Muhammad Bilal, Habib Hussain Zuberi, Amar Jaffar, Waqar Riaz, Mohsin Abrar Khan, Ayman Alharbi, Abdulaziz Miyajan, Songzuo Liu · Scientific Reports · 2026

Covert underwater communication through cepstrum modulation mimicking Pseudorca crassidens whistles using machine learning

Resumo em português

RESUMO A crescente demanda por comunicação clandestina no ambiente acústico subaquático reflete o notável crescimento da pesquisa em comunicação e redes acústicas subaquáticas. Marinheiros são motivados a transmitir informações de forma oculta no oceano, mantendo-as protegidas contra usuários hostis e intrusos. Esta pesquisa introduz uma técnica inovadora de comunicação acústica subaquática oculta que imita os assobios da falsa-orca (Pseudorca crassidens). A informação secreta é embutida utilizando a transformada de cepstrum para reproduzir os assobios de Pseudorca crassidens. Essa comunicação oculta pode ser realizada mesmo na presença de espionadores, que não conseguem reconhecer o sinal de comunicação devido às características únicas de marca d'água. O modelo proposto utiliza aprendizado de máquina para avaliar a imperceptibilidade e demonstra robustez excepcional e capacidade aprimorada. Para validar o modelo para comunicação e redes seguras, experimentos subaquáticos foram conduzidos, resultando em superior taxa de erro de bit e alta capacidade de marca d'água com uma perfeita restrição de baixa probabilidade de reconhecimento na comunicação oculta.

Resumo original em inglês

Abstract The increasing demand for clandestine communication in underwater acoustic environment reflects the remarkable growth of research in underwater acoustic communication and networking. Mariners are driven to transmit information covertly in the ocean keeping it hidden from unfriendly users and intruders. This research introduces a novel technique of covert underwater acoustic communication that mimics false killer whale whistles. The secret information is embedded using cepstrum transform to imitate Pseudorca crassidens whistles. This covert communication can be achieved even in the presence of eavesdroppers, who are unable to recognize the communication signal due to unique watermarking characteristics. The proposed model uses machine learning to assess imperceptibility and demonstrates exceptional robustness and improved capacity. To validate the model for secure communication and networks, underwater experiments were conducted, resulting in superior bit error rate and high watermark capacity with a perfect low probability of recognition constraint covert communication.