数据取证中视频篡改技术的研究

计算机教学

引言

目前多媒体数字取证技术主要可以分为两类；主动取证和被动取证。主动取证就是在多媒体中加入一些课验证的函数例如数字签名和水印技术。但是这些技术通常对软件和硬件的要求比较高，不适合大面积的推广。被动取证则是主要研究多媒体的物理取证和篡改两方面。其中物理取证则主要是对多媒体设备的采集处理和输出设备的取证识别。目前主流的方法是CMOS/CCD噪声。篡改方面的取证就是针对对媒体数据经过篡改后会留下一些痕迹或者改变一些统计变量，基于这些变化的研究。

1.研究现状

多媒体数字取证前期的研究主要是针对主动取证法，受到硬件条件的制约发展很缓慢。今年来研究主要从被动取证研究出发。研究那些没有被事先保护过的视频。早期Hany Farid提出的双谱分析法来研究多媒体的篡改，也就是色谱法和质谱法，分别利用色谱对定量的分析精确度高和质谱对定性的精确度高两者结合起来对多媒体数字进行分析。由于真实的多媒体数字中的信号是具有弱高阶统计相关性，如果发生篡改就会改变这关系。

2009年左右随着Jessica Fridrich 等一大批科学家开始研究多媒体数字取证，数字取证的研究开始步入正轨。Jessica Fridrich提出基于相机传感其噪声模式简报图像的真实性的方法，其原理就是借鉴主动取证中的数字签名的方法，把传感器噪声看作一种数字签名来对图像进行取证。Erwin J Alles等针对大压缩比JEPG图像的原像进行研究。Farid教授从相机硬件规格物理特性，图片的像素，图片的格式及相关几何学分析的常见的三大类对图片篡改的技术及其对应取证方法。

在视频取证方面由于其复杂性高于图片取证，所以很多针对图像的方法不能应用到视频取证。2007年Farid教授建立了“数字视频取证”的项目，正对视频取证提出了针对逐行、隔行、投影、复制、多重压缩等多种篡改视频的方法。Chih-Chung Hsu等通过对噪声进行建模的方法。Michihiro Kobayashi提出的针对视频噪声分布特征的方法。针对这些理论国内很多顶尖大学也把这些理论应用到实际中来。例如通过视频中物体运动矢量的一致连续性来观察窗口变化的篡改、针对删除对象的篡改提出的基于鬼影效应的方法，都取得的在实际应用中的巨大成功。

2.主流方法介绍

视频篡改取证的基本流程有两种。

第一种：视频流、视频帧、边缘提取、特征点检验匹配、复制黏贴检测，确认是否帧内篡改。

第二种：视频流、视频序列、内在连续性、帧相似性检测和运动对象异常检测、确认是否帧间篡改。

视频取证主要包括；视频的来源取证、真实视频和计算机合成虚拟视频区分取证、视频篡改取证等三大类。其中视频篡改的现状最为堪忧，主要的研究方向有从视频篡改后的遗留痕迹和视频压缩等两大方面进行研究。

下面介绍下视频篡改的定义：本文给出的视频篡改的定义就是借助某些第三方软件，对视频进行恶意的编辑，改变视频原来所呈现的真实性以达到对自己有利的非法修改。常见的修改方法有：

（1）替换：选取某些视频当中的某些帧数去替换真实视频中的帧数相等的视频。

（2）删除：删除视频中的某些帧数，通常有直接擦除和间接切割两种方法。

（3）复制：通过选取某一目标把它复制到视频中某一区域，会导致视频中出现多次这个目标。包括同源复制和异源复制。

■2.1 MPEG双压缩篡改检测

MPEG格式是一种常见的视频格式，Farid H教授最早带领团队对其进行研究，分为空间域和时间域上的研究。对MPEG进行以没帧以不同比特率进行重新编码时,DCT会出现规律性的分类，如果视频篡改则会出现DCT系数偏离原

数据取证中视频篡改技术的研究

作者/陈若寒，福建省警察学院

摘要：随着网络和计算机技术的快速发展，近年来大量简单易上手的多媒体编辑软件开始流行开来。这些软件给人们带来欢乐的同时也带来了一些不良的危害，其中最大的危害就是大量的恶意篡改后的视频通过网络传播出来，对社会的稳定带来危害。一些不法分子甚至把篡改后的图片视频的拿来做证物，让无辜者受到诬告。如06年某摄影师对以色列的空隙图片进行合成、08年伊朗公布的虚假导弹图片、13年某摄影对叙利亚士兵的图片修改等都对社会舆论造成不良影响。各种多媒体造假如雨后春笋般的出现的我们的生活中，使得人们无法判断这些多媒体数字资源的真假，严重减低这些多媒体资料本该有的公信力。多媒体数字取证的可信度是当今网络安全的一个重要问题。本文针对这一现状提出了一些常见的视频篡改技术理论及应用。

关键词：多媒体数据取证；视频篡改检验

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62 | 电子制作 2017年11

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来提取视频的纹理特征和灰度值还有离散群点来对帧篡改的视频进行检验。 ■2.3 删除帧的篡改检验

主要针对不同是视频编辑软件提出了不同的实际应对

方法，例如对MSU Logo Remove 软件的原理，提出了基于滤波检测算法。对Mokey 软件针对MPEG 二次压缩会有

很强的鲁棒性的检验、和利用模糊聚类算法对视频帧的能量差进行聚类分析检验。针对把摄像头中视频的目标删除提出相对应的相邻帧的运动矢量算法。 ■2.4 颜色一致性篡改检验

针对颜色一致性额算法，①先计算视频的颜色直方图，

②再计算视频中颜色一致性的阈值，③再通过过对比自适应阈的一致性把远离自适应阈值的点预测唯篡改点。这样的算法存在很多优点首先可以对视频中存在快速

运动的物体的篡改进行检测、其次对视频中存在很复杂的背景的篡改也可以检验、再次可以对不同格式的视频都可以用这种方法。在平常的视觉系统中，色彩是人们感觉外界事物的主要特征，而对于数字媒体通常采用建立不同特征的数学模型来描述这些色彩，目前最主流的是采用RGB 颜色空间

来统计色彩分布的特征向量。颜色直方图是早期描述传统颜色特性向量的方式，它反映视频帧整体的颜色表现情况。具有旋转不变性和尺度不变性，对于图像的尺寸，方向都有很强的鲁棒性。如何度量视频不同帧之间的内容一致性一致是近年来为能很好解决的一个问题。主要受到如何选取合适的特征和如何建立适当的测量标准，由于直方图只对全局的变化，对局部的运动不敏感。所以很适合道路监控。内容的一致性就是，内容的相似性和内容的连续性。目前主要的方法有相似性测量法，包括相交法、范式举例、欧式距离、相似度测量算法等。

种改进方法。通过融合多个特征的视频复制黏贴算法。一共有3个步骤。

①利用三维块匹选取去噪算法对视频的帧进行去噪，从而提取噪声图示中的B、G、R 三个管道的多维一阶统计特征。②对视频的所有帧进行多维相位一致性处理，最终找出4维一阶统计特征。③利用LIBSVM 分类器对融合后的16维统计量进行分类统计对比，最终通过对比得出视频是否存在篡改。

3.后续展望

现阶段虽然对多媒体数据取证中的视频篡改研究已经

有了大幅度的进步，但是相对现在网络的发展和视频编辑软件的普及。这些理论还是会显得有些无力。主要存在这些问题首先目前的对篡改视频的检验方法还不够完善，还没有成为一套完整的体系。例如每种的检验算法都会存在某些缺点，都是针对特定篡改方法提出的。对于复合的篡改还不还适合还存在各种限制条件。其次这些算法普遍存在很强的鲁棒性，视频经过压缩和没有压缩的检验成功率相差很多，检验方法的的一些分类和阈值都没有明确的选取方法，需要对视频进行大量实验才能确定，需要消耗大量的时间精力。最

后由于视频检测还处于研究阶段，大量的理论需要实验去验证计算，但是在针对公共视频的数据库少之又少，人们很难利用大量有效的视频数据去做实验。目前对于视频的篡改现象已经越来越严重了，对于视频篡改的研究迫在眉睫。我们

需要投入更多的资源去研究。

参考文献

＊ [1]H. Farid. Detecting Digital Forgeries Using Bispectral Analysi s[R]. Technical Report, AIM-1657, MIT AI Mrmo, 1999.

＊ [2]J. Lukaecks, J. Fridrich and M. Goljan. Digital Camera Identif ication from Sensor Noise[J]. IEEE trans. 2006, 1(2)