一类数字图像篡改的被动认证

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JPEG图像篡改检测研究文献综述

JPEG图像篡改检测研究摘要：介绍了数字图像盲取证的相关概念，总结了国内外JPEG图像篡改检测方面的研究成果，并探讨了本领域存在的问题和未来的发展趋势。

关键词：数字图像盲取证；JPEG图像；篡改检测A Survey of the detection of JPEG image forgeryAbstract:This paper introduces the related concepts about digital image blind forensics, and analyses the research achievements of the currente status of the detection of JPEG image forgery. We also ivestigate the main problems existing in current research field and urgent topics for future research.Key W ord: digital image passive forensics; JPEG image; forgery detecting1 引言随着互联网技术的快速发展，越来越多的图像编辑和处理软件如Photoshop、ACD-See、iPhoto等的广泛使用，使得编辑、修改和存储数码照片变得越来越简单。

虽然它在一定程度上丰富了人们的日常生活，但是，图像的修改也带来了许多问题。

如果将篡改图像用在新闻媒体或法律上，对社会将会造成很大的影响。

面对日益严峻的信任危机，迫切需要行之有效的数字图像取证技术，对图像的篡改、伪造和隐秘性进行分析、鉴别和认证，辅助人们鉴定数字图像的真实性。

数字图像的真实性取证方法大体可分为三类[1]：脆弱水印(Fragile Watermarking)方法，数字签名(Digital Signature)方法，被动取证(Passive Authentication)方法。

基于被动检测的图像篡改方法

基于被动检测的图像篡改方法邵换峥;刘奇付【摘要】随着数字图像越来越普及和Photoshop、美图秀秀、光影魔术手等图像处理软件的流行,使得数字图像的原创、真实、完整、可靠成为当今社会的一大问题,如何在零认知的前提下通过光照特性、颜色特性、数学特征的改变来检测出数字图像造假,就是文章要探讨的基于被动检测的图像篡改算法的研究内容.【期刊名称】《无线互联科技》【年(卷),期】2018(015)011【总页数】2页(P96-97)【关键词】图像篡改;图像伪造;检测;鉴定【作者】邵换峥;刘奇付【作者单位】漯河食品职业学院,河南漯河 462300;漯河食品职业学院,河南漯河462300【正文语种】中文数字图像即照片的数字化，与传统胶卷照片相比，更便携更廉价，是使用二进制数据通过特定格式记录的照片的数字信息，随着手机、平板电脑等便携设备的普及，人手一部数码相机，每天产生了数以亿计数字图像，除了家庭应用之外，它还广泛应用于印刷媒体、电子展览，甚至医疗诊断、法庭取证、课堂教学等方面。

早前在模拟图像时，伪造图像几乎是不可能的，但在当下图像编辑工具普及的情况下，图像伪造现象越来越泛滥，这种问题就对图像篡改算法有着强烈的社会需求。

基于被动检测的图像篡改算法是在事先没有对图像做任何嵌入、插入的前提下盲取证技术，是检测图像篡改最好的方法，其思路是从图像本身的数字特征、光照特征等入手检测其变化，进而达到检测图像是否被篡改的目的，这种算法更有实际运用价值。

1 图像篡改检测图像篡改的方法一般有拼接、变换、修饰、覆盖等，我们就可以针对不同的篡改手段进行有针对性的采样检测。

图像篡改的主动检测方法虽然效率高、成功性大，但需要事先插入密钥或算法嵌入，如果没有事先导入则无法检出。

而被动检测则基于盲测，不需要对检材有任何前提要求，具有极大的应用前景和发展潜力，已成为国内外同行的研究方向，是目前的热门研究领域。

基于被动检测的图像篡改方法主要是基于原始图像检测，对图像完整性、真实性等进行检测，常用的思路和方法主要有以下几种。

图像被动取证技术简述

一、引言过去10年中，数字图像在日常生活中越发流行。

和传统文本内容相比，图像更加直观并能传递更多信息。

尽管数字图像带来了很多好处，但是它也在一些方面带来了严重的安全问题，即如何检测数字图像的真实性，以及如何发现恶意修改。

随着图像处理软件的进步，篡改图片而不留下视觉上可辨的痕迹更加容易，这使得上述问题更具挑战性。

为了精确并鲁棒地鉴定图像内容和发现图像造假，研究者已经提出了多种数字图像取证方法。

一般而言，这些方法可分为两大类：主动方法和被动方法。

主动取证方法通常通过设计各种水印或指纹，并将它们嵌入数字图像。

在鉴定阶段，提取先前嵌入的水印或指纹，并用来检测判断原图是否被篡改。

如果被篡改，则确定篡改位置在何处。

这种主动方法能够精确探测数字图像的篡改，但是这些方法并未被广泛应用。

其主要原因在于不可能事先对所有互联网上的图像进行水印处理。

因此，更多的人选择被动取证方法。

通过分析图像生成/修改阶段所留下的特定线索或模式，能够发现图像造假。

和主动取证方法相比，被动取证方法不依赖先验或预设信息，在图像取证领域中应用范围更广。

在被动数字图像取证中，多种痕迹被用来区别篡改图像和原始图像。

本文中，我们将这些痕迹分为3类：采集痕迹、存储痕迹和编辑痕迹。

对每一种痕迹，我们将简要回顾对应的被动数字取证方法，并着重澄清如下问题：•这些痕迹是什么？它们如何形成？•图像取证中相关的最新方法是什么？•为什么这些方法能够探测特定的痕迹？本文的组织如下：第2~4节，我们逐一介绍被动数字图像取证方法，包括：采集痕迹法、存储痕迹法和编辑痕迹法。

第5节讨论当前技术的主要局限，并提出未来可能的研究方向。

二、图像采集中的线索数字图像从被捕获到被存储，中间需要经历多个处理步骤（图1）。

在进入成像设备之前，光线首先会通过一系列镜头。

之后，成像设备将其传送到彩色滤色阵列（color filter array，CFA）进行特定的彩色像素排列处理，其仅允许光线的特定成分通过。

一种区域复制图像篡改检测的效率改进方法

一种区域复制图像篡改检测的效率改进方法作者：林伟铭来源：《中国新通信》2014年第20期【摘要】提出一种在区域复制图像篡改检测中的块匹配检测的效率提高方法。

将待匹配的图像分块进行简单分类，被划分为不同类的分块之间具有明显的区别，根据不同分类将所有的图像分块划分为多个分块队列。

在分块相似度匹配的过程中，只有分类一致或接近的分块队列才进行匹配计算，避免了具有明显区别的图像分块匹配过程，从而大量降低分块匹配的次数，提高算法运行效率。

实验结果表明，提出的改进方法与原算法的检测结果基本一致，而算法运行时间有较大幅度减少。

【关键词】图像篡改区域复制篡改检测效率改进一、引言随着当今网络技术的快速发展，以及摄像器件的小型化和便捷化，数字影像已经成为我们获取信息的主要方式之一。

然而，伴随着数字图像处理算法和编辑软件的迅速发展和普及，数字图像或视频很容易通过图像处理软件被篡改。

被篡改的图像有时候人眼不容易辨别出来，导致人们容易被篡改后的影像所误导[1-2]。

数字图像篡改检测技术作为被动图像认证的技术存在很多种检测方式，包括区域复制的检测、图像重采样检测技术、多次JPEG压缩图像的检测、基于噪声分布不一致性的检测、图像模糊润饰检测等，这些方法都有其优点和局限性[1-2]。

区域复制篡改是通过同一图像上的复制-粘贴操作，将图像中原有的某些信息遮盖隐藏的一种常用的篡改手段。

针对该篡改方式，Fridrich等人首先提出了对图像进行分块，然后对图像分块DCT系数量化后进行字典排序，寻找相似块从而找出复制区域的算法[3]。

Farid等人对图像分块进行PCA降低维度与量化，再使用字典排序方法寻找相似图像区域[4]。

Li G H等人先对图像进行DWT变换再进行分块，提取分块的奇异值进行字典排序检测相似图像分块[5]。

魏为民等人将图像进行两种不同的分块：不重叠分块和单像素滑动重叠分块，对两组分块进行haar小波变换，在两组小块之间使用小波变换的低频子带进行Pearson相关系数的计算进行相似分块的匹配检测[6]。

DeepFakeDetetion、数字图像处理操作取证研究方向综述

DeepFakeDetetion、数字图像处理操作取证研究⽅向综述DeepFake Detetion综述综述⼀：DeepFake⽣成与防御研究⼊门转⾃公众号【隐者联盟】DeepFake（深度伪造）是英⽂“Deep Learning”和“Fake”的混成词，专指基于⼈⼯智能的⼈体图像合成技术，这是维基百科对Deepfake的基本定义。

⼴义⽽⾔，深度伪造包括基于深度学习的图像、⽂本、⾳视频等各种媒体的⽣成和编辑技术。

从2017年Reddit社区“DeepFake”作品引起轰动，到近期“蚂蚁呀嘿”的盛⾏，DeepFake已经在全⽹掀起了⼀次次应⽤热潮。

深度学习的发展使⼈脸伪造技术趋于⼤众化，由DeepFake技术滥⽤导致的问题也严重威胁着社会信誉、司法公正乃⾄国家安全，因此相应的防御技术也得到了快速发展。

伪造技术概述1. 基于图像域特征编码的⽅法现阶段，全智能化的⼈脸深度伪造技术发展并不完备，其中主流的伪造技术主要从⼈脸图像域的⾓度出发，通过对⼈脸图像进⾏特征编码、重构的操作⽅式实现篡改，篡改类型可以概括为⾯部替换和属性编辑两⼤类。

其中⾯部替换旨在⽤原始⼈脸⾯部替换⽬标⼈脸的⾯部区域，涉及⽬标图像⾝份属性的变化。

⽽属性编辑主要针对⽬标⼈脸⾝份信息外的各类属性进⾏编辑篡改，如使⽤表情迁移、唇形篡改等。

⾯部替换的经典算法是“Deepfakes”[1]，主体结构基于⾃动编码器实现。

对于原始⼈脸A和⽬标⼈脸B，训练权值共享的编码器⽤于编码⼈脸特征，解码端A和B各⾃训练独⽴解码器⽤于重构⼈脸。

在测试阶段，⽤训好的编码器对⽬标B进⾏编码，再⽤训好的A解码器来解码B的特征，以实现A与B之间的⼈脸替换。

为了达到更好的替换效果和更佳的可操控性，对抗损失和⼈脸解耦重构等技术也被⽤于深伪算法进⾏约束与监督，并产⽣了很多变体⽅法，如FSGAN[2]、FaceShifter[3]等，使得⽣成的伪造⼈脸质量⼤幅提⾼。

属性编辑算法的基本原理与⾯部替换类似，但该类算法以⼈脸属性为对象进⾏篡改，不涉及到⽬标⼈物⾝份信息的改变，通常⽤来进⾏⼈脸的表情迁移、唇形篡改等应⽤。

数字图像篡改盲检测检测技术研究

数字图像篡改盲检测检测技术研究【摘要】数字图像篡改盲检测技术是近年来研究的热点之一。

本文针对数字图像篡改盲检测技术进行了深入探讨，包括技术概述、传统方法、基于深度学习的技术、性能评估及发展趋势等方面。

通过对不同方法的比较和分析，得出结论指出深度学习技术在数字图像篡改盲检测中的重要性，同时探讨了未来研究的方向。

本文旨在为数字图像篡改盲检测技术的研究提供参考，促进技术的发展和应用。

【关键词】数字图像篡改盲检测、深度学习、性能评估、发展趋势、研究总结、未来研究方向。

1. 引言1.1 研究背景数字图像篡改是指对数字图像进行修改或篡改，以改变原始图像的内容或表现形式。

随着数字图像技术的普及和发展，数字图像篡改行为也在逐渐增多，给社会带来了一系列安全隐患和法律问题。

数字图像篡改的检测和分析变得尤为重要。

目前，传统的数字图像篡改检测方法主要是通过对图像的特征或结构进行分析，来判断图像是否经过篡改。

传统方法存在着一定的局限性，比如对盲检测的支持不足等。

研究数字图像篡改盲检测技术成为了一个重要的课题。

通过深入研究数字图像篡改盲检测技术，可以提高对数字图像篡改的检测准确性和效率，进一步保障数字图像的安全性和完整性。

本文旨在对数字图像篡改盲检测技术进行深入探讨，并通过实验评估其性能和未来发展趋势，为数字图像篡改检测技术的研究和应用提供理论支持和方法指导。

1.2 研究意义数字图像篡改是指对数字图像进行恶意篡改、修改或伪造，以达到欺骗、误导或破坏数据真实性的目的。

在当今社会，数字图像已经广泛应用于各个领域，如新闻报道、证据保全、医学影像等。

随着数字图像处理技术的不断发展，图像篡改事件也日益频繁，给社会带来了严重的安全隐患和社会问题。

研究数字图像篡改盲检测技术具有重要的意义。

数字图像篡改盲检测技术可以有效保护图像数据的真实性和完整性，避免信息被篡改、伪造。

对于新闻报道、司法取证等领域来说，数字图像篡改盲检测技术可以提高数据的可信度和可靠性，确保信息的准确传达和判断。

真伪之辨——数字图像的防伪认证

辑数字图像已经十分普遍，可以将它统称为对图像进行Ｐ。对数字照片是否允许Ｐ，一个多年来争论不休的ｓｓ是
问题。正常的ＰＳ处理是充分发挥数码相机优势、现实最佳视觉效果的必要步骤。大幅度剪裁拼接、变形、合成加工也是某些艺术创作的常用手法。但是在新闻报道、司法取证、医学影像、纪实摄影等场合，当的Ｐ不ｓ例如故意修改图像内容、动和复制局部区域、除特定移删
自然杂志第３２卷第５期
科技进展
认真伪之辨— — 数字图像的防伪证
王朔中① 吴酋珉 ②
①教授，硕士研究生， ② Ｅ海大学通信与信息工程学院。海２０７ Nhomakorabea上００２
＊国家自然科学基金项目（０７０９６８２１）６７３７，０７１６
公布后很快就引起公众的怀疑，来被认定其拍摄对象后
其实是五年前的一张年画。近年来国内外照片造假的丑闻时有曝光。例如２００３年《杉矶时报》洛刊登的伊拉克战场新闻照片被揭露是南两张照片拼凑的，意夸大刻
修改而来。在英国石油公司原油泄漏背景下，期封面这可引起这样的猜测和指责：经济学人》否故意裁掉照《是

数字图像篡改盲检测综述

数字图像篡改盲检测综述数字图像篡改盲检测综述数字图像篡改盲检测是近年来计算机视觉和数字图像处理领域的一个重要研究方向。

随着数字图像处理和编辑技术的迅猛发展，图像的篡改和伪造问题也日益严重。

因此，设计出一种能够准确、自动地检测图像是否被篡改的盲检测算法，对于保障图像信息的真实性和完整性起到至关重要的作用。

数字图像篡改盲检测的目标是在不需要事先了解原始图像的情况下，对图像进行篡改检测。

与传统的基于水印或特定算法的方法不同，盲检测方法不依赖于任何附加信息，在不破坏图片质量的前提下进行图像篡改的判断。

下面我们将综述一些目前较为常见的数字图像篡改盲检测算法。

首先，基于复制粘贴篡改的检测是数字图像篡改盲检测领域中最常见的一种技术。

复制粘贴篡改是指将同一张图片中的某些区域复制粘贴到其他区域，以达到修改图像的目的。

该类算法通过检测图像中的重复或相似区域来判断图像是否被篡改。

常用的方法包括利用块匹配算法、特征提取和聚类分析等技术。

其次，基于图像统计特征的盲检测方法也是一种常见的技术。

我们知道，自然图像具有一定的统计规律，例如，灰度值分布、像素之间的相关性等。

而当图像被篡改时，这些统计规律可能发生改变。

因此，通过提取图像的统计特征，可以检测出图像的篡改。

常用的统计特征包括灰度直方图、颜色特征、纹理特征等。

另外，基于机器学习的盲检测方法在数字图像篡改领域也有广泛应用。

机器学习是一种通过训练样本获取知识并进行预测的方法。

在数字图像篡改盲检测中，可以利用机器学习的方法将图像信息与篡改特征进行学习，从而实现对图像篡改的判断。

常用的机器学习方法包括支持向量机、神经网络、决策树等。

最后，基于深度学习的盲检测方法由于其优越的学习能力和特征提取能力，在数字图像篡改盲检测领域也取得了显著的成果。

深度学习是一种基于神经网络的机器学习方法，通过多层神经网络的学习和训练，能够自动提取图像的高级特征。

因此，利用深度学习技术进行数字图像篡改盲检测具有较高的准确性和鲁棒性。

基于旋转不变性特征的图像被动认证算法

和有损压缩比较敏感．ｉＡｌｎ和Ｈａｙ利用主成分分ｎ
析法提取图像子块的主成分，后通过比较子块主然成分系数的相似度进行篡改检测［，方法对噪声３该］和有损压缩有一定的橹棒性．ａａＢｂｋ等人在上述方法的基础上提出了一种可以抗模糊和对比度调整的
（）置不变性１转
ＡＡ＝＝＝和Ａｚ一。 ‘ （）９
１特征值，８个但在Ｒ一变换的基础上用奇异值表示图像只需６个特征值即可．因此，利用本文的方法提取的特征具有比较好的旋转不变性，较好地表示能图像的本质特征．
ＳＰ：各子块进行Ｒ一变换，ＴＥ２对并将变换后的
变化很小，不同图之间的特征值差别比较明显．而奇异值分解还可以将图像特征向量维数降低．图４如
（）ｇ所示，用Ｒ一变换的数据表示图像特征则要若
奇异值特征向量可以唯一描述图像．异值特征向奇
量具有如下性质：
并利用本文的方法提取这４幅图及其旋转图的特征，
各特征值曲线图如图４ｇ所示，中每条曲线的６（）其个数据点分别代表原图、转３。旋转４。、转旋０图、５图旋６。、Ｏ图旋转９。０图和旋转１０图的特征值．８。
③ 旋转性：原图像旋转角度，ＩＰ（，＋则
９ｄ）ｔ— Ｒ（＋）（）６

一类数字图像篡改的被动认证

Ｐｓｉｅａｔｅｔｃｔｏｆｃｐ－ｏｅｆｒｅｙｉｉｉｌｉａｅａｓｖｕｈｎｉａｉｎｏｏｙｍｖｏｇｒｎｄｇｔｍｇｓａ
ＷｅＷｅｎＷａｇＳｕｚｏｇＴｎｈｎｕＳｉｉｉｉｍｉｎｈｏｈｎａｇＺｅｊｎｈＢａｏ
Ｋｅｒｓ：ｄｇｔｌｗａｅａｋｎｙｗｏｄｉｉａｔｒｒｉｇ；ｉｇｕｈｎｉａｉｎ；ｔｍｐｒｄｔｃｉｎ；ｐａｓｖｕｔｅｔｃｔｏｍｍａｅａｔｅｔｃｔｏａｅｅｅｔｏｓｉｅａｈｎｉａｉｎ；ｗａｅｖ—
Ｖｏ．７ＳｐＩ１３ｕ（）Ｓｐ．２０７ｅｔ０
一
类数字图像篡改的被动认证
魏为民王朔中唐振军
（海大学通信与信息工程学院，海２０７）上上００２
摘要：在没有被嵌入水印也没有辅助信息可利用的前提下，对一类特殊的图像篡改—— 复制遮针盖篡改即遮盖的内容复制自同一幅图像中，出一种基于小波分解的自相关检测方法．图像划分提将为相互重叠的小块，取每一个小块的小波分解低频子带作为特征向量，用Ｐａｓｎ相关系数进提采ｅｒｏ行块相似性匹配检测．实验结果表明该方法能够抵抗图像复制部位的无缝处理，一般的高斯噪对
ｌｔｔａｓｏｌｅｒｎｆｒｎ

视频目标移除篡改的被动取证

ｃａｔｅｇｏｉｒｅｓｈａｔｔｂａｓｅｄｏｎｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎａｎａｌｙｓｉｓａｎｄｂａｓｅｄｏｎｍａｃｈｉｎｅｌｅａｒｎｉｎｇａｌｇｏｒｉｈｍｔａｃｃｏｒｄｉｎｇｔｏｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔｒｅｔｎｄｓ．ｈｅＴｓｅｌｅｃｔｅｄｐａｓｓｉｖｅｆｏｒｅｎｓｉｃｓａｌｇｏｒｉｔｈｍｓｗｅｒｅｉｎｒｏｔｄｕｃｅｄｉｎｄｅｔａｉｌ．Ｆｉｎａｌｌｙ，ｓｏｍｅｐｏｓｓｉｂｌｅｒｅｓｅａｒｃｈｒｅｔｎｄｓｉｎ
Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｆｉｒｓｔｌｙ，ｔｈｅｃｏｎｃｅｐｔａｎｄｉｍｐｏｒｔａｎｃｅｏｆｄｉｇｉｔａｌｖｉｄｅｏｏｂｊｅｃｔｒｅｍｏｖａｌｔａｍｐｅｉｒｎｇｆｏｒｅｎｓｉｃｓｗｅｒｅｉｎｔｒｏｄｕｃｅｄ．
Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ｄｉｇｉｔａｌｖｉｄｅｏｆｏｒｅｎｓｉｃｓ，ｖｉｄｅｏｏｂｊｅｃｔａｍｔｐｅｒｉｎｇ，ａｔｍｐｅｉｒｎｇｄｅｔｅｃｔｉｏｎ，ｐａｓｓｉｖｅｆｏｒｅｎｓｉｃｓ
Ｐａｓｓｉｖｅｆｏｒｅｎｓｉｃｓｆｏｒｖｉｄｅｏｏｂｊｅｃｔｒｅｍｏｖａｌｔａｍｐｅｒｉｎｇ

数字图像篡改被动取证技术研究

数字图像篡改被动取证技术研究数字图像篡改被动取证技术研究摘要：随着数字图像处理技术的快速发展，图片篡改越来越容易实现，给社会安全和信任带来了巨大的挑战。

本文主要研究数字图像篡改的被动取证技术，介绍了数字图像篡改的类型及其影响，分析了数字图像篡改的可能性和主要挑战，然后给出了数字图像篡改被动取证的主要策略和技术，最后探讨了未来数字图像篡改被动取证技术的发展趋势。

关键词：数字图像篡改；取证技术；被动取证；篡改类型；主要挑战；策略与技术；发展趋势1. 引言数字图像已经成为人们日常生活中常用的媒体之一。

然而，随着数字图像处理技术的进步，图像篡改也越来越常见。

从简单的美颜软件到复杂的图像编辑软件，人们可以轻松地修改数字图像的内容，包括添加、删除、替换和修改图像的元素。

数字图像篡改可能导致不可信的证据和虚假的信息，对社会安全和信任产生巨大影响。

因此，开发一种有效的数字图像篡改取证技术至关重要。

2. 数字图像篡改的类型及其影响2.1 图像篡改的类型数字图像篡改主要包括内容篡改、隐秘信息篡改和外观篡改。

内容篡改是指在图像中添加、删除或修改像素信息，从而改变图像的内容。

隐秘信息篡改是指在图像中嵌入隐秘信息，如隐藏文字或其他图像，这种篡改往往很难察觉。

外观篡改是指通过修改图像的外观，如亮度、对比度、色调等来改变图像的感知效果。

2.2 影响数字图像篡改可能导致以下影响：2.2.1 不可靠的证据：数字图像常被用作犯罪证据，因此如果图像被篡改，可能导致不可靠的证据被使用，从而影响案件处理和司法公正。

2.2.2 虚假的信息：通过篡改数字图像，恶意篡改者可以传播虚假信息，误导公众和社会舆论，影响社会稳定和安全。

3. 数字图像篡改的可能性和主要挑战3.1 数字图像篡改的可能性数字图像篡改之所以可能，是因为数字图像本质上是由像素构成的，而像素的值可以轻易被修改。

此外，如今的图像处理软件越来越强大，篡改者可以利用这些工具轻松地修改像素值和图像元素。

司法鉴定中关于伪造图像鉴定研究

司法鉴定中关于伪造图像鉴定研究摘要：网声像资料的真伪鉴定已成为现代司法鉴定领域中较为重要的组成部分，与此相关的各种司法争议和伪证现象日益突出。

面对司法鉴定发展中的严峻形势，人们意识到有必要利用先进的图像处理技术来解决伪造图像的司法鉴定问题。

本文介绍了图像取证技术的研究背景，研究内容，以及各种伪造技术手段，最后阐述了司法取证中伪造图像的主要鉴定技术方法。

关键字：伪造图像；数字图像处理；司法取证声像资料是随着现代科学技术发展而出现的一种新的证据形式，与书证、物证、证人证言、当事人陈述、鉴定结论、勘验笔录一起作为民事诉讼法法定证据。

声像资料主要以视频、图像、声音为表现形式，能准确、生动地记录并还原案发情况，包括与案件有关的场景、过程和音效等，为案件的侦查、诉讼及审理提供可信度较高的线索。

该鉴定技术是运用物理学、计算机科学和图像学的基本原理和研究成果，对录音带、录像带、磁盘、光盘、图片及文档等载体上记录的声音、图像信息进行真实性、完整性及其所反映的事件过程进行鉴定，并对声音、图像中的语言、人体、物体做出种类或同一认定。

1 研究背景声像资料的司法鉴定领域中，图像资料的鉴定是当前较为重要的研究内容之一。

随着计算机技术的飞速发展和广泛普及，图像资料的发展趋势呈现出载体形式日益多样化和图像操作简单化的特点。

图像资料的记录方式已不仅局限于采用传统模拟摄像机拍摄，人们更多地利用数码相机、数码摄像机、智能手机等高科技产品进行图像采集和存储。

同时越来越多的智能化图像处理和编辑软件如CorelDraw、Photoshop、NeoImaging、ACDSee 等得到了广泛使用，使得修改、编辑和存储图像资料变得越来越简单，颠覆了人们“眼见为实”的传统观念。

图像取证技术的产生是社会发展和法制健全的必要产物，是基于司法机关的执法需求而诞生的。

图像取证是计算机取证的一个分支，运用计算机科学技术及相关科研领域的基本理论原理、研究方法、实现技术等手段获取犯罪行为相关的图像证据。

数字图像取证简介

数字图像处理离我们的生活越来越近
21世纪以来，随着电子技术的飞速发展，数码相机及图像扫描设备迅速普及，数字图像已广泛应用于人们的日常办公、学习以及生活当中。以Photoshop、iPhoto、ACDSee等为代表的图像处理软件功能越强大，使用越来越方便，普通用户很容易利用这些工具编辑、修改、美化图像。
主要内容
1 数字图像取证介绍 2 数字图像主动取证技术 3 数字图像源设备识别 4 数字图像篡改检测 5 数字图像取证的前景和未来
什么是数字图像取证
• 数字图像取证技术（Digital Image Forensics）是判断数字图像有没有被篡改的技术通过对图像统计特征的分析来判断数字图像内容的真实性、完整性和原始性。 • 数字图像取证技术是计算机取证技术的一个分支，是对源于数字图像资源的数字证据进行确定、收集、识别、分析及出示法庭的过程。 • 目前，数字图像取证技术可以分为主动取证技术和被动取证技术两大类。
主要内容
1 数字图像取证介绍 2 数字图像主动取证技术 3 数字图像源设备识别 4 数字图像篡改检测 5 数字图像取证的前景和未来
图像的获取与存储
取证方法：图像源设备识别
1、通过获取图片阶段的工件属性识别 2、通过传感器缺陷识别 3、通过成像装置的特性识别
主要内容
1 数字图像取证介绍 2 数字图像主动取证技术 3 数字图像源设备识别 4 数字图像篡改检测 5 数字图像取证的前景和未来
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隐写术
• 隐写术是可以通过某些媒体的秘密通道（尤其是图像和视频）。 • 数字隐写系统由信息的嵌入、传输、提取等几部分组成，这与通信系统的发送和接收类似。其中可将数字隐写的载体看作通信信道，将待隐写信息看作需要传递的信号，而信息的嵌入和提取分别看作通信中的调制和解调过程。 • 应用隐写技术的通信双方将不会被第三方检测，从而保证图像的安全性。

数字视频篡改被动认证研究的若干进展

数字视频篡改被动认证研究的若干进展1 引言随着多媒体技术的快速发展，特别是各种功能强大的图像、视频编辑软件的开发，使得非专业人员也能够很容易通过这些编辑软件对图像和视频进行编辑修改，这就导致了众多经过恶意篡改的图像视频传播开来，国内比较有影响的如 2007 年陕西周老虎事件，2012 年深圳飙车案监控视频疑遭篡改案。

为此，正确地鉴定图像和视频的真实性、完整性、来源性已经成为多媒体安全领域的一个重要课题。

多媒体认证具有主动认证和被动认证二种方式。

主动认证是在媒体上嵌入验证信息，通过检验信息是否发生改变而确定是否发生篡改，常用的技术有数字签名和数字水印;被动认证则通过检测媒体自身信息确定是否发生篡改，相比而言，多媒体中图像被动认证由于研究起步的较早，在研究上的成果远远大于视频被动认证。

2000 年，Bijan G. Mobasseri 等人发表了有关视频篡改的第一篇论文，2001-2005 年国内外基本上没有相关的研究成果，直到 2006 年国外研究者才开始逐步发表相关研究成果，最开始的研究是Dartmouth大学的 Hany Farid 教授带领的研究团队。

国内最早公开发表的视频篡改论文是 2008 年王俊文发表的题为基于模式噪声的数字视频篡改取证的论文，笔者通过中国知网统计国内视频篡改被动认证相关论文至今也只有 20 多篇，国外通过 GOOGLE 学术查询相关论文比国内更多，但也只有数十篇而已。

综合而言，有关视频篡改被动认证的研究工作在国内外尚处于起步阶段。

在国内，福建师范大学的黄添强教授团队和天津大学的苏育挺教授团队走在研究的前沿。

本文在分析国内外有关视频篡改被动认证 17 篇论文的基础上，对视频篡改被动认证的研究作些概述，以展望本领域的研究进展。

2 篡改方式及篡改检测基本原理视频篡改方式主要包括帧间篡改和帧内篡改。

帧间篡改是指时域上的篡改，它包括帧间插入、删除、替换、复制篡改等;帧内篡改是指空域上的篡改，包括帧内目标移除和抠像合成等。

JPEG图像被动取证研究进展综述

JPEG图像被动取证研究进展综述
牛亚坤;赵耀;李晓龙
【期刊名称】《信号处理》
【年(卷),期】2022(38)6
【摘要】数字图像被动取证是利用图像的固有属性对其真实性认证、拼接区域定位及篡改历史分析的技术。

由于大多数图像都需要进行JPEG压缩以便存储和传输,基于JPEG格式的数字图像被动取证越来越受到关注。

为了更加全面地对现有取证方法进行梳理与归纳,本文着重对JPEG图像相关的取证技术进行介绍,详细论述了双重JPEG压缩检测、量化矩阵估计和拼接检测与定位方法中的关键技术,分析现有方法存在的问题与面临的困难,并对未来发展方向进行展望。

【总页数】10页(P1170-1179)
【作者】牛亚坤;赵耀;李晓龙
【作者单位】北京交通大学信息科学研究所;现代信息科学与网络技术北京市重点实验室
【正文语种】中文
【中图分类】TP391
【相关文献】
1.数字图像被动取证技术综述
2.基于JPEG特性的图像被动取证技术现状分析
3.针对一类JPEG图像伪造的被动盲取证
4.基于JPEG图像的盲取证技术综述
5.面向JPEG图像篡改的盲取证技术综述
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一种像素级的图像篡改认证算法

一种像素级的图像篡改认证算法
谢建全;阳春华
【期刊名称】《计算机应用》
【年(卷),期】2007(27)6
【摘要】提出了一种用于图像内容像素级篡改认证的脆弱水印算法,能准确识别图像中被篡改的像素点,并且能容忍图像传输过程中出现的个别认证信息位的传输错误.这种算法以向左右和上下各扩展若干个像素点来产生认证信息,结合周围像素来确定嵌入的水印比特而引入基于图像的不确定性的某些算法,常常会出现被篡改的单个像素点不能被准确定位的问题,本算法可有效解决这一问题,认证信息进行加密后再进行嵌入,解决了多数像素级认证算法所出现的安全漏洞问题.
【总页数】3页(P1337-1338,1342)
【作者】谢建全;阳春华
【作者单位】中南大学,信息科学与工程学院,湖南,长沙,410083;湖南财经高等专科学校,信息管理系,湖南,长沙,410205;中南大学,信息科学与工程学院,湖南,长
沙,410083
【正文语种】中文
【中图分类】TP393.08
【相关文献】
1.一种分块压缩感知观测值的图像篡改认证算法 [J], 李珊珊;周爽;蒋天发
2.一种图像篡改可恢复的认证水印方法 [J], 黄良永
3.基于数字水印和数字签名的图像篡改认证算法 [J], 谢建全;阳春华
4.基于最大意义位(MSB)的图像篡改认证算法 [J], 谢建全;阳春华
5.一种轻量级多尺度融合的图像篡改检测算法 [J], 吴旭;刘翔;赵静文
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