近日，实验室学术论文“Separable Convolution Network with Dual-Stream Pyramid Enhanced Strategy for Speech Steganalysis”被IEEE Transactions on Information Forensics and Security (TIFS)录用，实验室2021级研究生邱翼钦为论文第一作者，田晖教授为通讯作者。新加坡工程院院士、新加坡国立大学终身教授、香港中文大学（深圳）数据科学学院执行院长李海洲教授，欧洲科学院院士、台湾逢甲大学张真诚教授以及挪威阿格德尔大学Athanasios V. Vasilakos教授参与了该研究工作。IEEE TIFS是国际信息取证与安全领域的顶级期刊，中国计算机学会（CCF）推荐A类期刊，中国密码学会（CACR）推荐A类期刊，中科院SCI一区TOP期刊。

图1  论文首页

基于脉冲位置嵌入的隐写方法拥有极高的隐藏容量和极优的不可感知性。然而，现有针对该类方法的检测工作难以全面表征脉冲位置间潜在的相关性，并且易受脉冲位置中表征正常语音样本内容的部分影响。针对以上问题，本文提出了一种基于可分离卷积网络（SepSteNet）用于解耦表征脉冲相关性，同时提出了双流金字塔增强策略（Dual-Stream Pyramid Enhanced Strategy，DPES）用于缓解语音样本内容对于隐写检测的负面影响。实验证明在不同条件下本工作的检测性能相比于已有方法均有大幅度的提升。

上述研究工作受到国家自然科学基金(No. 61972168)等项目的支持。

论文详细信息如下：Y Qiu, H Tian*, H Li, et al. Separable Convolution Network with Dual-Stream Pyramid Enhanced Strategy for Speech Steganalysis [J]. IEEE Transactions on Information Forensics and Security, 2023, DOI: 10.1109/TIFS.2023.3269640.