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面向多媒体取证的电网频率建模

应用科学学报 2022年第3期40卷 477-492页

作者：王清懿华光张海剑武汉大学电子信息学院湖北武汉430072

电网频率建模旨在对其随机波动特性建立数学模型,形成特征描述、统计分析以及轨迹预测能力,是基于电网频率判据的数字取证中一项重要的研究子课题。该文首先揭示了现有自回归模型的不足,并基于该模型对实际观测得到的电网频率参考信号... 详细信息

电网频率建模旨在对其随机波动特性建立数学模型,形成特征描述、统计分析以及轨迹预测能力,是基于电网频率判据的数字取证中一项重要的研究子课题。该文首先揭示了现有自回归模型的不足,并基于该模型对实际观测得到的电网频率参考信号数据集进行统计分析,分别用差分整合移动平均自回归(autoregressive integrated moving average,ARIMA)模型和两种基于马尔科夫链的模型进行建模,进而求解模型各项参数。对比实验表明:ARMA(2,4)模型在理论上对华中电网频率具备最优的描述性能,而马尔科夫链模型因考虑到实际场景下频率分辨率的局限性,更适用于模拟从待测文件中提取的电网频率。

关键词：多媒体取证电网频率自回归模型差分整合移动平均自回归模型马尔科夫链

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基于成像设备指纹的多媒体取证技术研究

基于成像设备指纹的多媒体取证技术研究

作者：张俐杭州电子科技大学

学位级别：硕士

隐写术与深度伪造等技术的滥用,使得互联网上的多媒体数据的真实性、完整性和可靠性饱受前所未有的质疑。而现有的多媒体取证算法往往需要大量带有标签的训练样本,且检测精度仍有待提高。本文拟利用多媒体视觉数据与其携带的成像设备固... 详细信息

隐写术与深度伪造等技术的滥用,使得互联网上的多媒体数据的真实性、完整性和可靠性饱受前所未有的质疑。而现有的多媒体取证算法往往需要大量带有标签的训练样本,且检测精度仍有待提高。本文拟利用多媒体视觉数据与其携带的成像设备固有指纹信息——成像设备指纹之间的关联特性,提出用于图像隐写分析和深伪视频检测的新型多媒体取证方法。针对实际的隐写检测中由于载体图像来源未知导致的载体来源失配问题,本文提出了一个基于成像设备指纹的图像隐写检测算法。首先,利用成像设备指纹对待检测图像进行来源聚类;其次,计算每一簇的指纹特征,并与事先由相关来源图像训练而成的隐写分析分类器指纹特征进行匹配;最后,对于每一簇的待检测图像,利用与之相似度最高的隐写分析分类器来判断其是否为载密图像。在公共数据集Dresden上的对比实验结果显示,当使用相同数量的训练样本且嵌入率为0.5时,所提出算法的检测效果比传统隐写分析分类器提升了12%。研究成果表明,基于成像设备指纹基础之上,采用无监督和有监督相结合的方式可以有效缓解载体来源失配问题。针对实际场景中往往很难获得大量带有标签的训练样本的情形,本文提出了一个基于成像设备指纹的深伪视频检测算法。首先,利用成像设备指纹对待检测视频的整帧区域进行第一次来源聚类,将相同来源的样本聚类为一簇,不同来源的样本分布在不同的簇;其次,将待检测视频中裁剪得到的人脸区域,利用成像模型指纹对其进行第二次簇内聚类;最后,利用正负样本之间的帧间差异性区分出真实和伪造视频。在公共数据集FF++上的实验结果表明,所提出的算法的AUC值可达0.93,其效果与大多数需要训练集的有监督或半监督算法效果相近。研究成果表明,基于成像设备指纹基础之上,采用无监督方式对深伪视频进行检测是完全可行的。

关键词：成像设备指纹多媒体取证图像隐写分析深伪视频检测

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基于卷积神经网络的图像拼接篡改检测算法

吉林大学学报（工学版） 2020年第4期50卷 1428-1434页

作者：钟辉李红李振建欧阳若川闫冬梅吉林大学大数据和网络管理中心长春130012

为了进一步提高篡改检测率,提出了一种基于卷积神经网络(CNN)的图像篡改检测算法(SCNN)。虽然CNN能够直接从数据中学习分类特征,但是在其标准形式中,它倾向于学习与图像内容相关的特征。为了克服图像取证任务中的这一问题,提出了一种新... 详细信息

为了进一步提高篡改检测率,提出了一种基于卷积神经网络(CNN)的图像篡改检测算法(SCNN)。虽然CNN能够直接从数据中学习分类特征,但是在其标准形式中,它倾向于学习与图像内容相关的特征。为了克服图像取证任务中的这一问题,提出了一种新的图像预处理层来共同抑制图像内容并自适应地学习特征。使用CASIA V2.0中75%的图像对SCNN进行训练和验证,并使用CASIA V2.0中的其余图像和哥伦比亚未压缩数据集中的所有图像进行测试。实验结果表明,本文SCNN框架明具有一定有效性及鲁棒性。

关键词：多媒体取证卷积神经网络篡改检测拼接图像特征提取

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人脸视频深度伪造检测方法综述

计算机科学与探索 2023年第1期17卷 1-26页

作者：张璐芦天亮杜彦辉中国人民公安大学信息网络安全学院北京100038 山东警察学院侦查系济南250200

深度伪造(deepfake)技术的非法应用会对社会稳定、个人名誉甚至国家安全造成恶劣影响,因此针对人脸视频的深度伪造检测成为计算机视觉领域中的难点与研究热点。目前该领域的研究建立在传统人脸识别与图像分类技术基础上,通过搭建深度学... 详细信息

深度伪造(deepfake)技术的非法应用会对社会稳定、个人名誉甚至国家安全造成恶劣影响,因此针对人脸视频的深度伪造检测成为计算机视觉领域中的难点与研究热点。目前该领域的研究建立在传统人脸识别与图像分类技术基础上,通过搭建深度学习网络判别真伪,但存在数据集质量不一、多模态特征如何有效结合、模型泛化能力较差等问题。为进一步促进深度伪造检测技术的发展,对当前各类人脸视频深度伪造算法进行了全面总结,并对已有算法进行了归类、分析、比较。首先,主要介绍人脸视频深度伪造检测数据集;其次,对近三年主要的伪造视频检测方法进行总结,以特征选择为切入点,从空间特征、时空融合特征、生物特征的角度对各项检测技术进行分类整理,并对基于水印与区块链等非主流检测方法进行介绍;然后,从特征选择、迁移学习、模型设计与训练思路等方面介绍了各类检测方法所呈现出的主流趋势;最后,对全文进行总结并对未来技术发展进行展望。

关键词：深度学习多媒体取证深度伪造视频检测人脸篡改

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多媒体认知安全综述

信号处理 2021年第12期37卷 2440-2456页

作者：周琳娜杨震储贝林王任颖毛羽哲陈贤浩北京邮电大学网络空间安全学院北京100876

在网络大数据环境下,人类的认知受到数据的干扰,尤其是多媒体数据。多媒体对人类认知安全的威胁在于其中虚假、危害和认知偏见等信息。本文从人类认知理论出发,针对当前社交网络融媒体对人类认知的多阶影响,分析研究了不同历史时期多媒... 详细信息

在网络大数据环境下,人类的认知受到数据的干扰,尤其是多媒体数据。多媒体对人类认知安全的威胁在于其中虚假、危害和认知偏见等信息。本文从人类认知理论出发,针对当前社交网络融媒体对人类认知的多阶影响,分析研究了不同历史时期多媒体认知安全面临的技术威胁与防护手段,重点研究分析了基于人工智能的多媒体认知安全技术,包括文本、音频、图像、视频和融媒体的伪造取证等具体技术,为多媒体认知安全构筑了关键基础。基于以上研究,本文对未来的多媒体认知安全研究方向进行了梳理建议,基于多智能体自主协同的新型认知环境干预塑造将是未来认知安全研究的核心问题。

关键词：认知安全多媒体认知融媒体多媒体取证认知干预

基于改进传感器模式噪声提取模型的源相机识别

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光电子．激光 2022年第8期33卷 871-878页

作者：苏开清田妮莉潘晴广东工业大学信息工程学院广东广州510006

针对当前基于传感器模式噪声(sensor pattern noise,SPN)提取模型处理压缩视频来源检测的识别效果较差问题,提出一种基于多尺度变换域自适应维纳滤波和一种加权最大似然估计的改进SPN提取模型。首先干预视频的编解码过程,在编解码器的... 详细信息

针对当前基于传感器模式噪声(sensor pattern noise,SPN)提取模型处理压缩视频来源检测的识别效果较差问题,提出一种基于多尺度变换域自适应维纳滤波和一种加权最大似然估计的改进SPN提取模型。首先干预视频的编解码过程,在编解码器的环路滤波模块前提取视频帧,然后将视频帧输入双密度双树复小波变换自适应维纳滤波模型中提取噪声残差,最后使用加权最大似然估计从噪声残差中估计得到SPN。在公共视频源取证数据库VISION上进行测试比较,实验结果表明所提出的改进SPN提取模型在ROC曲线和Kappa统计系数两种评价指标上的识别效果优于传统SPN提取算法。

关键词：传感器模式噪声压缩视频识别多媒体取证多尺度分解加权最大似然估计

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数字媒体取证技术综述

中国图象图形学报 2021年第6期26卷 1216-1226页

作者：李晓龙俞能海张新鹏张卫明李斌卢伟王伟刘晓龙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

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... 详细信息

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

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基于语音频谱融合特征的手机来源识别

计算机应用 2018年第3期38卷 884-890页

作者：裴安山王让定严迪群宁波大学信息科学与工程学院浙江宁波315211

随着手机录音设备的普及以及各种功能强大且易于操作的数字媒体编辑软件的出现,语音的手机来源识别已成为多媒体取证领域重要的热点问题,针对该问题提出了一种基于频谱融合特征的手机来源识别算法。首先,通过分析不同手机相同语音的语谱... 详细信息

随着手机录音设备的普及以及各种功能强大且易于操作的数字媒体编辑软件的出现,语音的手机来源识别已成为多媒体取证领域重要的热点问题,针对该问题提出了一种基于频谱融合特征的手机来源识别算法。首先,通过分析不同手机相同语音的语谱图,发现不同手机的语音频谱特征是不同的;然后对语音的频谱信息量、对数谱和相位谱特征进行了研究;其次,将三个特征串联构成原始融合特征,并用每个样本的原始融合特征构建样本特征空间;最后,采用WEKA平台的CfsSubsetEval评价函数按照最佳优先搜索原则对所构建的特征空间进行特征选择,并采用LibSVM对特征选择后的样本特征空间进行模型训练和样本识别。实验部分给出了特征选择后的频谱单一特征和频谱融合特征在23款主流型号的手机语音库上分类的结果。实验结果表明,该算法使用频谱融合特征有效提高了手机品牌类内的平均识别准确率,在TIMIT翻录语音数据库和自建的CKC-SD语音数据库上分别达到99.96%和99.91%;另外,与Hanilci基于梅尔倒谱系数特征的录音设备来源识别算法进行了对比,平均识别准确率分别提高了6.58和5.14个百分点。因此可得本文所提特征可有效提高平均识别准确率,降低手机类内识别的误判率。

关键词：多媒体取证手机来源识别频谱融合特征特征选择

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基于设备本底噪声频谱特征的手机来源识别

电信科学 2017年第1期33卷 85-94页

作者：裴安山王让定严迪群宁波大学浙江宁波315211

随着手机录音设备的普及以及各种功能强大且易于操作的数字媒体编辑软件的出现,手机来源识别已成为多媒体取证领域的热点问题。将本底噪声作为手机的"指纹",提出了一种基于本底噪声的手机来源识别方法。该方法先通过静音段录音的估计得... 详细信息

随着手机录音设备的普及以及各种功能强大且易于操作的数字媒体编辑软件的出现,手机来源识别已成为多媒体取证领域的热点问题。将本底噪声作为手机的"指纹",提出了一种基于本底噪声的手机来源识别方法。该方法先通过静音段录音的估计得到本底噪声;然后计算本底噪声的频谱特征在时间轴方向上的均值,将其作为手机来源识别的分类特征;最后采用主成分分析(PCA)法对特征进行降维,并采用支持向量机(SVM)进行分类。实验部分对24款主流型号的手机进行了分类,结果表明本文方法的平均识别准确率(accuracy)和平均召回率(recall)达到了99.24%,同时也验证了相比MFCC,本底噪声有更加优越的性能。

关键词：多媒体取证手机来源识别本底噪声频谱特征