数字图像拼接篡改盲取证技术研究

研究图像的篡改识别问题,由于数字图像能够被轻易的篡改并且很难发现改动痕迹,对篡改像素不融合现象识别不清,导致图像篡改很难被肉眼识别。为解决上述问题,从篡改者的角度对目前流行的篡改手段做了新的分类,详细分析了各种篡改取证技术的优缺点。提出了一种基于统计特征分类的盲检测算法,实验表明,从图像的双谱幅值和相角检测可以准确识别出篡改后的图像,为篡改图像的识别提供了依据。     

数字图像复制粘贴篡改盲取证算法研究与实现

针对数字图像检测中一类常见的复制－粘贴图像篡改,提出了一种基于小波变换和奇异值分解的检测算法。该算法利用小波变换提取图像的低频分量,对低频分量分块提取奇异值特征,然后将特征矢量进行按行字典排序,并且配合图像块的偏移位置信息,进行图像复制伪造区域的检测和定位。实验表明该算法大大减小了特征向量的维数,从而提高了相似块的匹配检测效率。为了更方便快捷的检测图像是否被恶意篡改,设计了简单明了的系统检测界面,只需载入待检测的图像并输入相应的参数就能进行检测,最后将检测结果返回给界面,而且系统完成了篡改检测算法的DSP硬件实现,该算法将有利于推动数字图像取证技术的理论研究与应用推广的发展。     

数字图像操作取证综述

如今,数字图像编辑技术和软件已经被广泛应用于各行各业,但是图像编辑技术被滥用的案例也层出不穷,造成严重的后果与不良的社会影响.为了证明和维护数字图像的真实性,防止图像编辑技术被滥用,数字图像取证技术已成为与社会生活息息相关的重要技术和多媒体信息安全领域的重要研究方向.本文针对数字图像取证中图像操作检测任务,归纳图像操作...     

基于深度学习的数字图像篡改定位方法综述

日益进步的图像处理技术让数字图像编辑的门槛变得越来越低.利用触手可及的图像处理软件,人们可以方便地改动图像内容,而篡改后的图像往往十分逼真,以至于肉眼难以辨认.这些篡改图像已对个人隐私、社会秩序、国家安全造成了严重的威胁.因此,检测及定位图像中的篡改区域具有重要现实意义,并已成为多媒体信息安全领域中的重要研究课题.近年...     

精细化自动检测篡改区域的数字图像取证方法

现存的大部分篡改检测方法对篡改区域的几何变化检测比较敏感,针对该问题,提出一种利用特征图像块精细化自动检测篡改区域的数字图像取证方法,该方法适用于反射、旋转、缩放区域和JPEG压缩定位。首先将重复区域的像素映射到对数极坐标上。然后沿轴,利用反射和旋转产生一维不变描述符。此外,运用每个单独块中提取的特征向量来减少每个阶段的计算时间。最后利用一个精细化阶段复制几何变换后的重复区域。实验对尺寸为24×24和32×32的块进行检测,比较两种情况下获得的定位结果可知,导致较高的真阳性率的测试同时也会导致较低的假阳性。此外,对篡改和未篡改的图像分别进行检测实验,结果表明,与其他算法相比,该算法对几何变换后的图像具有较高的篡改定位准确率和较低的错误匹配率。     

数字图像模糊滤波盲取证算法

数字图像模糊滤波操作常用于美化润饰“伪造”图像.针对常用的均值滤波、空域高斯低通滤波与中值滤波,提出了一种能同时检测上述3种操作的盲取证算法.首先将高频残差作为特征提取域,然后分别基于二值局部模式LBP和自回归模型提取特征,最后使用支持向量机构造模糊滤波检测器.实验结果表明,所提算法能有效地检测模糊滤波操作,对抗JPEG压缩的鲁棒性能较好.     

数字图像真实性被动鉴别技术研究

随着信息技术与计算机技术的快速发展，以及人们广泛应用数码产品，生活工作中人们能够轻而易举获取数字图像。但是不少怀有不良目的的人可以用图像处理与编辑软件对数字图像进行篡改，进而改变其真实面貌。如果被篡改的图像应用于新闻、司法等领域，将会产生极大的损失。本文将首先概述篡改与合成图像，讨论针对篡改行为的鉴别方法研究现状，分析数字图像压缩历史检测技术，最后还介绍基于压缩历史不一致的图像合成篡改检测。     

典型平滑滤波的数字图像被动取证

数字图像被动取证技术是国际上正在兴起的一个研究领域,它在不需要其它辅助信息的条件下,仅根据接收到的数字图像,即可实现对图像资源的真实性和完整性验证。针对数字图像处理和编辑篡改中常用的一种处理模式平滑滤波,该文设计了一种基于频域残差的图像滤波检测算法。首先,在检测端对待测图像进行低通滤波,获取并分析其频域残差特性;其次,将频域残差转换到归一化的Radon域;最后,对Radon变换曲线建模,将模型参数作为滤波检测的分类特征。实验结果表明,该算法对3种典型的空域滤波模板高斯模板、均值模板、中值模板,均有较好的检测效果,并能对模板的尺寸做出判断,弥补了前人研究的不足。     

网络言论取证技术综述

近年来,人们越来越依赖于公共互联网平台进行信息的自由发布和获取.与此同时,网络空间虚假言论的泛滥也日益严峻,给人们的日常生活和社会治理带来了艰巨的挑战.因此,网络言论取证成为了一个亟需解决的难题.近几年,随着深度神经网络技术的发展,同时给网络虚假言论生成和取证技术带来了新的发展活力,使得这两种对抗技术都得到了快速发展....     

基于SIFT的数字图像盲检测算法研究

针对图像区域的复制-变换-移动-粘贴篡改,建立了相应的篡改模型,提出了基于SIFT标记图特征向量的盲鉴别算法,能够有效地检测并定位经过旋转、缩放变换的篡改区域,而且能够抵抗高斯模糊、高斯白噪声和JPEG重压缩等后处理。与基于传统SIFT特征向量的检测算法相比,该算法对篡改区域的缩放变换具有更高的鲁棒性。     

图像源辨识取证研究综述

图像源辨识取证是数字图像被动取证的一个重要研究方向,旨在从图像本身的特性出发对图像的相关来源进行识别和检测.图像源辨识取证主要包括:相机源识别、计算机图形学方法生成图像取证、AI合成图像的取证以及重获取图像的取证.其中相机源识别主要包括对采集图像所用相机的品牌、型号或个体进行识别.计算机图形学方法生成图像取证、AI合成...     

基于改进的Mask R-CNN图像篡改取证方法

随着现代科学技术的进步,图像编辑工具的发展极大地降低了篡改所需成本。图像篡改手段有多种,现有的方法往往存在通用性差的问题。同时,这些方法只关注篡改定位而忽略对篡改手段的分类。本文提出一种基于改进的Mask R-CNN两阶段网络模型用于图像篡改取证。在特征提取部分,结合空域富模型(spatial rich model, SRM)和受约束卷积对输入图像进行预处理,再输入到ResNet101前4层中,以建立能够有效体现各种篡改痕迹的统一特征表示。一阶段网络通过注意力区域提议网络(attention region proposal network, A-RPN)检测篡改区域,预测模块实现篡改操作分类和粗略篡改区域定位。继而,一阶段网络得到的定位信息引导二阶段网络学习局部特征以定位出最终的篡改区域。本文所提出的模型能检测3种不同类型的图像篡改操作,包括复制-粘贴、拼接和移除。实验结果表明,本文所提出的方法在NIST16、COVERAGE、Columbia和CASIA数据集的F1值分别达到了0.924、0.761、0.791和0.473,优于传统方法和一些主流深度学习方法。     

数字可视媒体取证

摘 要：对数字可视媒体取证技术的来源及概念进行了介绍,从原理上详细介绍了具有代表性的二次压缩取证及篡改取证算法。在此基础上,对现有取证算法的相关性以及取证技术中存在的问题进行了一定深度上的讨论,并提出了可视媒体取证发展的新思路。     

基于CFA去马赛克的图像篡改检测技术研究

图像篡改检测研究中,大多数检测方法需要构建一个复杂的分类器,致使检测效率降低。文章提出一种基于由色彩滤镜阵列(CFA)处理过程中产生的伪影检测技术,包括基于CFA模式个数估计和其他基于CFA噪声分析,该方法通过计算单个特征点和基于分类器简单阈值来实现,通过被篡改后图像改变了CFA去马赛克伪影检测图像篡改,通过成千上万张真实的、篡改的及计算机合成的图片验证,实验结果表明,文章所提方法具有较高的性能。     

水印容量可变数字图像可恢复水印算法研究

考虑到水印嵌入容量及安全性,探究出水印容量可变的一种数字图像恢复水印算法,利用这种算法对图像特征加以提取,使容量恢复水印得以生成。图像块恢复水印以图像块中随机嵌入密钥低有效位为基础,通过对比恢复水印重构特征与图像块特征,对图像块本身真实性予以判定。变容量恢复水印应该用比特数存储图像块信息,嵌入期间还用于恢复与篡改检测,既有利于减低水印嵌入容量,又有利于算法抵抗恒均值攻击功能的提升,结果表明,数字图像恢复水印算法能够得到质量较高的恢复图像与含水印图像,具有较高拼贴攻击抵抗力。     

RHFM结合形态学滤波的数字图像Copy-Move篡改取证方法

针对图像易受到Copy-Move篡改攻击问题,提出一种圆谐-傅里叶矩结合形态学滤波的图像Copy-Move篡改取证方法。首先,将检测图像分成相互重叠的多个圆形区域块;然后,利用圆谐-傅里叶矩(RHFM)提取出圆形区域块中的不变性特征,并对特征进行字典排序;接着,通过计算和比较特征向量间的欧式距离匹配区域块,获得检测图;最后,利用窗口滤波和形态学操作去除检测图中错误的匹配结果,获取最终检测图。实验结果表明,该方法能够有效检测Copy-Move篡改攻击,且对篡改图像的仿射变换和信号处理攻击具有很好的鲁棒性。     

数字视频伪造被动取证技术研究综述

数字视频伪造被动取证技术直接依据已获得的视频数据本身来判别其真实性,具有更好的适应性,逐渐成为取证研究领域的主流.为了从整体上梳理与描述数字视频伪造被动取证技术,分析了常见的视频伪造操作的特点和它们遗留的痕迹以及对视频被动取证的影响,从取证手段和采用技术2个角度,归纳与总结了基于数字视频来源、基于视频篡改遗留痕迹、基于...     

图像篡改检测技术研究综述

在飞速发展的信息时代,信息的传播速度与广度超乎人们想象。而当前越来越多的图像编辑软件使得人们能够轻而易举地编辑图像内容,图像作为信息的一种载体,其真实性受到了严重威胁。被恶意篡改的图像一旦在网络等平台中传播,将会给个人生活、社会秩序、国家安全等造成一定程度的损失。因此,对图像篡改检测的研究具有十分重要的意义。近30年来,已经有不少传统的方法和基于深度学习的方法应用到图像篡改检测领域。文章以复制-移动篡改检测和拼接篡改检测为切入点,分别就传统方法和基于深度学习的方法在篡改图像的识别和篡改区域的定位方面进行了分析。     

计算机取证技术综述

计算机取证技术已经人们生活息息相关,越来越多的国家及科研机构、学校正在加强该技术的研究。文中介绍了计算机取证技术的相关知识,接着列出研究现状及相关产品,最后提出了研究方向。     

几何不变矩在图像篡改盲认证中的应用综述

近年来,随着图像编辑软件的普及,数字图像篡改变得越来越容易,它给社会生活带来非常不利的影响,研究数字图像篡改检测技术变得非常迫切,几何不变矩在图像篡改盲认证中的应用正逐渐成为热点。文章首先介绍了数字图像篡改的研究背景,几何不变矩的概念、特性及发展,并对其所存在的问题进行了详细的阐述和分析。