Lang, AndreasDittmann, JanaSteinebach, MartinGrimm, RüdigerKeller, Hubert B.Rannenberg, Kai2019-10-302019-10-3020033-88579-330-Xhttps://dl.gi.de/handle/20.500.12116/29599Der immer größere Einsatz robuster digitaler Wasserzeichen erfordert eine immer bessere Evaluierung bezüglich der Qualität. Die meisten Untersuchungen, wie z. B. in StirMark Benchmarking, unterziehen die Wasserzeichen verschiedenen Angriffen und überprüen damit die Robustheit. Ein weiteres entscheidendes Qualitätskriterium ist dabei auch die Transparenz. Ein Angriff kann nur dann als erfolgreich gelten, wenn die Qualität der Daten erhalten bleibt. Eine Möglichkeit der automatischen Qualitätsevaluierung ist die Verwendung von psycho-akustischen Modellen. In diesem Beitrag werden drei Varianten der Anbindung von psycho-akustischen Modellen an StirMark for Audio vorgestellt und diskutiert. Dabei findet einmal der Vergleich des Originals mit der angegriffenen Datei statt und als Ergebnis wird eine Einschätzung der Transparenz gegeben. Bei der zweiten Variante findet eine Iteration statt, die ebenfalls einen Vergleich zwischen Original und angegriffener Datei vornimmt, dann jedoch die Angriffsparameter neu definiert, um somit eine Optimierung zwischen maximaler Angriffsstärke und minimaler Transparenz zu erhalten. Weiterhin stellen wir eine Variante vor, die bei der Durchführung des Angriffes die Angriffsparameter so setzt, dass die Qualität gewährleistet wird.deText/Conference Paper1617-5468