata requires changing the dimension of the audio file and the one-dimensional cellular automata does not, additionally, elementary one-dimensional cellular automata requires less parameters to configure. The scrambling degree is used to evaluate the model effectiveness in breaking the correlation of adjacent samples. In the experiments, different parameters are taken into account including the cellular automata class, the iterations needed and the method used to calculate the cells at the boundary. Experiments show that the one-dimensional cellular automata are capable of scrambling the audio file without any dimensional change and the chaotic rules tested give the highest scrambling degree.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,001 |
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 tête enseignante, 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 ».