数字图像取证简介

网络安全冷门专业网络安全冷门专业：数字取证在当今数字化时代，网络安全已经成为各个行业和个人都必须面对的重要问题。

为了保护网络和数据的安全，数字取证成为一门冷门但重要的网络安全专业。

数字取证专业旨在通过调查和收集电子证据来辅助法律诉讼，以及揭示和阻止网络犯罪行为。

数字取证专业的核心任务是使用适当的检索工具和技术来分析、保存和恢复电子数据。

这种数据可以包括电脑、手机、服务器等设备中的文件、通信记录、照片和视频等。

数字取证专业需要掌握计算机取证的各种技术和工具，以及了解法律规定和程序要求。

虽然数字取证专业相对冷门，但它在法律诉讼、犯罪调查和网络安全领域的应用越来越广泛。

在刑侦领域，数字取证可以帮助调查人员收集和分析电子证据，查明罪犯的身份和犯罪动机。

在民事诉讼中，数字取证可以协助律师调查证据、保护客户权益并支持法庭上的诉讼。

数字取证专业需要具备技术和法律知识的双重背景。

专业课程通常包括电子数据的获取方法和技术、数字取证法律法规、数字证据的收集和分析等方面的内容。

学生还需要熟悉计算机和网络系统的工作原理，并有能力应对不同类型的数据格式和设备。

数字取证专业毕业后的就业前景也非常广阔。

从政府机关到保险公司，从金融机构到科技公司，几乎每个行业都需要数字取证专业人才。

许多企业和组织都雇佣数字取证专业人员来确保其网络和数据的安全，以及调查内部违规行为。

此外，一些专门从事取证服务的公司也招聘数字取证专业人员。

随着技术的不断发展和威胁的不断繁殖，数字取证专业迎来了更多的机遇和挑战。

网络犯罪行为的复杂性和数量的增加，给数字取证带来了更高的要求和压力。

数字取证必须不断更新技术和工具，以应对新的威胁和攻击方式。

此外，随着隐私和个人数据保护的法律要求越来越严格，数字取证还需要在合规性和伦理问题上保持专业。

总之，数字取证是一门冷门但重要的网络安全专业。

它是调查网络犯罪、确保网络安全和保护个人隐私的重要环节。

数字取证专业需要具备计算机技术和法律知识的双重背景，毕业后的就业前景广阔。

计算机取证技术及发展趋势计算机取证技术是指利用计算机科学和法律手段来收集、保留和分析电子证据的过程。

随着计算机犯罪日益普及化和复杂化，计算机取证技术也在不断发展。

以下是计算机取证技术及其发展趋势：1. 数字取证：数字取证是指通过技术手段获取和分析计算机系统、存储媒体和网络中的电子证据。

随着技术的不断进步，数字取证工具和技术也不断更新，以适应不断出现的新型电子媒体和网络威胁。

2. 云取证：随着云计算的流行，越来越多的数据存储在云中。

云取证是指获取和分析云存储和云服务中的电子证据。

这涉及到对云平台的了解和对云存储中的数据进行合法的获取和分析。

3. 移动设备取证：随着智能手机和平板电脑的普及，移动设备取证变得越来越重要。

移动设备取证涉及到获取和分析移动设备中的电子证据，例如通话记录、短信、照片等。

由于移动设备的多样性和复杂性，移动设备取证技术也在不断发展。

4. 大数据分析：随着大数据时代的到来，越来越多的数据需要进行分析，以发现隐藏在其中的信息和模式。

计算机取证技术也可以利用大数据分析技术来挖掘电子证据中的信息，辅助调查和取证过程。

5. 自动化取证：随着电子证据的不断增多和复杂性的提高，传统的手工取证方式已经很难满足需求。

自动化取证技术利用机器学习和人工智能等技术，可以自动化地获取、分析和报告电子证据，提高效率和准确性。

6. 区块链取证：区块链是一种分布式的、可追溯的和不可篡改的数据结构，具有很强的安全性和可信度。

计算机取证技术可以利用区块链的特性来获取和分析基于区块链的交易和合约等电子证据，例如比特币和其他加密货币的取证。

总之，计算机取证技术将随着技术的不断进步和犯罪形式的不断演变而不断发展。

趋势包括数字取证、云取证、移动设备取证、大数据分析、自动化取证和区块链取证等。

数字取证过程特点方式方法原则数字取证是指通过科学的方法和技术手段，获取、保护、分析和呈现与计算机相关的电子证据的过程。

数字取证过程具有以下特点、方式、方法和原则。

一、特点1. 高度科学性：数字取证是一项高度科学化的工作，要求取证人员具备专业知识和技能，遵循科学的方法和规范。

2. 可靠性：数字取证的过程需要保证取证过程的准确性和可靠性，确保所获取的证据真实、完整、可信。

3. 隐私保护：在数字取证过程中，需要尊重和保护当事人的隐私权，合法获取证据，避免非法侵犯个人隐私。

4. 法律合规性：数字取证必须遵守相关法律法规，合法获取证据，确保取证过程的合法性和合规性。

二、方式1. 预取证：在进行数字取证之前，需要进行预取证工作，包括确定取证范围、采取保护措施、制定取证计划等。

2. 采集取证：通过科学的方法和技术手段，获取电子证据，包括硬件取证、网络取证、数据恢复等。

3. 分析取证：对采集到的证据进行分析和提取，找出关键信息和痕迹，还原事件过程，确定证据的可信度和可靠性。

4. 呈现取证：将分析提取到的证据进行整理、分类、呈现，形成可视化的报告或证据材料，便于法庭审理和调查。

三、方法1. 保护现场：在进行数字取证的过程中，需要保护好取证现场，避免证据被破坏或篡改。

2. 遵循链式证据原则：数字取证过程中，需要遵循链式证据原则，确保证据的完整性、可靠性和不可篡改性。

3. 采用合适的取证工具和技术：数字取证需要使用专业的取证工具和技术，如取证软件、取证设备等，确保取证过程的准确性和可靠性。

4. 采用合适的分析方法：数字取证的分析过程需要采用合适的方法，如静态分析、动态分析、行为分析等，以获取更多有效的证据信息。

5. 遵循规范和流程：数字取证需要遵循相关的规范和流程，如ISO27037、NIST SP800-86等，确保取证过程的合法性和规范性。

四、原则1. 合法性原则：数字取证必须在法律允许的范围内进行，遵守相关法律法规，确保取证过程的合法性。

DeepFakeDetetion、数字图像处理操作取证研究⽅向综述DeepFake Detetion综述综述⼀：DeepFake⽣成与防御研究⼊门转⾃公众号【隐者联盟】DeepFake（深度伪造）是英⽂“Deep Learning”和“Fake”的混成词，专指基于⼈⼯智能的⼈体图像合成技术，这是维基百科对Deepfake的基本定义。

⼴义⽽⾔，深度伪造包括基于深度学习的图像、⽂本、⾳视频等各种媒体的⽣成和编辑技术。

从2017年Reddit社区“DeepFake”作品引起轰动，到近期“蚂蚁呀嘿”的盛⾏，DeepFake已经在全⽹掀起了⼀次次应⽤热潮。

深度学习的发展使⼈脸伪造技术趋于⼤众化，由DeepFake技术滥⽤导致的问题也严重威胁着社会信誉、司法公正乃⾄国家安全，因此相应的防御技术也得到了快速发展。

伪造技术概述1. 基于图像域特征编码的⽅法现阶段，全智能化的⼈脸深度伪造技术发展并不完备，其中主流的伪造技术主要从⼈脸图像域的⾓度出发，通过对⼈脸图像进⾏特征编码、重构的操作⽅式实现篡改，篡改类型可以概括为⾯部替换和属性编辑两⼤类。

其中⾯部替换旨在⽤原始⼈脸⾯部替换⽬标⼈脸的⾯部区域，涉及⽬标图像⾝份属性的变化。

⽽属性编辑主要针对⽬标⼈脸⾝份信息外的各类属性进⾏编辑篡改，如使⽤表情迁移、唇形篡改等。

⾯部替换的经典算法是“Deepfakes”[1]，主体结构基于⾃动编码器实现。

对于原始⼈脸A和⽬标⼈脸B，训练权值共享的编码器⽤于编码⼈脸特征，解码端A和B各⾃训练独⽴解码器⽤于重构⼈脸。

在测试阶段，⽤训好的编码器对⽬标B进⾏编码，再⽤训好的A解码器来解码B的特征，以实现A与B之间的⼈脸替换。

为了达到更好的替换效果和更佳的可操控性，对抗损失和⼈脸解耦重构等技术也被⽤于深伪算法进⾏约束与监督，并产⽣了很多变体⽅法，如FSGAN[2]、FaceShifter[3]等，使得⽣成的伪造⼈脸质量⼤幅提⾼。

属性编辑算法的基本原理与⾯部替换类似，但该类算法以⼈脸属性为对象进⾏篡改，不涉及到⽬标⼈物⾝份信息的改变，通常⽤来进⾏⼈脸的表情迁移、唇形篡改等应⽤。