近期，学院学子王嘉伟以第一作者身份在《IEEE Access》期刊上发表题目为《Steganalysis of Compressed Speech Based on Global and Local Correlation Mining》的论文，通讯作者为杨洁教授。《IEEE Access》是一本多学科期刊，一直致力于发表IEEE相关领域（计算机科学，信息系统工程，电子电气等）的原创研究及科研成果，是一个屡获殊荣的多学科纯电子期刊，影响因子3.476，SCI三区。

据了解，现有的大部分隐写分析方法都是针对低比特率压缩语音流中特定的隐写方法而设计的，缺乏泛化能力。在实际应用中，压缩语音的隐写方法多种多样，无法预先预测。只能采用多种可能的隐写分析方法进行检测，费时费力，不能实现实时检测。因此，十分有必要开发一种能够同时检测压缩语音的多种隐写方法的通用隐写分析方法。

王嘉伟在论文中提出了一种基于全局和局部关联挖掘的隐写分析方法，该方法比现有的隐写分析方法具有更好的检测性能，在该研究领域做出了特有的贡献。

论文链接：https://ieeexplore.ieee.org/document/9840360/

作者简介：王嘉伟，中共党员，工程技术学院计算机专业192班学生，主持并参与国家级大学生创新项目两项，主持浙江省大学生新苗人才项目一项，参与院级创新项目一项，以第一作者身份发表SCI3区论文一篇。曾担任校大学生ACM编程协会会长及校ACM集训队队长，荣获全国大学生算法编程挑战赛金牌，美国大学生数学建模竞赛二等奖，浙江省大学生程序设计竞赛铜奖，全国大学生数学建模竞赛浙江赛区三等奖等省级及以上奖项10余项。

（拟稿：工程技术学院 戚愉彩 审核：周聪）