近日，计算机与信息学院张国富教授团队的论文“M-Sequences and Sliding Window Based Audio Watermarking Robust Against Large-Scale Cropping Attacks”在信息安全领域国际著名期刊IEEE Transactions on Information Forensics and Security (TIFS)在线发表，该论文成果是首篇以合肥工业大学为第一完成单位的TIFS文章。

针对在各种短视频平台中人们经常截取多个流行音乐片段编辑成共享视频的背景音乐，从而给音频版权保护带来极大挑战这一问题，论文提出了一种基于扩频的音频水印方案，尝试从理论和实验两个维度提升音频水印抵抗大规模裁剪攻击的鲁棒性。作者首先对载体音频进行离散小波变换、图变换和奇异值分解以提取变换系数，然后利用扩频技术将混沌加密水印嵌入到变换系数中。并将m序列与加密水印相结合生成水印密钥，以利用m序列的周期性从理论上保证残缺水印的自恢复特性。此外，设计了一种有效的滑动窗口策略，以取代同步机制从变换系数中提取残缺水印，并通过水印密钥恢复出完整水印，从而进行版权确认和溯源。

IEEE TIFS （IEEE Transactions on Information Forensics and Security）是网络与信息安全领域国际顶级期刊，中科院一区TOP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，主要关注计算机及网络安全、可靠性领域最新的研究进展和技术，在网络与信息安全领域享有举足轻重的影响力。

（黄鹏飞、黄晨/文 张国富、郑路璐/图 张海林/审核）

责任编辑：刘红平