数字图像取证简介

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
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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
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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。
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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：