數(shù)字圖像取證與反取證技術(shù)研究.pdf

1、在當(dāng)今信息時代，計(jì)算機(jī)的出現(xiàn)和普及對整個社會產(chǎn)生了革命性的影響。網(wǎng)絡(luò)技術(shù)和多媒體技術(shù)以及種種數(shù)碼設(shè)備的成熟和普及為人們帶來前所未有的信息獲取和視聽娛樂的便捷性。獲取一幅數(shù)字圖像變得異常簡單，傳播一幅數(shù)字圖像也因?yàn)榫W(wǎng)絡(luò)的發(fā)展與普及變得非常方便，應(yīng)運(yùn)而生的是各種功能越來越強(qiáng)大的數(shù)字圖像處理軟件，諸如著名的Photoshop，GIMP等等。人們使用這些工具便捷的修改圖片的色彩、形狀甚至是內(nèi)容，來達(dá)到自己滿意的效果。這些軟件在為人們提供便利性的

2、同時，也為一些別有用心的人提供了造假的可能:篡改圖片用于新聞媒體以欺騙大眾或者混淆視聽;用作法庭證物以影響司法公正;用作攻擊陷害他人的手段等等。這些惡意目的的篡改勢必嚴(yán)重?cái)_亂正常的社會秩序，嚴(yán)重影響社會的公平正義，因此，判斷一幅數(shù)字圖像的真實(shí)性和可信性非常重要。針對于此，數(shù)字圖像取證技術(shù)近幾年迅速興起并成為學(xué)術(shù)界一個熱點(diǎn)研究領(lǐng)域。
　　數(shù)字圖像取證技術(shù)可以分為主動取證和被動取證兩大類。主動取證是指需要事先向待取證數(shù)字圖像中嵌入特定

3、信息，檢測時通過提取待檢測圖像相應(yīng)信息進(jìn)行比對而得出結(jié)論。被動盲取證則是在無事先向待取證圖像中嵌入任何信息的情況下進(jìn)行真?zhèn)闻袛唷Ｃと∽C技術(shù)因?yàn)槠鋺?yīng)用的廣泛性而備受關(guān)注。
　　本文以判斷數(shù)字圖像的真?zhèn)螢橹骶€，重點(diǎn)研究了針對數(shù)字圖像幾種篡改方式的盲取證技術(shù)。具體工作包括以下幾個方面:
　　(1)提出了一種利用脊波變換進(jìn)行復(fù)制-粘貼圖像篡改的檢測算法。算法將圖像從空間域轉(zhuǎn)化到頻域，首先將圖像進(jìn)行分塊，然后對每塊圖像進(jìn)行脊波變換，將

4、所得二維矩陣轉(zhuǎn)化為一維向量并抽取部分作為圖像塊的不變特征向量。對該特征向量進(jìn)行字典排序，通過計(jì)算歐氏距離來尋找相似度超過某一閾值的相似塊，從而判定圖像中是否存在復(fù)制-粘貼篡改。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該算法不僅能夠準(zhǔn)確定位復(fù)制粘貼篡改區(qū)域的位置，并且對高斯白噪聲、高斯模糊以及JPEG壓縮有較好的魯棒性，特別是對新的壓縮標(biāo)準(zhǔn)JPEG2000也具有較好的魯棒性。
　　(2)提出了一種基于擴(kuò)展馬爾科夫特征的算法用于檢測近幾年非常流行的基于內(nèi)容感知

5、的圖像縮放技術(shù)Seam-Carving。Seam-Carving可以在盡量不改變圖像主要細(xì)節(jié)內(nèi)容，意即不對圖像主要細(xì)節(jié)進(jìn)行拉伸、扭曲和刪改的情況下，對圖像進(jìn)行縮放。該技術(shù)也經(jīng)常被用于移除數(shù)字圖像中的某處細(xì)節(jié)，比如一個人或者某個特定物體來達(dá)到篡改圖像的目的。截至目前對這種新穎高效的縮放和篡改方法的檢測技術(shù)研究還不多。所提算法針對傳統(tǒng)馬爾科夫特征進(jìn)行了擴(kuò)展，擴(kuò)展后的新特征不僅能夠反映DCT塊內(nèi)部的相關(guān)性變化，也能反映DCT塊間的相關(guān)性變化，

6、從而使新特征對使用Seam-Carving進(jìn)行篡改過的圖像更加敏感，在檢測準(zhǔn)確率上遠(yuǎn)遠(yuǎn)超出基于傳統(tǒng)馬爾科夫特征的檢測方法，也優(yōu)于現(xiàn)有的Seam-Carving篡改檢測算法。
　　(3)針對現(xiàn)有的以JPEG壓縮圖像為目標(biāo)的取證技術(shù)，提出了一種改進(jìn)的基于混沌理論的反取證技術(shù)。算法首先將原始的JPEG圖像進(jìn)行DCT變換，根據(jù)得到的系數(shù)矩陣估計(jì)出壓縮前的圖像DCT系數(shù)的分布模型。根據(jù)所得到的分布模型，將基于混沌技術(shù)產(chǎn)生的噪聲添加到DCT系