数字图像取证简介
电子证据和数字取证基础知识与应用
加密与解密技术
针对加密数据的取证，需要运用 密码学原理和方法进行解密操作 。
取证工具与平台
介绍常用的数字取证工具和平台 ，如EnCase、FTK Imager等， 以及它们的功能和使用方法。
03
电子证据收集与保全
收集方法与技巧
现场勘查
对电子设备、网络环境和数据 信息进行全面勘查，记录现场 情况，为后续收集提供证据支
发展趋势与展望
智能化取证技术
随着人工智能技术的发展，未来数字取证将更加智能化，如利用机器学习等技术自动识别 和分析电子数据。
区块链技术在数字取证中的应用
区块链技术的不可篡改性和去中心化特点使其在数字取证中具有广阔应用前景，可确保电 子证据的真实性和完整性。
多学科交叉融合
数字取证涉及计算机科学、法学、侦查学等多个学科领域，未来将进一步推动多学科交叉 融合，提高数字取证的综合水平。
确保电子证据的完整性和真实性，避免数据 篡改、损坏或丢失。
合法性遵循
严格遵守法律法规和取证程序，确保等安全措施，防止电子证据 被非法访问、泄露或破坏。
可追溯性记录
对电子证据的收集、保全和使用过程进行详 细记录，以便后续审查和验证。
收集与保全的实践案例
持。
数据提取
通过专业工具和技术手段，从 电子设备中提取相关数据信息 ，包括文件、邮件、聊天记录 等。
网络监控
对特定网络环境和通信进行实 时监控，捕获网络传输中的数 据包和通信记录。
远程取证
通过网络远程访问目标设备， 收集相关电子证据，适用于跨 地域或无法直接访问设备的场
景。
保全措施与注意事项
完整性保护
民事诉讼中的应用
合同纠纷
在涉及电子合同的民事诉讼中，数字取证技 术可用于验证合同的有效性、确定合同签署 时间和地点等关键信息。
网络安全冷门专业
网络安全冷门专业网络安全冷门专业：数字取证在当今数字化时代，网络安全已经成为各个行业和个人都必须面对的重要问题。
为了保护网络和数据的安全，数字取证成为一门冷门但重要的网络安全专业。
数字取证专业旨在通过调查和收集电子证据来辅助法律诉讼，以及揭示和阻止网络犯罪行为。
数字取证专业的核心任务是使用适当的检索工具和技术来分析、保存和恢复电子数据。
这种数据可以包括电脑、手机、服务器等设备中的文件、通信记录、照片和视频等。
数字取证专业需要掌握计算机取证的各种技术和工具，以及了解法律规定和程序要求。
虽然数字取证专业相对冷门，但它在法律诉讼、犯罪调查和网络安全领域的应用越来越广泛。
在刑侦领域，数字取证可以帮助调查人员收集和分析电子证据，查明罪犯的身份和犯罪动机。
在民事诉讼中，数字取证可以协助律师调查证据、保护客户权益并支持法庭上的诉讼。
数字取证专业需要具备技术和法律知识的双重背景。
专业课程通常包括电子数据的获取方法和技术、数字取证法律法规、数字证据的收集和分析等方面的内容。
学生还需要熟悉计算机和网络系统的工作原理，并有能力应对不同类型的数据格式和设备。
数字取证专业毕业后的就业前景也非常广阔。
从政府机关到保险公司，从金融机构到科技公司，几乎每个行业都需要数字取证专业人才。
许多企业和组织都雇佣数字取证专业人员来确保其网络和数据的安全，以及调查内部违规行为。
此外，一些专门从事取证服务的公司也招聘数字取证专业人员。
随着技术的不断发展和威胁的不断繁殖，数字取证专业迎来了更多的机遇和挑战。
网络犯罪行为的复杂性和数量的增加，给数字取证带来了更高的要求和压力。
数字取证必须不断更新技术和工具，以应对新的威胁和攻击方式。
此外，随着隐私和个人数据保护的法律要求越来越严格，数字取证还需要在合规性和伦理问题上保持专业。
总之，数字取证是一门冷门但重要的网络安全专业。
它是调查网络犯罪、确保网络安全和保护个人隐私的重要环节。
数字取证专业需要具备计算机技术和法律知识的双重背景，毕业后的就业前景广阔。
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
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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。
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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计算机取证技术及发展趋势
计算机取证技术及发展趋势计算机取证技术是指利用计算机科学和法律手段来收集、保留和分析电子证据的过程。
随着计算机犯罪日益普及化和复杂化，计算机取证技术也在不断发展。
以下是计算机取证技术及其发展趋势：1. 数字取证：数字取证是指通过技术手段获取和分析计算机系统、存储媒体和网络中的电子证据。
随着技术的不断进步，数字取证工具和技术也不断更新，以适应不断出现的新型电子媒体和网络威胁。
2. 云取证：随着云计算的流行，越来越多的数据存储在云中。
云取证是指获取和分析云存储和云服务中的电子证据。
这涉及到对云平台的了解和对云存储中的数据进行合法的获取和分析。
3. 移动设备取证：随着智能手机和平板电脑的普及，移动设备取证变得越来越重要。
移动设备取证涉及到获取和分析移动设备中的电子证据，例如通话记录、短信、照片等。
由于移动设备的多样性和复杂性，移动设备取证技术也在不断发展。
4. 大数据分析：随着大数据时代的到来，越来越多的数据需要进行分析，以发现隐藏在其中的信息和模式。
计算机取证技术也可以利用大数据分析技术来挖掘电子证据中的信息，辅助调查和取证过程。
5. 自动化取证：随着电子证据的不断增多和复杂性的提高，传统的手工取证方式已经很难满足需求。
自动化取证技术利用机器学习和人工智能等技术，可以自动化地获取、分析和报告电子证据，提高效率和准确性。
6. 区块链取证：区块链是一种分布式的、可追溯的和不可篡改的数据结构，具有很强的安全性和可信度。
计算机取证技术可以利用区块链的特性来获取和分析基于区块链的交易和合约等电子证据，例如比特币和其他加密货币的取证。
总之，计算机取证技术将随着技术的不断进步和犯罪形式的不断演变而不断发展。
趋势包括数字取证、云取证、移动设备取证、大数据分析、自动化取证和区块链取证等。
数字图像盲取证技术研究综述
数字图像盲取证技术研究综述作者：罗鸿斌来源：《无线互联科技》2014年第02期摘要：数字图像盲取证作为一种不依赖任何预签名提取或预嵌入信息来鉴别图像真伪和来源的新课题，正逐步成为多媒体安全领域新的研究热点，本文首先介绍了这一领域当前的研究现状和进展，接着从图像篡改遗留痕迹特征、图像内在统计特性、成像设备一致性三个方面阐述了当前图像盲取证技术的主要方法，并分析了不足之处。
关键词：数字图像取证；篡改检测随着计算机技术、网络技术、多媒体技术的迅速发展，数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。
大多数人对数字图像的修改只是为了增强表现效果或为了好玩，但也不乏有人出于各种目的故意篡改，甚至恶意地利用、传播经过精心伪造的数字图像，这严重的影响了科学发现、保险和法庭证物等，无疑会对政治、军事和社会的各方面会产生恶劣的影响。
因此，面向真实性检测的数字图像盲取证技术是迫切需要的一种技术，潜在的应用领域广泛，涉及新闻媒体、电子票据、文档签名、法庭犯罪取证、保险事故调查、军事情报分析等领域，有着广泛的应用前景，正逐步成为多媒体数据安全领域新的研究热点。
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，它涉及计算机视觉、信号处理、计算机图形学、机器学习、成像传感器、模式识别等领域的知识。
数字图像取证技术要解决的问题主要包括以下几个方面：能否确认一幅图像是真实（原始）图像，还是经过篡改操作处理后的伪造图像；能否确认伪造图像的篡改区域和篡改程度；能否确认图片是由成像设备拍摄的照片，还是由计算机生成的图片；能否确认拍摄照片的成像设备的类型或品牌。
目前，通常有两种取证技术一是数字图像主动取证技术（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。
数字取证过程特点方式方法原则
数字取证过程特点方式方法原则数字取证是指通过科学的方法和技术手段，获取、保护、分析和呈现与计算机相关的电子证据的过程。
数字取证过程具有以下特点、方式、方法和原则。
一、特点1. 高度科学性：数字取证是一项高度科学化的工作，要求取证人员具备专业知识和技能，遵循科学的方法和规范。
2. 可靠性：数字取证的过程需要保证取证过程的准确性和可靠性，确保所获取的证据真实、完整、可信。
3. 隐私保护：在数字取证过程中，需要尊重和保护当事人的隐私权，合法获取证据，避免非法侵犯个人隐私。
4. 法律合规性：数字取证必须遵守相关法律法规，合法获取证据，确保取证过程的合法性和合规性。
二、方式1. 预取证：在进行数字取证之前，需要进行预取证工作，包括确定取证范围、采取保护措施、制定取证计划等。
2. 采集取证：通过科学的方法和技术手段，获取电子证据，包括硬件取证、网络取证、数据恢复等。
3. 分析取证：对采集到的证据进行分析和提取，找出关键信息和痕迹，还原事件过程，确定证据的可信度和可靠性。
4. 呈现取证：将分析提取到的证据进行整理、分类、呈现，形成可视化的报告或证据材料，便于法庭审理和调查。
三、方法1. 保护现场：在进行数字取证的过程中，需要保护好取证现场，避免证据被破坏或篡改。
2. 遵循链式证据原则：数字取证过程中，需要遵循链式证据原则，确保证据的完整性、可靠性和不可篡改性。
3. 采用合适的取证工具和技术：数字取证需要使用专业的取证工具和技术，如取证软件、取证设备等，确保取证过程的准确性和可靠性。
4. 采用合适的分析方法：数字取证的分析过程需要采用合适的方法，如静态分析、动态分析、行为分析等，以获取更多有效的证据信息。
5. 遵循规范和流程：数字取证需要遵循相关的规范和流程，如ISO27037、NIST SP800-86等，确保取证过程的合法性和规范性。
四、原则1. 合法性原则：数字取证必须在法律允许的范围内进行，遵守相关法律法规，确保取证过程的合法性。
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。
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
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
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。
数字取证技术追踪与分析网络犯罪证据培训课件
实际操作演示及注意事项
确保操作环境安全
在进行取证操作时，要确保操作 环境的安全性和稳定性，避免数
据泄露或损坏。
遵循法律程序
在取证过程中，要严格遵守法律 程序和相关规定，确保取证活动
的合法性和有效性。
记录详细操作步骤
在取证过程中，要详细记录每一 步操作过程和结果，以便后续复
查和验证。
05
法律法规与伦理道德考量
者的行为轨迹。
网络流量数据
捕获网络传输过程中的数据包 ，通过分析可发现异常流量和 恶意行为。
文件和数据库
存储着大量的用户信息和业务 数据，可能成为网络犯罪的攻 击目标或留下犯罪痕迹。
社交媒体和通讯记录
犯罪嫌疑人在社交媒体上的发 言和通讯记录可能成为关键证
据。
网络犯罪证据特点分析
隐蔽性
网络犯罪证据往往隐藏 在大量的正常数据中，
电子数据已被广泛认可为 一种有效的法律证据，对 于打击网络犯罪具有重要 意义。
易于篡改
电子数据易于被篡改且不 留痕迹，因此确保其完整 性和真实性至关重要。
技术依赖性
电子数据的收集、保存和 分析需要依赖特定的技术 手段和工具。
常见网络犯罪证据类型
系统日志
记录计算机系统或网络设备的 操作和活动，可用于追踪攻击
难以被直接发现。
易逝性
电子数据容易被覆盖或 删除，因此及时收集和
保存证据至关重要。
多样性
网络犯罪证据类型多样 ，包括文本、图像、音 频、视频等多种形式。
跨地域性
网络犯罪往往涉及多个 国家和地区，证据的收 集和分析需要跨国合作
。
03
数字取证技术方法与实践
数据恢复与提取技术
数据恢复技术
【计算机应用】_数字图像取证_期刊发文热词逐年推荐_20140726
推荐指数 1 1 1 1 1 1
2010年 序号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18
科研热词 数字图像取证 源相机辨识 设备成分取证 篡改检测 真实性鉴定 相机指纹 相关性检测 源设备辨识 模式噪声 数字版权管理 数字多媒体取证 成像传感器 彩色图像 奇异值分解 多尺度小波分析 基于内容的拷贝检测 取证攻击 传感器模式噪声
2008年 序号 1 2 3 4 5 6 7 8 9
科研热词 被动盲检测 矩特征量 数字图像盲取证 数字图像取证 支持向量机 截尾奇异值分解 复制区域伪造 图像质量评价量 图像拼接检测
推荐指数 1 1 1 1 1 1 1 1 1
2009年 序号 1 2 3 4 5 6
科研热词 统计矩 数字取证 支持向量机 块离散余弦变换 图像质量评价量 图像拼接检测
推荐指数 1 1 1 1 1
科研热词 模式噪声 源相机识别 数字图像取证 非抽样contourlet变换 熵 模糊聚类 来源取证 数字图像 噪声方差 neyman-pearson准则
推荐指数 3 2 2 1 1 1 1 1 1 1
2014年 序号 1 2 3 4 5
科研热词 重采样伪作检测 缩放因子估计 数字图像盲取证 抗jpeg压缩 再采样
推荐指数 3 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
2011年 序号 1 2 3 4 5 6 7
2011年 科研热词 数字图像取证 鲁棒性 特征选择 灰度共生矩阵 源相机分类 支持向量机 图像区域复制粘贴篡改 推荐指数 2 1 1 1 1 1 1
2012年 序号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
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@}
Fall, 2009
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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University of Science and Technology of China
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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University of Science and Technology of China
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。
2009-12-18
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法证领域中的图像取证技术研究与应用
法证领域中的图像取证技术研究与应用简介随着科技的不断发展，现代社会中的犯罪手段也逐渐变得隐蔽和复杂。
在法律领域中，图像取证技术的研究和应用成为了重要的工具，用于获取、分析和呈现相关的证据。
本文将针对法证领域中的图像取证技术进行研究和应用的探讨，分析其原理、方法及应用情况。
一、图像取证技术的原理与方法1. 数字图像取证数字图像取证是指利用计算机科学，对数字图像进行分析和研究，以获取相关的证据。
该技术使用各种图像处理和分析算法，可用于还原、恢复、分析和解密数字图像中的隐藏或被篡改的信息。
常用的数字图像取证方法包括：（1）图像去噪和增强：通过去除图像中的噪声和改善图像的质量，提高后续分析的准确性和可靠性。
（2）图像比对和匹配：通过图像特征提取和比对算法，对图像进行相似性匹配，判断是否存在相同或相似的图像。
（3）图像恢复和修复：通过图像处理算法，恢复被篡改或损坏的图像，还原原本的内容和结构。
（4）隐写术和加密分析：通过对图像中隐藏的信息进行提取和解析，分析图像中可能存在的隐秘信息。
2. 视频图像取证视频图像取证是指对视频文件中的图像进行分析和研究，提取关键信息以支持法律调查和判断。
视频图像取证技术主要应用于监控摄像头、无人机、移动设备等各类视觉记录装置中获取的视频图像。
常用的视频图像取证方法包括：（1）帧提取和关键帧定位：从视频中提取出帧图像，并通过关键帧定位技术找到与案件相关的关键帧。
（2）图像识别和智能检索：利用图像识别和智能检索算法，对视频图像中的目标物体进行识别和匹配，提取出相关的证据。
（3）视频分析和行为识别：通过对视频图像进行分析和处理，识别出视频中的人物、车辆等关键元素，并对其行为进行识别和分析。
（4）视频还原和鉴定：通过视频处理算法，对视频图像中存在的模糊、噪声等问题进行修复，还原出清晰的视觉信息，并对视频的真实性进行鉴定。
二、法证领域中的图像取证技术应用1. 刑事案件取证图像取证技术在刑事案件中起到了重要的作用。
数字取证技术在网络犯罪侦查中的应用
数字取证技术在网络犯罪侦查中的应用数字取证技术是一种通过获取、保护、分析和呈现电子证据的方法和技术，已经成为现代刑事司法领域中不可或缺的工具。
在当今信息技术高度发达的社会中，网络犯罪问题日益突出，数字取证技术在网络犯罪侦查中发挥着重要的作用。
本文将探讨数字取证技术在网络犯罪侦查中的应用以及其对打击网络犯罪的意义。
一、数字取证技术的基本原理数字取证技术是通过一系列科学技术手段和方法来发现、收集和提取电子证据。
其基本原理包括以下几个方面：1. 数据获取：数字取证技术通过对计算机、手机、存储设备等物理介质进行取证，获取被调查者的电子数据。
2. 数据保护：数字取证技术在获取电子数据的同时，需要采取一系列措施，确保获取的数据的完整性、可靠性和保密性，以避免数据被篡改或泄露。
3. 数据分析：数字取证技术对获取的电子数据进行深入分析，寻找隐藏其中的关键信息，还原犯罪事实，确定犯罪嫌疑人的身份和行为。
4. 数据呈现：数字取证技术将分析得到的电子证据以合适的形式呈现给司法机关，便于侦查人员了解案件情况，做出合理的断案结论。
二、数字取证技术在网络犯罪侦查中的应用1. 追踪犯罪行为：网络犯罪的行为主体通常通过网络进行交流和活动，这为数字取证技术提供了相对明确的线索。
警方可以通过追踪IP地址、监控通讯记录等手段，确定犯罪嫌疑人的身份和行踪，为后续的侦查工作提供参考。
2. 分析证据链：在网络犯罪案件中，电子证据通常呈现为各种形式，如电子邮件、通话记录、网站日志等。
数字取证技术可以通过对这些证据的分析，建立完整的证据链，揭示案件的真相，为法庭审理提供确凿的证据支持。
3. 破解加密信息：网络犯罪分子常常利用加密技术来隐蔽犯罪行为的证据。
数字取证技术可以通过密码破解、恢复被删除数据等手段，获取加密信息，为调查人员提供更多的线索。
4. 防范网络犯罪：数字取证技术不仅在案件侦查中发挥作用，还可以用于事前的防范和预防。
通过对网络安全性进行评估和监测，及早发现潜在的网络犯罪威胁，并及时采取相应的措施，防止犯罪发生。
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。
1x数字影像处理职业技能等级证书
数字影像处理职业技能等级证书1. 介绍数字影像处理是一门重要的职业技能，涉及到数字影像的处理、编辑、修饰等方面。
为了证明自己在这一领域的专业技能，许多人选择获取数字影像处理职业技能等级证书。
本文将对数字影像处理职业技能等级证书进行全面评估，并深入探讨其价值和意义。
2. 什么是数字影像处理职业技能等级证书数字影像处理职业技能等级证书是指通过一定的考试或评估，证明个人在数字影像处理领域具有一定的专业技能和能力。
这些证书通常由相关的行业机构或组织颁发，被广泛认可并具有一定的权威性。
3. 数字影像处理职业技能等级证书的意义获取数字影像处理职业技能等级证书具有重要的意义。
证书是对个人专业能力的肯定和认可，可以在求职、职业发展等方面起到积极的作用。
证书的获得需要经过一定的考核和评估，可以提升个人的专业水平和素质。
证书可以增加个人的竞争力，让个人在职场上更加突出。
4. 如何获取数字影像处理职业技能等级证书想要获取数字影像处理职业技能等级证书，首先需要了解相关的考试内容和要求。
一般来说，需要参加一定的培训或学习，掌握数字影像处理的基本理论和技能。
之后，需要通过相关的考试或评估，达到一定的分数或标准，才能获得证书。
5. 个人观点和理解我认为，获取数字影像处理职业技能等级证书对于个人的职业发展非常重要。
证书不仅可以证明个人在数字影像处理领域具有一定的专业能力，还可以提升个人的专业水平和竞争力。
我会积极准备相关的考试，争取尽快获得数字影像处理职业技能等级证书。
总结与回顾通过本文的探讨，我们了解了数字影像处理职业技能等级证书的重要性和意义。
证书不仅是对个人能力的认可，还可以提升个人的专业素质和竞争力。
获取数字影像处理职业技能等级证书是非常值得的。
希望本文能对你有所帮助，谢谢阅读！在写作过程中，我还会结合实际案例和具体技能要求，深入探讨数字影像处理职业技能等级证书的相关话题。
文章将会从基础知识到深入理解，由浅入深地展现数字影像处理职业技能等级证书的重要性和获取方法。
数字取证：现代刑事侦查的利器
现代刑事侦查的利器如今，随着科技的快速发展，数字取证已成为现代刑事侦查中不可或缺的利器。
数字取证是指通过对电子设备、网络数据和数字媒体进行调查和分析，从中提取关键信息以帮助破案的过程。
它为刑事侦查人员提供了一种高效、准确的手段来收集、存储和分析大量的数字证据。
数字取证在现代刑事侦查中的作用不可低估。
首先，数字取证可以迅速获取嫌疑人的个人信息和行为轨迹。
通过分析手机记录、电脑硬盘、社交媒体账户等数据，可以得知被调查人的通信记录、活动地点以及与其他人员的关系，从而构建起案件的线索和逻辑链条。
这些信息的获取速度远远超过了传统取证手段所需的时间，为侦查工作的快速展开提供了重要支持。
其次，数字取证还可以解读隐藏在数字媒体背后的真相。
随着社交媒体的普及，人们越来越多地在网络空间中留下自己的足迹。
刑事侦查人员可以利用数字取证技术深入挖掘这些数据，分析犯罪嫌疑人的言行举止，了解他们的心理状态和动机。
通过对聊天记录、发布的帖子和评论的分析，侦查人员可以揭示罪案背后的动机和蛛丝马迹，为案件的侦破提供有力证据。
此外，数字取证也对证据的保全和可靠性提出了更高的要求。
数字取证的过程必须遵循一定的法律程序和科学方法，并保证证据的完整性和可信度。
刑事侦查人员需要采用专业的设备和技术来收集和保存数字证据，防止证据在获取和保管过程中受到破坏或篡改。
只有确保了数字证据的真实性和可靠性，才能在法庭上有力地支持起诉和定罪的行为。
值得一提的是，数字取证也面临着一些挑战和争议。
首先，随着技术的不断进步，犯罪分子也在不断寻找新的方式来隐藏和销毁数字证据。
刑事侦查人员需要不断学习和适应最新的取证技术，以保持对犯罪分子的追踪和打击。
其次，数字取证涉及大量的数据处理和分析工作，对侦查人员的专业技能和工作负荷提出了更高的要求。
因此，培养专业的数字取证人才和建立高效的数字取证团队是至关重要的。
总的来说，数字取证作为现代刑事侦查的利器，为警方提供了一种高效、准确的手段来收集和分析大量的数字证据。
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现状、前景、未来
• 现状：研究人员逐年在增加，研究不断深入。
• 不足：绝大多数的存在的工具仅仅能鉴别图像 的真伪。没有做一种针对这种通过图像介质传达的 信息的更改的研究，没有提到篡改的动机。
• 未来：图像取证的主要的挑战可能是将它与视 觉感知相结合。理解视觉语义的概念可能会解决当 前数字图像取证技术的主要缺点：在恶意篡改和 “无辜”润饰之间的区别，如红眼修正和艺术性的 操纵。
不依赖篡改形式的篡改检测
• 绝大多数的图像被存储为JEPG格式，因 为它是一种广为传播的压缩技术之一。
• 如果一幅图像起初就来源于两幅不同的 JEPG图像，不同的压缩痕迹会显现出来。
• 被篡改区域比这个区域周围有一个更低 的质量因子。
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！
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
需要回答两方面的问题
•第一、数字图像是否是被该图像所称的 捕获工具所捕获。
•第二、该图像是否描述的是其最原始的内 容。
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
数字水印
• 数字水印（Digital Watermarking）技术是将 一些标识信息（即数字水印）直接嵌入数字载体 当中（包括多媒体、文档、软件等）或是间接表 示（修改特定区域的结构），且不影响原载体的 使用价值，也不容易被探知和再次修改，但可以 被生产方识别和辨认。 • 通过这些隐藏在载体中的信息，可以达到确认 内容创建者、购买者、传送隐秘信息或者判断载 体是否被篡改等目的。 • 数字水印是实现版权保护的有效办法，是信息 隐藏技术研究领域的重要分支和研究方向。 • 数字水印技术特点：安全性、隐蔽性、鲁棒性、 嵌入容量
Digital image forensics : a booklet for beginner
数字图像取证
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。
作者定义固有的篡改图像指纹m为
，
这个用来在运用了m后灰度直方图的改变。
• 指纹被建立模型和分析来区分篡改图像和真实图像。
图像融合检测
• 将不同图像的部分拼接进一幅图像导 致图像融合篡改。 • 现代编辑工具允许以一种有说服力的 方式覆盖拼接痕迹，但是对篡改者来说要匹 配组成合成图像区域的光照条件仍然是不可 能的，很多研究都致力于通过场景光照分析 来进行篡改检测。该技术基于对阴影的几何 的和光度的属性的分析。通过点光源观察一 个物体亮度，和这个物体在地板上的阴影是 与平面同源性有关的，作者提出验证在一个 场景中的的所有物体是否满足该同源性条件。
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。
检测在单幅图像上的篡改操作ห้องสมุดไป่ตู้
• 绝大多数的图像处理操作能够被看作是留下了统计 痕迹的像素映射；因此，每个被篡改的图像都带着类似 “指纹”的信息来描述图像处理的历史。
• 给一个映射(处理算法)m，在篡改图像J中，每个像 素W与它的在原始图像I中相应的像素X有关系W=m(X)。 并且，原始图像直方图 和J的相应的直方图 有关系：