一种基于事件检测的视频取证方法*

目前计算机视频取证的一个重要目标是如何快速准确地在海量视频中定位犯罪事件发生的时刻和地点,最终形成视频证据。针对复杂背景条件下丢弃或拾起等事件的监控视频,提出一种基于光流特征和形状特征结合的事件检测方法。通过实验证明了该方法在视频事件分析取证中的有效性。     

并行技术在取证工作中的应用

随着计算机技术的不断发展,硬盘容量的不断提升。目前的取证方式针对大容量硬盘与突发群体性案件中的海量数据无法实现快速而高效的取证分析工作。无法满足高速、高效地为信息研判提供支持,为此需要一种高速、高效的并行取证分析方式与相关技术,加快目前针对大容量硬盘或海量硬盘数据的取证分析工作。     

基于云计算的视频取证监控系统*

在视频取证过程中,面对多摄像头非协作工作方式的视频取证的缺陷以及海量的视频数据和复杂的取证计算问题,提出了一种基于云计算的视频取证监控系统的解决方案。在该方案中,各摄像头采用协作工作方式,监控系统中的视频数据保存在云计算系统中,终端用户需要的视频监控服务由云计算平台来提供,取证过程中的目标识别和跟踪等复杂计算也由云计算平台提供。该系统可以充分利用云计算平台的虚拟存储和虚拟计算能力,解决取证现场的多摄像头的协作工作能力,提高视频取证的处理效率和取证的准确性以及提高各种终端用户的监控灵活性和方便性。     

基于大数据架构的电子数据取证技术研究

由于大数据的发展,电子数据取证对象的变化给电子数据取证带来了极大的挑战.针对此问题,本文提出基于大数据架构的电子数据取证技术研究.通过对目前电子数据取证面临海量数据、数据多样性、取证准确度、数据存储安全性等多个方面的问题进行研究分析,运用Hadoop、可视化、层次化等基于大数据架构的方法进行电子数据取证分析,并与传统电...     

智能视频异常检测事件研究分析

目前,国内大多数视频监控主要是录制视频数据,用于事后取证,或将视频数据传输到监控中心,由大量工作人员观测和分析所传输的视频数据,存在人工成本过高、数据实时性处理得不到保证等问题。为此,针对当前智能视频监控中的视频异常检测事件,提供了视频异常事件的定义、检测流程以及所使用的主要方法,并总结了智能视频异常检测技术。     

海量视频人脸提取与识别并行框架设计及优化

近年来,监控设备大量应用于城市智能化建设中,而其产生的海量视频数据,亟待一种快速高效的解决方案。随着大数据处理技术的发展,使得处理海量视频数据成为可能。本文将视频数据集解耦合实现任务的并行处理,通过Spark读取数据流的同时获取关键帧的方式解决了解耦视频数据引起数据倍增问题,并对图片特征数据进行优化,进而在Spark上实现了具有高可扩展性并行处理海量视频数据的框架。本文在天河二号云平台上进行部署实验,分析实验结果表明随着处理节点个数增加本框架可以获得近线性的加速比。     

电子数据建模取证案例实践与建议

一谈到电子数据取证,马上就联想到专业技术知识问题,本文在专业技术取证的基础上,结合侦查思维,对电子数据取证提出新的思路——电子数据建模取证,目的是让数据说话,并以实战案件为例,谈谈对海量电子数据建模取证实践与建议;本案电子数据取证人员就电子数据的真实性、合法性、关联性出庭应诉,接受审判人员及律师的质询,事后检察院的工作...     

基于分层语义的体育视频标注及索引研究

如何在海量的图像、视频和音频数据中快速找到用户关心的内容是检索领域研究的热点之一.从体育视频结构的特点出发,分析并给出一种语义标注及分层索引方法,对于一个体育视频数据,可通过与特征库匹配自动完成视频数据标注.检索时根据分层分级结构索引,能快速定位搜索范围,并根据用户反馈信息,执行一个新的动态学习检索过程,提高检索效率.     

数据挖掘在网络取证中的应用方法研究

计算机取证学科是一门正在兴起的新型学科,如何从海量和纷繁复杂的数据中,获取与案件相关的电子证据,是计算机取证的重要内容。本文介绍了数据挖掘方法解决计算机取证中的电子证据关联性和内在联系的分析思路,并提出了数据挖掘在计算机取证中的应用框架,给出数据挖掘方法在网络取证中的具体应用。     

一种改进的静态取证数据挖掘算法

随着计算机犯罪案件的日益增加,采集犯罪证据的计算机取证技术已成为目前的研究热点。计算机取证有事后的静态取证和实时的动态取证两种方法。静态取证的关键是从海量的数据中筛选挖掘出与案件相关的、反映案件客观事实的、有效的犯罪证据信息。基于已有静态取证分析方法的不足,文章提出了一种改进的静态取证数据挖掘算法,并通过对大量数据的测试证明,该算法不但可行而且准确性及效率较高。     

Video content authentication techniques: a comprehensive survey

In this digital day and age, we are becoming increasingly dependent on multimedia content, especially digital images and videos, to provide a reliable proof of occurrence of events. However, the availability of several sophisticated yet easy-to-use content editing software has led to great concern regarding the trustworthiness of such content. Consequently, over the past few years, visual media forensics has emerged as an indispensable research field, which basically deals with development of tools and techniques that help determine whether or not the digital content under consideration is authentic, i.e., an actual, unaltered representation of reality. Over the last two decades, this research field has demonstrated tremendous growth and innovation. This paper presents a comprehensive and scrutinizing bibliography addressing the published literature in the field of passive-blind video content authentication, with primary focus on forgery/tamper detection, video re-capture and phylogeny detection, and video anti-forensics and counter anti-forensics. Moreover, the paper intimately analyzes the research gaps found in the literature, provides worthy insight into the areas, where the contemporary research is lacking, and suggests certain courses of action that could assist developers and future researchers explore new avenues in the domain of video forensics. Our objective is to provide an overview suitable for both the researchers and practitioners already working in the field of digital video forensics, and for those researchers and general enthusiasts who are new to this field and are not yet completely equipped to assimilate the detailed and complicated technical aspects of video forensics.     

电子数据取证及其有效性研究

在分析电子数据取证的发展及其存在问题的基础上,对电子数据取证有效性理念及其体系进行了研究。给出电子数据取证的流程,并就这一流程中的有效性规则处理模块和取证有效性证明模块进行了阐述。通过对取证方法有效性和所取数据有效性进行一定的定义和推导,研究了电子数据取证有效性的形式化证明方法。     

A security carving approach for AVI video based on frame size and index

Recovery of fragmented files is an important part of digital forensics. Video files are more likely to be fragmented since their sizes are relatively large that recovering video files without the file system information is meaningful. This paper presents a video recovery technique of a fragmented video file using the frame size information in every frame and the index. Many existing video recovery techniques attempt to recover videos using file system information or header/footer flag. These approaches may fail in the situations which the file system information is unknown or videos are fragmented. The proposed method addresses how to extract AVI file fragments from data images and map all the extracted fragments into original order. Experiments result show that mapping the AVI fragments according to the frame size information in every fragment and index is credible and the non-overwritten part of the fragmented video can be recovered using the method.     

一种计算机数据取证有效性的证明方法

简述计算机数据取证的基本要求,给出一种计算机数据取证有效性的证明系统,对电子数据取证有效性理念及其体系进行研究。通过对取证方法有效性和所取数据有效性进行一系列的定义和推导,研究计算机数据取证有效性的一种形式化证明方法。利用上述证明方法对一个计算机取证实例进行取证有效性的形式化证明。     

数字多媒体取证技术综述

数字多媒体取证是信息安全一个刚刚兴起的研究领域,研究数字多媒体取证技术对确保多媒体数据的可靠性有着极其重要的意义。以数字图像取证为代表,从篡改检测、来源辨识、真实性鉴定、设备成分取证以及多媒体取证方法的可靠性等五个方面对现有数字多媒体取证技术进行综述,重点介绍了典型算法,并指出当前研究中存在的一些主要问题,给出本领域未来的研究方向。     

数字视频区域篡改的检测与定位

目的 数字视频区域篡改是指视频帧图像的某个关键区域被覆盖或被替换,经过图像编辑和修补之后,该关键区域的修改痕迹很难通过肉眼来分辨。视频图像的关键区域承载了视频序列的关键语义信息。如果该篡改操作属于恶意的伪造行为,将产生非常严重的影响和后果。因此,视频区域篡改的检测与定位研究具有重要的研究价值和应用前景。方法 数字图像的复制粘贴篡改检测已经取得较大的研究进展,相关研究成果也很多。但是,数字视频区域篡改的检测与定位不能直接采用数字图像的复制—粘贴篡改取证算法。数字视频区域篡改检测与定位是数字视频被动取证研究领域中的一个新兴的研究方向,近年来越来越多的学者在该领域开展研究工作。目前,数字视频的区域篡改检测与定位研究还缺少完善的理论支撑和通用的检测与定位算法。在广泛调研最近几年的最新研究成果的基础上,对数字视频区域篡改的被动取证概念及重要性进行了介绍,将现有的数字视频区域篡改被动取证算法分为4类：基于噪声模式的算法、基于像素相关性的算法、基于视频内容特征的算法和基于抽象统计特征的算法。然后,对这些区域篡改检测与定位的算法进行对比分析,并介绍现有的视频区域篡改软件和算法,以及篡改检测算法的测试数据库。最后,对本研究领域存在的问题和挑战进行总结,并对未来的研究趋势进行展望。结果 选取了20篇文献中的18种算法,分别介绍每种算法的算法原理,并对这些算法进行对比分析。大部分的算法都宣称可以检测并定位出篡改可疑区域,但是检测和定位的精度、计算复杂度都各有差异。其中,基于时空域的像素相关性分析的算法具有较好的检测和定位效果,并且支持运动背景视频中的运动目标删除篡改检测和定位。基于光流平滑性异常的算法和基于运动目标检测的算法都是基于公开的视频篡改测试库进行比较测试的,两种算法都具有较好的检测和定位效果。基于隐写分析特征提取的集成分类算法虽然只能实现时域上的篡改定位,不能实现更精细的空域篡改定位,但是该算法为基于机器学习的大规模视频篡改取证研究提供了新思路和可能的发展方向,具有较大的指导意义。结论 由于视频编码压缩引入噪声,以及视频区域篡改软件工具和技术的改进,视频区域篡改检测和定位仍是一个极具挑战的课题。未来几年,基于视频内容特征和抽象统计特征的视频区域篡改检测和定位算法,有可能结合深度学习算法,得到进一步的研究和发展;相关的理论算法、系统模型和评价标准等研究成果将逐步完善。     

数字音视频取证系统中的视频压缩技术简介

介绍了在远程视频网络传输中发挥着重要作用的高性能视频压缩技术,对主流的视频压缩标准M-JPEG、MPEG4和H.264进行了讨论。基于这三种标准编码方案,将高性能的视频编码应用到了所开发的网络式数字音视频取证系统中,取得了较好的效果。     

Multimedia file forensics system exploiting file similarity search

With the fast increase of multimedia contents, efficient forensics investigation methods for multimedia files have been required. In multimedia files, the similarity means that the identical media (audio and video) data are existing among multimedia files. This paper proposes an efficient multimedia file forensics system based on file similarity search of video contents. The proposed system needs two key techniques. First is a media-aware information detection technique. The first critical step for the similarity search is to find the meaningful keyframes or key sequences in the shots through a multimedia file, in order to recognize altered files from the same source file. Second is a video fingerprint-based technique (VFB) for file similarity search. The byte for byte comparison is an inefficient similarity searching method for large files such as multimedia. The VFB technique is an efficient method to extract video features from the large multimedia files. It also provides an independent media-aware identification method for detecting alterations to the source video file (e.g., frame rates, resolutions, and formats, etc.). In this paper, we focus on two key challenges: to generate robust video fingerprints by finding meaningful boundaries of a multimedia file, and to measure video similarity by using fingerprint-based matching. Our evaluation shows that the proposed system is possible to apply to realistic multimedia file forensics tools.

     

数据挖掘在动态取证系统中的应用研究

传统的取证技术是一种静态方法,该文从动态取证的角度去解决静态取证所面临的问题,研究了计算机动态取证的相关技术,提出了一个计算机动态取证系统模型并对相关模块进行设计。根据动态取证的特点,提出将数据挖掘技术应用于动态取证系统中,针对基本挖掘算法在取证分析实际应用中存在的不足,提出了相应的算法改进方法,通过实验分析,证明了改进算法在计算机动态取证应用中的有效性。