数字图像主动取证技术综述
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。
数字图像取证简介
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
谢谢观赏！
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。
基于 LBP 的图像复制篡改检测
基于 LBP 的图像复制篡改检测欧红玉;陈曦;宋燕辉;孔凡凤【摘要】针对比较常见的图像的复制-粘贴篡改技术，提出一种基于局部二值模式LBP（ local binary pattern ）的检测算法。
首先把需要检测的已经被篡改的图像分成大小相同的重叠块，每块的纹理特征用LBP（旋转不变）向量去表示，从而得到被检测图像的特征矢量；然后对得到的特征矢量进行字典排序，并结合检测图像块的位移矢量，准确定位并检测出图像中的被篡改区域。
实验结果表明：在抗旋转处理和效率方面该算法均优于经典的基于PCA的检测算法。
%Aiming at quite common technique of image copy-move forgery, in this paper we propose a detection algorithm which is based on local binary pattern .First, we divide the tampered image to be detected into multiple overlapping blocks with the same size , the textural features on each block are represented with rotation invariant LBP vectors , therefore the feature vectors of the detecting image are got . Secondly , we sort the derived feature vectors in dictionary order , locate and detect the tampered region in the image by combining the displacement vectors of imageblocks .Experimental results show that our algorithm performs better than the classical detection algorithm based on PCA ( principal component analysis ) in terms of the robustness against rotating operation and the efficiency .【期刊名称】《计算机应用与软件》【年(卷),期】2013(000)009【总页数】4页(P170-172,178)【关键词】图像区域复制粘贴篡改;旋转不变LBP;特征矢量【作者】欧红玉;陈曦;宋燕辉;孔凡凤【作者单位】华中科技大学湖北武汉 430074; 长沙通信职业技术学院湖南长沙410115;长沙理工大学湖南长沙 410114;华中科技大学湖北武汉 430074; 长沙通信职业技术学院湖南长沙410115;长沙通信职业技术学院湖南长沙410115【正文语种】中文【中图分类】TP3计算机、数码产品早已进入我们的生活中，像photoshop等图像处理软件技术也逐渐被大家所掌握，使用者可以轻松地对图像进行复制-粘贴、合成、图像渲染效果处理等各种操作，推翻了人们“眼见为实”的传统理念。
有关数字取证的讲解
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数字取证方法
¾ 国外取证方法分析
① 事件响应方法：由Mandia等人提出，包括事前准备、事中检测、初始响应 、制定响应策略、备份、调查、保护被测系统、网络监听、复原、跟踪等过 程。
信息安全法律基础
主讲人： 庄连生
Email: {lszhuang@} Fall, 2009
University of Science and Technology of China
内容提要： ① 数字取证概述 ② 数字取证技术 ③ 数字取证方法 ④ 数字取证工具 ⑤ 数字取证规范
③ 证据收集：指取证人员在计算机犯罪现场提取或捕获与要调查案件相关的数 据信息。
④ 证据检查：指对收集来的数据进行仔细检查，该类技术与证据发现和提取相 关，但不涉及从证据中得出结论。
⑤ 证据分析：对收集的数据进行检查和分析，找出之间关系，或证明它们就是 某攻击或犯罪的证据，以对法庭进行出示，对案件起到佐证的作用
¾ 数字取证分类：
① 根据难易程度分类：一般取证、复杂取证；
② 从取证时间角度出发：事后取证、事中取证；
③ 从取证范围的角度出发：外部取证、内部取证；
④ 从取证状态的角度出发：静态取证、动态取证；
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《数据安全》第4章-数据取证技术
对于所搜集来的电子数据证据，需要对其源IP地址进行认定，从而更加有效地定位犯罪。 利用信任关系、远程登录、IP堆栈修改等方式来进行IP地址欺骗是进行网络犯罪的一种常用手段。
知识点 【数字取证技术概述】
数字取证技术概述的主要内容：
1. 电子数据的定义 2. 数字取证的概念 3. 数字取证的发展与成果 4. 数字取证的原则
【第四章 数据取证技术】
知识点【数字取证技术概述】 【第四章 数据取证技术】
1、电子数据的定义
数字取证的概念
“采用技术手段，获取、分析、固定电子数据作为认定事实的科学”，这是能够为法庭接受 的、足够可靠和有说服性的、存在于计算机和相关外设中的电子数据的确认、保护、提取和 归档的过程，是对存储介质中保存的数据所进行的一种科学的检查和分析方法。
运行后残留特征
正常退出特征：用户所在目录的template下，存储本次文档编辑的一部份信息；在 %user%目录下的Application Data/microsoft office存储了自装机以来历次的删除 记录、文档原来所在的目录，文档名；在系统本身%systemroot%中，存在每个程序的
使用记录。异常退出特征：缓存文件中存储一部份恢复信息。
取和证是一个闭环的过程，最终的目标是形成“证据链”。
知识点【数字取证技术概述】 【第四章 数据取证技术】
数字取证技术概述的主要内容：
1. 电子数据的定义 2. 数字取证的概念 3. 数字取证的发展与成果 4. 数字取证的原则
（1）主机电子证据保全、恢复和分析技术 （2）网络数据捕获与分析、网络追踪 （3）主动取证 （4）密码分析 （5）电子取证法学研究
网络安全技术在电子证据取证中的应用论文素材
网络安全技术在电子证据取证中的应用论文素材引言：随着互联网的快速发展和普及，我国网络犯罪事件呈现出日益增加的趋势，这给社会安全和司法公正带来了重大挑战。
电子证据的产生和保护成为了司法实践中的重要问题。
为了有效应对网络犯罪和确保证据的合法有效，网络安全技术在电子证据取证中发挥着关键作用。
本文将从数字取证、数据保护、网络监控和溯源技术等方面探讨网络安全技术在电子证据取证中的应用。
一、数字取证技术在电子证据取证中的作用数字取证技术是电子证据取证的基础，通过对电子设备和数字信息的收集、分析，为司法部门提供原始的、可信的电子证据。
首先，数字取证技术能够对电子设备进行取证，包括计算机、手机、存储介质等。
通过取证过程中的数据提取、镜像和分析，可以获取到犯罪嫌疑人的作案手段、动机等重要信息。
其次，数字取证技术还能够对数字信息进行取证，包括通讯记录、网络聊天记录、文件数据等。
这些信息能够作为证据，在案件审理中发挥关键作用。
二、数据保护技术在电子证据取证中的重要性在电子证据的获取和保护过程中，数据安全和隐私保护是至关重要的。
数据保护技术可以确保电子证据的完整性、可靠性和机密性。
首先，加密技术可以对证据进行加密处理，防止非法获取和篡改。
其次，数据备份技术能够将证据数据定期备份，在数据丢失或损坏时能够恢复。
此外，访问控制技术可以对数据的访问权限进行分级管理，确保只有授权人员可以获取和操作电子证据。
三、网络监控技术在电子证据取证中的应用网络监控技术能够实时监测和记录网络活动，对于电子证据的获取至关重要。
首先，网络监控技术可以对网络通信进行实时拦截和记录，获取到犯罪嫌疑人的网络行为，如发送恶意软件、网络攻击等。
其次，网络监控技术还可以对网络流量进行分析，发现异常行为和异常数据，为网络犯罪的取证提供重要线索。
此外，网络监控技术还能够记录网络日志，为电子证据的查找和审查提供依据。
四、溯源技术在电子证据取证中的重要作用溯源技术能够通过对网络流量、IP地址等信息的分析，追溯到网络攻击的源头和真实身份，为电子证据的合法性提供支持。
数字取证技术
计算机工程学院
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为中华之崛起而读书
第8章 数字取证技术
3.电子证据的分析 具体包括：文件属性分析技术；文件数字摘要分析
技术；日志分析技术；密码破译技术等。分析阶段首先 要确定证据的类型，主要可分为三种：
（1）使人负罪的证据，支持已知的推测； （2）辨明无罪的证据，同已知的推测相矛盾； （3）篡改证据，以证明计算机系统已被篡改而无法 用来作证。
数字取证的过程一般可划分为四个阶段：电子证据的 确定和收集、电子证据的保护、电子证据的分析、展示阶 段。 1．电子证据的确定和收集
要保存计算机系统的状态，避免无意识破坏现场，同 时不给犯罪者破坏证据提供机会，以供日后分析。包括封 存目标计算机系统并避免发生任何的数据破坏或病毒感染， 绘制计算机犯罪现场图、网络拓扑图等，在移动或拆卸任 何设备之前都要拍照存档，为今后模拟和还原犯罪现场提 供直接依据。在这一阶段使用的工具软件由现场自动绘图 软件、检测和自动绘制网络拓扑图软件等组成。
计算机犯罪取证（数字取证）也被称为计算机法医学， 是指把计算机看做犯罪现场，运用先进的辨析技术，对电 脑犯罪行为进行法医式的解剖，搜寻确认罪犯及其犯罪证 据，并据此提起诉讼。它作为计算机领域和法学领域的一 门交叉科学，正逐渐成为人们关注的焦点。
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第8章 数字取证技术
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第8章 数字取证技术
8.2 电子证据
8.2.1 电子证据的特点 电子证据以文本、图形、图像、动画、音频、视频
等多种信息形式表现出来。证据一经生成，会在计算机 系统、网络系统中留下相关的痕迹或记录并被保存于系 统自带日志或第三方软件形成的日志中，客观真实地记 录了案件事实情况。但由于计算机数字信息存储、传输 不连续和离散，容易被截取、监听、剪接、删除，同时 还可能由于计算机系统、网络系统、物理系统的原因， 造成其变化且难有痕迹可寻。刑事电子证据的特点要求 数字取证应遵循电子证据的特点，严格执行证据规则， 客观、真实、合法，利用专门工具、专业人士取证保证， 司法活动合法、高效、公正。
数字取证的物联网取证技术
多样性
物联网设备种类繁多，可 以收集各种类型的数据， 为案件调查提供全面的信 息支持。
应用领域及前景
应用领域
物联网取证技术广泛应用于公共安全、刑事侦查、网络安全等领域，为打击犯罪、维护社会稳定提供了有力支持 。
前景展望
随着物联网技术的不断发展和普及，物联网取证技术的应用前景将更加广阔。未来，物联网取证技术将在智能化 、自动化、可视化等方面取得更大的突破，为数字取证工作带来更高效、更便捷的体验。同时，随着相关法律法 规的完善和技术标准的制定，物联网取证技术将更加规范、更加成熟。
基于物联网的数字取证方法
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物联网设备数据提取
通过专业的取证工具或技术手段，从物联网设备 中提取与案件相关的数据，如传感器数据、通信 数据等。
物联网设备日志分析
对物联网设备产生的日志进行分析，以追溯设备 的运行状态、操作行为等，为案件调查提供证据 。
物联网设备仿真与重现
通过仿真技术，模拟物联网设备的运行环境和操 作过程，以重现案件相关的场景和事件。
技术标准与规范问题
缺乏统一的技术标准
目前物联网领域缺乏统一的技术标准和规范，导致不同设 备之间的数据格式和传输协议存在差异，增加了数字取证 的难度。
技术更新与兼容性
随着技术的不断更新，物联网设备的兼容性和互操作性可 能受到影响，使得数字取证过程中需要不断适应新的技术 标准。
技术可靠性问题
部分物联网设备可能存在技术缺陷或不稳定因素，导致数 字取证过程中数据收集和分析的可靠性受到质疑。
02
CATALOGUE
物联网取证技术原理
物联网设备数据采集
设备接口数据采集
通过物联网设备的API接口，实时 采集设备状态、传感器数据等信 息。
声像资料司法鉴定概论
声像资料司法鉴定概论声像资料，也称为视听资料，是指以图像，声音形式证明案件事实情况的证据材料，包括录音，录像，照片，胶片，光盘，计算机及其他高科技设备储存的材料等。
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。
由于我国声像物证鉴定技术起步较晚，发展相对滞后，目前尚未形成一整套完善的系统的检验技术，故在很多方面还要借鉴国外的经验。
本文尝试对声像资料的内容做一个概述性的描述，旨在对于声像资料有进一步的了解，为以后的深入学习打下基础。
标签：声像资料；语音资料；图像资料声像资料司法鉴定声像资料司法鉴定是指运用物理学和计算机学的原理和技术，对录音带，录像带，磁盘，光盘，图片，手机等载体上记录的声音，图像信息的真实性，完整性及所反映的情况过程进行鉴定，并对记录的声音，图像中的语言，人体，物体的种类或同一认定。
由于声像资料的可编辑性，其可信度经常受到质疑，而经过后期修改的声像资料在法律上是没有证据效应的，故声像资料必须经过相关部门的鉴定，才能确定其内容是否为伪造或者被修改处理过。
根据声像资料鉴定对象的不同，鉴定技术可以分为语言鉴定和图像鉴定。
语音资料司法鉴定声纹是指通过声谱仪显示的，携带语言信息的语音声波图谱的通称，语音学中将其称为语图，法庭科学中通常称为声纹。
根据科学研究表明，声纹不仅具有特定性，而且有相对稳定性的特点。
成年以后，人的声音可保持长期相对稳定不变。
实验证明，无论讲话者是故意模仿他人声音和语气，还是耳语轻声讲话，即使模仿得惟妙惟肖，其声纹却始终相同。
基于声纹的这两个特征，侦查人员就可将获取的犯罪分子的声纹和嫌疑人的声纹，通过声纹鉴定技术进行检验对比，迅速认定罪犯，为侦查破案提供可靠的证据。
语音鉴定主要采用声纹鉴定法，其基本方法可以概括为“听，看，测”三个字，即采用听觉评价，视谱比较，定量比较的方法对样本进行鉴定。
在此之前首先要对语音的样本进行检验，样本是否被修改过或者是伪造的。
语音样本的检验可以从录音内容的连贯性，声纹形态和语音资料的原始性方面入手。
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。
有关数字取证的讲解
主讲人： 庄连生
Email: {lszhuang@}
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University
of
Science
and
Technology
of
China
专 题
数字取证
内容提要： ① 数字取证概述 ② 数字取证技术 ③ 数字取证方法 ④ 数字取证工具 ⑤ 数字取证规范
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数字取证方法
国内数字取证方法分析
① 起步很晚，不够深入、集中在取证步骤和方法等细节； ② 中科院高能物理研究所许榕生研究员定义了一个数字取证步骤； ③ 中科院软件研究所丁丽萍等人从侦查角度探讨数字取证的步骤。
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数字取证概述
数字取证研究内容：
① 数字取证技术：指在计算机或其他数字设备取证的整个过程中，在相关 理论的指导下，使用合法的、合理的、规范的技术或手段，以保证计算 机或其他数字设备取证的正确进行，以及合理信服的结论的产生。 ② 数字取证程序：指取证所遵循的原则、过程和步骤。 ③ 数字取证法律：主要涉及对电子证据及取证过程的法律研究。 ④ 数字取证工具：指计算机犯罪调查过程中使用的软件和硬件的集成，以 满足复杂多变的现场勘查取证需要，实现符合法律程序要求的计算机犯 罪调查过程，提供简单易用的数字取证与证据分析工具。 ⑤ 数字取证规范：数字取证工作标准与规范、数字取证工具标准和规范。
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数字取证方法
数字取证方法数字取证是指通过对数字设备和数字数据进行调查和收集，以获取和保护证据的过程。
随着信息技术的发展和广泛应用，数字取证在刑事案件和企业安全等领域中变得越来越重要。
本文将介绍数字取证的方法和步骤。
1. 预备工作数字取证的第一步是进行预备工作。
这包括确定取证的目标，收集相关信息，制定取证计划，并准备必要的工具和设备。
例如，确定要调查的数字设备（如计算机、手机、服务器等），了解设备的类型和操作系统，以及获取可能的取证工具和软件。
2. 保护现场在进行数字取证之前，必须确保现场的完整性和安全性。
这意味着要保护现场，防止数据的篡改或损坏。
可以通过制定现场保护计划，限制对设备的访问，记录现场情况等方式来保护现场。
3. 数据采集数据采集是数字取证的核心步骤。
它涉及到从数字设备中收集和提取数据。
数据采集可以通过多种方式进行，包括物理取证和逻辑取证。
物理取证是指直接从数字设备的存储介质中提取数据。
例如，可以将硬盘从计算机中取出，使用专业的取证设备和工具进行数据提取。
逻辑取证是指通过软件工具从数字设备的操作系统和文件系统中提取数据。
这可以通过连接设备到取证工作站，并使用取证软件来完成。
在进行数据采集时，需要注意保持数据的完整性和可靠性。
可以使用取证工具生成数据哈希值，以验证数据的完整性。
同时，应记录数据采集的过程和结果，确保取证过程的可追溯性。
4. 数据分析数据分析是数字取证的关键步骤之一。
在这个阶段，需要对采集到的数据进行分析和解释，以发现潜在的证据。
这可以通过搜索关键词、过滤数据、重建文件等方式来实现。
数据分析需要使用专业的取证工具和软件。
这些工具可以帮助分析师查找和提取有关的数据，并进行关联和分析。
在数据分析过程中，应注意保护数据的机密性和隐私性，遵守相关的法律和规定。
5. 生成报告数字取证的最后一步是生成取证报告。
报告应包括取证目标、采集和分析的数据结果、发现的证据、分析方法和结论等内容。
报告应具备清晰、准确、详尽的特点，以便后续的调查和诉讼使用。
基于大数据的图像搜索与识别技术研究
基于大数据的图像搜索与识别技术研究摘要：随着互联网的迅猛发展，数字图像数据正以爆炸性的速度增长。
如何快速且准确地对这些海量图像进行搜索和识别成为一个重要的研究领域。
本文通过对基于大数据的图像搜索与识别技术的研究，探索了其中涉及的关键技术问题与解决方案，包括图像特征提取、相似度度量、图像分类和深度学习等。
一、引言随着移动互联网、社交媒体和云计算的兴起，人们生成和共享图像的速度越来越快。
然而，由于大量数量的图像数据，传统的人工搜索和识别方法已经无法满足用户的需求。
因此，基于大数据的图像搜索与识别技术已经成为图像处理领域的热门研究方向。
二、图像特征提取图像特征提取是图像搜索与识别的重要步骤。
传统的图像特征包括颜色特征、纹理特征和形状特征等。
然而，由于图像的复杂性和多样性，单一特征往往不能完全描述图像的内容。
因此，研究者提出了各种复合特征的提取方法，如颜色纹理特征、颜色形状特征等。
此外，近年来，深度学习方法在图像特征提取方面取得了巨大的突破。
三、相似度度量相似度度量是图像搜索与识别的核心问题之一。
在大数据的环境下，高效的相似度度量算法对于实时搜索和识别非常关键。
传统的相似度度量方法包括欧氏距离、曼哈顿距离等，但这些方法无法很好地解决高维问题和非线性问题。
因此，研究者提出了基于核方法的相似度度量算法和基于深度学习的相似度度量算法等。
四、图像分类在大数据的环境下，图像分类是一个非常有挑战性的问题。
传统的分类方法通常基于手工设计的特征，这些特征通常难以适应复杂多变的图像内容。
近年来，深度学习方法在图像分类的研究中取得了显著的进展。
通过使用卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）等深度学习模型，可以自动从原始图像中学习到高层抽象的特征，从而实现更准确的图像分类。
五、深度学习深度学习作为一种类似于人脑神经网络的模型，已经在图像搜索与识别中取得了重要的突破。
深度学习通过多层次的网络结构来从原始图像中学习高级特征，从而实现对图像的搜索和识别。
数字图像盲取证技术研究综述
像光照一致性 、 各种物体 的比例关系、 色彩反差一致性、 局部分 提 出了一个数字 图像盲取证 技术 的基本 框架 ， 它包 括图像建 模、 特 征提取与特 征分析、 算法设计、 测试与验 证、图像盲取证
目前 ， 通 常有两 种取证 技术 一是 数字 图像主动 取证技 术 辨率 、 边缘 特征等方面 阐述了静态 图像原始性检验技术 。 吴琼 （ 数 字签名、 数 字水 印） ， 另一种是数字图像被动取证技术 ， 也 通常称为数字图像盲取证技术 。
随着 计算机技 术、网络技 术、 多媒体技 术的迅速 发展 ， 数 被 篡改的位置 以及被篡 改的严重程 度。 数字签名和数字水印检 字图像已在我们工作生活 中发挥着 越来越 重要的作用 ， 与此 同 测技术 的一个共同特点是 内容 提供方必须对图像进行 预处理， 时， 高质 量数码相机 的普及和功能 日益强大 的图像处理软件 的 提取 签名或嵌入水 印。 换句 话说 ， 只有所 有的数字 图像在 发布 相应 的鉴别技术 才能真正 广泛应用 ， 使得人们不需要特 殊的专业技 术即可对数字图像进 之前都实现了签名提 取或水印嵌入 ， 行非常逼真 的修 改， 处理效果很难 通过人 眼分辨。 大 多数 人对 有效 ， 而在实际应用中， 绝大多数数字 图像事先并没有预处理，
１ 数字 图像 取证
数字 图像取证技术是一个多学科综合 的研 究问题 ， 它 涉及 别成 立了专门的数 字媒体 检测技术研 究小组 。 相比国外， 国内 计 算机 视觉 、 信 号处理 、 计 算机 图形 学、 机 器 学习、 成像传 感 在该领域 的研 究起 步较晚 ， 但 由于该项研 究在法律 、 公 安实务
名、 法庭犯 罪取证、 保险事故调查、 军事情报分析等领域 ， 有着
法律行业中的数字取证与取证工具介绍
1 2
数字取证法律地位明确
随着相关法律法规的完善，数字取证的法律地位 将更加明确，为行业发展提供有力保障。
取证标准和规范制定
制定数字取证的标准和规范，确保取证过程的合 法性和规范性，提高数字证据的可信度。
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加强监管和惩罚力度
加强对数字取证行业的监管，加大对违法行为的 惩罚力度，维护行业的健康有序发展。
THANKS
数据呈现
通过可视化技术，将分析结果以图表、报告等形式呈现出来，以便 决策者和公众更好地理解和接受。
数据安全与隐私保护
在数据分析和呈现过程中，需严格遵守数据安全和隐私保护相关法律 法规和技术规范，确保数据的保密性、完整性和可用性。
03 常见数字取证工具介绍
手机取证工具
Cellebrite UFED
法律政策挑战及完善建议
法律法规滞后
当前法律法规在数字取证 方面存在空白和模糊地带 ，需及时修订和完善相关 法律法规。
司法实践不足
法官和律师在数字取证方 面的实践经验不足，需加 强相关培训和案例指导。
国际合作与交流
跨国电子数据取证涉及不 同法律体系和主权问题， 需加强国际合作与交流。
行业合作与培训机制建立
02
国内法律法规
我国也制定了多个与数字取证相关的法律法规，如《电子签名法》、《
计算机软件保护条例》等。
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行业标准和规范
此外，还有一些行业标准和规范对数字取证进行了规定和指导，如《电
子数据鉴定技术规范》等。这些法律法规和标准规范为数字取证提供了
法律保障和技术支持。
02 数字取证技术原理及流程
技术原理简介
数字取证定义
数字取证是指通过科学的方法和技术手段，对电子数据进行收集、保全、检验 、分析，从而提取和呈现与案件事实相关的电子证据的过程。
一种新的拼接图像检测方法
1 特征值的选取
1 1 统计矩 特征的提取 在图像的拼接检测中面临的是一个二维决策问题。换句 话 说 , 需要区分测试图像是 拼接图像还是真实 图像。其中特征 值
基金项目 : 国家自然科学基金资助项目 ( 60473022)
作者简介 : 张震 ( 1966 ) , 男 , 河南郑州人 , 副教授 , 博士 , 主要 研究方向 为图像处 理与模式 识别 、 多媒 体信息安 全等 ( zhangzhen66@ 126. com ); 边玉琨 ( 1986 ) , 男 , 河南平顶山人 , 主要研究方向为图像处理与模式识别 ; 康吉全 ( 1984 ) , 男 , 山西朔州人, 研究生 , 主要研究方向为图像处理与模 式识别 ; 任远 ( 1981 ) , 男 , 河南南阳人 , 研究生 , 主要研究方向为图像处理与模式识别 .
x = s ign ( x ) ! { | a | + | b | + | c | }
j= 1 i = 1
H ( u i , vj ) | |
(5)
其中 : H ( u i, v j )是二维特征函数在 DFT 频率 ( u i, v j )处 的分量 ; l 是一个整数表示 矩的阶数。 1 1 6 差异二维矩阵 为了突出拼 接操作引入的干扰 , 将下列差异二维矩阵作为 相邻图像像素和 BDCT 系数之间的差异验证。
Ab stract : I m age splic ing de tection has funda m enta l m i portance in dig ital m i age forensics and the re fo re has attracted increa sing attention recently . Th is paper proposed a b lind , passive , yet effec tive sp lic ing de tection sche m e. The mode lw as based on statistica l fea tures ex tracted from the m ulti size block discrete cosine transfor m ( M BDCT ) and som e m i age qua lity m etr ics (I QM s). T o eva luate the perfo r mance o f the sche me , further tested the m ode l apply ing to the Co lum bia m i age splicing de tec tion eva luation da tase. t Chose kerne l based support vector machine ( SVM ) as a classifier to tra in and test the g iven m i age . Exper m i enta l resu lts de m onstrate that th is new sp licing de tection sche m e has some advantag es o f h igh accuracy and w ide ly ap p lication , indicating tha t the proposed approach possesses prom ising capab ility in splic ing de tection . K ey word s : m i age splicing detec tion; d ig ita l m i age fo rensics ; m i age qua lity m etrics ( IQM s); b lock discrete cosine transfo r m ( BDCT ); statistica lm o m en; t support vector m achine ( SVM )
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PSNR和SSIM值越大越好,， MSE值越小越好
二、主动取证技术介绍
2.6 数字水印技术评价指标
2. 水印容量 bpp(bit per pixel)：平均每像素的嵌入比特数
Nw N pixel
bpc(bit per coefficient):平均每个系数的嵌入比特数 Nw N coefficients
正面目，以提供篡改证据。
二、主动取证技术介绍
2.6 数字水印技术评价指标
1. 不可见性 (1)峰值信噪比PSNR：
(2)平方差MSE： (3)结构相似度SSIM：结构相似度指数从图像组成的角度将结构信
息定义为独立于亮度、对比度的，反映场景中物体结构的属性，并将失真 建模为亮度、对比度和结构三个不同因素的组合。
二、主动取证技术介绍
2.6 数字水印技术评价指标
3. 鲁棒性 JPEG压缩等操作后水印提取的正确率、水印相似度。 水印提取正确率：
N error Nw
i j W (i, j)W * (i, j) i j W (i, j )2 i j W * (i, j)2
水印相似度：
NC (W ,W *)
要原始载体信息。
(3)全盲水印：进行水印恢复时仅需要密钥信息。
主流方向
二、主动取证技术介绍
2.4 数字水印技术分类
4. 按照嵌入域分类 (1) 空域水印：直接在宿主信号进行像素嵌入，脆弱水印
(2) 变换域水印：DCT、DWT等，鲁棒水印与半脆弱水印 (3) 压缩域水印：在压缩后的位流中嵌入水印，如在矢量量
二、主动取证技术介绍
2.2 主动取证技术定义
数字图像
+
主动取证
=
图像主动取证
载体
技术动作
信息安全
二、主动取证技术介绍
1. 主动：在数字媒体传输之前事先嵌入相关有用信息 （水印），以保护数字媒体。 2. 取证：需要验证数字媒体是否真实、完整和版权信息 时，提取事先嵌入的有用信息进行对比、取证，验证 版权所属与真实性。
化压缩后的索引中或JPEG，MPEG位流中。
二、主动取证技术介绍
2.4 数字水印技术分类
5. 按照是否可见分类 (1)可视水印：水印可见，用于版权保护
(2)不可见水印：鲁棒水印、半脆弱水印、脆弱水印
二、主动取证技术介绍
2.5 数字图像认证水印共性
3. 对恶意篡改的敏感性
即认证系统希望检测到所有影响图像视觉质量的恶意篡改， 对恶意篡改的检测率趋于100%。
Байду номын сангаас
(2) 虚警率PFR：Pfr
(3)
误检率： Pfd
NT NTD NVD
NVD N NT
N p Pfa 1 p Pfr
二、主动取证技术介绍
2.6 数字水印技术评价指标
5. 篡改恢复性能
可恢复脆弱水印算法中 最重要的评价指标
(1)恢复质量：通常用篡改恢复图像与原始图像的PSNR来 衡量篡改的恢复质量，PSNR值越大，表明恢复质量越高。
三、脆弱水印研究
3.2 定位脆弱水印
2、基于图像块
块独立 不能抵抗矢量 攻击和拼贴攻击 文献[3] 块相关 抗拼贴攻击时只能 检测到篡改边界 文献[4] 嵌入偏移块 容易遭受伪造 攻击 文献[5] 随机嵌入 算法安全性 提高 文献[6]
[3] Wong P W. A public key watermark for image verification and authentication. In: Proc Int Conf Image Processing, 1998. [4] Barreto P, Kim H, Rijmen V. Toward secure public-key block-wise fragile authentication watermarking. IEEE Proc Vis Image Signal Process. 2002. [5] 张鸿宾，杨成. 图像的自嵌入及篡改的检测和恢复算法. 电子学报, 2004. [6]和红杰，张家树. 基于混沌的自嵌入安全水印算法. 物理学报, 2007.
二、主动取证技术介绍
2.6 数字水印技术评价指标
4. 篡改检测性能 (1) 漏警率PFA：
Pfa NT NTD NT
其中,NT为被篡改图像块个数 ,NTD为被判定为篡改的篡改 图像块个数, (NT-NTD)即为判 定为真实的篡改图像块个数, NVD为被判定为篡改的真实 图像块个数, N为图像块总个 数, p为篡改比例,即被篡改图 像块个数占图像块总个数的 比例.
2.4 数字水印技术分类
(2)脆弱水印：认证数字水印，不能经受任何操作，对篡改 很敏感，可实现篡改区域定位与恢复。
嵌入 水印 篡改 篡改 检测
篡改 恢复
二、主动取证技术介绍
2.4 数字水印技术分类
(2)半脆弱水印：抵抗无意操作，如JPEG压缩等，对恶意 篡改敏感。经过JPEG压缩后，实现篡改区域检测与恢复。
三、脆弱水印研究
3.2 定位脆弱水印 研究现状
1995年，Walton首次提出用脆弱数字水印方法实现图 像的认证，算法将随机选择的一些像素的灰度值中除了最 低有效之外的其它位的校验和作为水印信息嵌入在该像素 的LSB上，该算法为后来的研究指明了方向。 如今，图像脆弱水印算法已经发展了十几年，从定位精 度的角度看主要分为基于像素和基于图像块两类算法。
证水印是用来检测接收图像的真实性，如果接收方已确知
原始图像，就不存在图像真实性鉴别的问题。
二、主动取证技术介绍
2.5 数字图像认证水印共性
5. 篡改定位
当含水印图像被篡改时，认证系统应能定位图像内容被篡改 的位置，这些信息可以用来推断篡改动机和篡改严重程度；
6. 篡改恢复
在定位“篡改”的前提下，进一步恢复它们被修改前的真
这里，数字主动取证技术就是指数字水印技术
二、主动取证技术介绍
2.3数字图像水印算法一般框图 水印生成
水印嵌入
篡改检测 与认证
二、主动取证技术介绍
2.4 数字水印技术分类
1. 按照抗攻击特性分类 (1)鲁棒水印：抵抗各种操作，包括恶意攻击与无意操作， 用于版权保护
+
=
各种篡 改 完整提取
二、主动取证技术介绍
三、脆弱水印研究
3.2 定位脆弱水印
邻域-统计检测模型 提高了算法的检测 性能 文献[7] 理论推导 对邻域-统计进 行了理论推导 文献[8] 孤立块篡改 文献将图像块水印信息分 为部分分别嵌入，可以检 测孤立块篡改。 文献[9]
[7]He H-J, Zhang J-S, Chen F. Adjacent-block based statistical detection method for self-embedding watermarking techniques. Signal Process. 2009, 89:1557–1566. [8]He HJ, Chen F, Tai HM, Ton Kalkerand, Zhang JS. Performance Analysis of a Block-Neighborhood-Based Self-Recovery Fragile Watermarking Scheme. IEEE Transactions on information forensics and security, 2012, 7(1):185-196. [9]Chunlei Li, Yunhong Wang, Bin Ma, Zhaoxiang Zhang. Multi-block dependency based fragile watermarking scheme for fingerprint images protection. Multimed Tools Appl, 2013, 64:757-776.
4. 鲁棒性
对于鲁棒水印和半脆弱水印，还要考虑其抵抗各种无害变形
的能力，如压缩、加噪声等操作，即含鲁棒性。
二、主动取证技术介绍
2.5 数字图像认证水印共性
1. 不可见性
即含水印图像的失真大小，失真越小水印的不可见性越好。 不影响原始图像的使用
2. 盲检测
认证阶段不需要原始数据，这对认证水印是必须的。由于认
搜集两幅或多幅采用同一方 案、同一密钥嵌入水印的含 水印图像，将不同图像的相 对位置不变的图像区域拼接 形成新的篡改图像。
同一方案、同一密钥嵌入水印的含水印图像
含水印图像
+
||
二、主动取证技术介绍
2.7 常见攻击
3. 恒均值攻击
脆弱水印，针对利用均值生成水印的算法实施的攻击。
保持均值不变，利用相同均值的块进行替换攻击 4. 恒特征攻击 保持生成水印的特征不变，利用相应的块替换攻击 特征提取时，特征要随内容的改变而改变
三、脆弱水印研究
3.2 定位脆弱水印
1、基于像素级 文献[1]、[2]中，Yeung和Minzter较早提出一种基于单像素的 脆弱水印算法，算法不能抵抗黑盒攻击，存在严重的安全隐患。 单像素脆弱水印算的安全隐患，推动了基于图像块的脆弱水印 算法的发展
[1]Yeung M, Mintzer F.An invisible watermarking technique for image verification [A].In Proceedings of the IEEE International Conference on Image Processing[C]. Santa Barbara, USA, 1997,680-683. [2]M. M. Yeung, F. C. Mintzer. Invisible watermarking for image verification. Journal of Electronic Imaging, July 1998,7(3):578– 591.