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数字媒体取证技术综述
引用本文:李晓龙,俞能海,张新鹏,张卫明,李斌,卢伟,王伟,刘晓龙.数字媒体取证技术综述[J].中国图象图形学报,2021,26(6):1216-1226.
作者姓名:李晓龙  俞能海  张新鹏  张卫明  李斌  卢伟  王伟  刘晓龙
作者单位:北京交通大学信息科学研究所, 北京 100044;中国科学技术大学网络空间安全学院, 合肥 230027;上海大学通信与信息工程学院, 上海 200444;深圳大学电子与信息工程学院, 深圳 518060;中山大学计算机学院, 广州 510006;中国科学院自动化研究所, 北京 100190
基金项目:国家重点研发计划项目(2020AAA0140003);国家自然科学基金项目(U2001202,62072480,U1736213)
摘    要:面对每天有数以百万计通过网络传播的多媒体数据,到底哪些内容是真实可信的,虚假内容的背后又经历了哪些篡改?数字取证技术将给出答案。该技术不预先嵌入水印,而是直接分析多媒体数据的内容,达到辨别真实性的目的。任何篡改和伪造都会在一定程度上破坏原始多媒体数据本身固有特征的完整性,由于其具有一致性和独特性,可作为自身的“固有指纹”,用于鉴别篡改文件。随着篡改媒体的数量与日俱增,社会稳定甚至国家安全受到了严重威胁。特别地,随着深度学习技术的快速发展,虚假媒体与真实媒体之间的感官差距越来越小,这对媒体取证研究提出了巨大挑战,并使得多媒体取证成为信息安全领域一个重要的研究方向。因此,目前迫切需要能够检测虚假多媒体内容和避免危险虚假信息传播的技术和工具。本文旨在对过去多媒体取证领域所提出的优秀检测取证算法进行总结。除了回顾传统的媒体取证方法,还将介绍基于深度学习的方法。本文针对当今主流的多媒体篡改对象:图像、视频和语音分别进行总结,并针对每种媒体形式,分别介绍传统篡改方法和基于AI(artificial intelligence)生成的篡改方法,并介绍了已公开的大规模数据集以及相关应用的情况,同时探讨了多媒体取证领域未来可能的发展方向。

关 键 词:多媒体取证  多媒体溯源  篡改检测  篡改定位  虚假人脸
收稿时间:2021/2/8 0:00:00
修稿时间:2021/3/19 0:00:00

Overview of digital media forensics technology
Li Xiaolong,Yu Nenghai,Zhang Xinpeng,Zhang Weiming,Li Bin,Lu Wei,Wang Wei,Liu Xiaolong.Overview of digital media forensics technology[J].Journal of Image and Graphics,2021,26(6):1216-1226.
Authors:Li Xiaolong  Yu Nenghai  Zhang Xinpeng  Zhang Weiming  Li Bin  Lu Wei  Wang Wei  Liu Xiaolong
Affiliation:Institute of Information Science, Beijing Jiaotong University, Beijing 100044, China;School of Information Science and Technology, University of Science and Technology of China, Hefei 230027, China;School of Communication and Information Engineering, Shanghai University, Shanghai 200444, China;School of Information Engineering, Shenzhen University, Shenzhen 518060, China;School of Computer Science and Engineering, Sun Yat-sen University, Guangzhou 510006, China;Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences, Beijing 100190, China
Abstract:
Keywords:multimedia forensics  multimedia traceability  forgery detection  forgery localization  fake face
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