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电子证据取证技术在刑事调查中的应用研究近年来，随着电子技术的迅猛发展和广泛应用，电子证据在刑事调查中的重要性日益突出。
电子证据取证技术作为一种有效的手段，为刑事调查提供了可靠的证据来源。
本文将探讨电子证据取证技术的定义、分类以及其在刑事调查中的应用研究。
电子证据取证技术是指利用技术手段获取和保全与电子设备、系统和网络相关的证据。
这些证据可以是短信、邮件、社交媒体内容、计算机日志、数据备份等。
电子证据取证技术的目的是获取可靠的数字证据，为刑事调查提供确凿的证据依据。
首先，对于电子证据的分类，主要包括主动取证和被动取证两种方式。
主动取证是指在调查开始时，采取与被调查者合作的方式，获取其电子设备、系统或网络中的相关证据。
例如，警方依法调取犯罪嫌疑人手机中的通话记录、短信记录等。
被动取证是指在没有被调查者的配合下，通过技术手段获取证据，例如，通过黑客手段获取犯罪分子的电子邮件、社交媒体账号等信息。
其次，电子证据取证技术在刑事调查中的应用研究。
电子证据取证技术在刑事调查中发挥着关键的作用。
首先，电子证据具有客观性和确凿性。
与传统证据相比，电子证据可以准确记录、保存并提供详尽且难以篡改的信息。
其次，电子证据具有高效性和全面性。
通过电子证据取证技术，调查人员可以有效地减少侦查时间和工作量，快速获取大量的证据信息。
此外，电子证据取证技术可以追踪犯罪嫌疑人的行踪，了解其日常活动和交流方式，从而为刑事调查提供更全面的依据。
电子证据取证技术在刑事调查中的应用领域广泛。
首先，它在网络犯罪调查中扮演着关键的角色。
网络犯罪如网络诈骗、网络侵入等已成为当今社会的重要问题，通过电子证据取证技术可以获取犯罪分子的网络活动记录、通讯记录等。
其次，电子证据取证技术在刑事侦查中的应用逐渐扩展到金融犯罪、知识产权犯罪等其他领域。
例如，通过追踪电子银行交易记录和资金流向，可以揭示金融犯罪的行踪；通过提取电子设备中的著作权侵权证据，可以还原知识产权犯罪的实际过程。
JPEG图像篡改检测研究摘要：介绍了数字图像盲取证的相关概念，总结了国内外JPEG图像篡改检测方面的研究成果，并探讨了本领域存在的问题和未来的发展趋势。
关键词：数字图像盲取证；JPEG图像；篡改检测A Survey of the detection of JPEG image forgeryAbstract:This paper introduces the related concepts about digital image blind forensics, and analyses the research achievements of the currente status of the detection of JPEG image forgery. We also ivestigate the main problems existing in current research field and urgent topics for future research.Key W ord: digital image passive forensics; JPEG image; forgery detecting1 引言随着互联网技术的快速发展，越来越多的图像编辑和处理软件如Photoshop、ACD-See、iPhoto等的广泛使用，使得编辑、修改和存储数码照片变得越来越简单。
虽然它在一定程度上丰富了人们的日常生活，但是，图像的修改也带来了许多问题。
如果将篡改图像用在新闻媒体或法律上，对社会将会造成很大的影响。
面对日益严峻的信任危机，迫切需要行之有效的数字图像取证技术，对图像的篡改、伪造和隐秘性进行分析、鉴别和认证，辅助人们鉴定数字图像的真实性。
数字图像的真实性取证方法大体可分为三类[1]：脆弱水印(Fragile Watermarking)方法，数字签名(Digital Signature)方法，被动取证(Passive Authentication)方法。
图像捕捉技术的原理和应用1. 概述在数字图像处理领域，图像捕捉是指将现实世界中的光学信息转换为数字形式的过程。
图像捕捉技术是数字摄影、计算机视觉和计算机图形学等领域的基础，被广泛应用于医学影像、安防监控、机器人视觉等领域。
2. 图像捕捉技术的原理图像捕捉技术的原理主要分为以下几个步骤：2.1 光学成像图像捕捉的第一步是通过光学系统将现实世界中的光学信号转化为电信号。
光学系统包括镜头、滤光器、透镜等光学元件。
当光线经过镜头后聚焦在感光元件上，形成像素阵列。
像素阵列中的每个像素接收到的光强度与现实世界中的亮度分布成正比关系。
2.2 感光元件感光元件主要有CCD（电荷耦合器件）和CMOS（互补金属氧化物半导体）两种类型。
CCD是传统的感光元件，具有高灵敏度和低噪声等特点。
CMOS则具有低功耗和集成度高的优势。
2.3 模数转换感光元件生成的电荷信号需要被转换为数字信号才能被计算机处理。
这一步骤被称为模数转换。
模数转换器将连续的电荷信号转换为数字表示，通常使用逐次逼近型模数转换器（ADC）。
2.4 数字图像处理经过模数转换后，图像以数字形式储存在计算机内存中。
对数字图像进行预处理、增强、分析、压缩等操作，可以根据具体需求进行不同的图像处理算法。
图像处理算法的选择取决于具体应用场景。
3. 图像捕捉技术的应用3.1 医学影像图像捕捉技术在医学影像领域具有重要作用。
医学影像可以通过图像捕捉技术获取人体内部的信息，如X光影像、CT扫描、MRI等。
医生可以通过对图像的分析和诊断来判断病情并制定治疗方案。
3.2 安防监控图像捕捉技术在安防监控领域得到广泛应用。
通过安装摄像头并采集实时图像，可以对监控区域进行实时监测和录像。
图像捕捉技术可以帮助提高安全性和防范犯罪。
3.3 机器人视觉图像捕捉技术在机器人视觉领域也有广泛应用。
机器人可以通过摄像头捕捉到的图像来感知环境、识别目标并进行具体的操作。
图像捕捉技术为机器人提供了视觉感知能力，使其能够与环境进行交互。
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。
简述计算机取证的技术
计算机取证是指通过收集、分析和整理计算机系统中的数据、程序和其他信息,以证明计算机系统的安全性、完整性、合法性和真实性,并保护相关权益。
计算机取证技术包括以下方面:
1. 数据分析技术:用于分析计算机系统中的数据和信息,确定是否存在异常行为或漏洞。
2. 计算机安全评估技术:用于评估计算机系统的安全性,包括漏洞扫描、恶意软件检测和防护等。
3. 电子取证技术:用于收集、存储和传输计算机系统中的各种电子数据,包括音频、视频、图像、指纹和密码等。
4. 网络取证技术:用于分析网络系统中的数据和信息,确定是否存在异常行为或漏洞。
5. 软件取证技术:用于分析和证明软件的安全性和合法性,包括漏洞扫描、恶意软件检测和防护等。
6. 数据隐私保护技术:用于保护计算机系统中的数据隐私,包括加密、访问控制和数据备份等。
7. 法律咨询和诉讼技术:用于处理计算机取证过程中的法律问
题和诉讼事务。
计算机取证技术是一项复杂的技术,需要专业的技术和法律知识,因此,如果需要进行计算机取证,应该寻求专业的计算机取证服务机
构的帮助。
一、引言过去10年中，数字图像在日常生活中越发流行。
和传统文本内容相比，图像更加直观并能传递更多信息。
尽管数字图像带来了很多好处，但是它也在一些方面带来了严重的安全问题，即如何检测数字图像的真实性，以及如何发现恶意修改。
随着图像处理软件的进步，篡改图片而不留下视觉上可辨的痕迹更加容易，这使得上述问题更具挑战性。
为了精确并鲁棒地鉴定图像内容和发现图像造假，研究者已经提出了多种数字图像取证方法。
一般而言，这些方法可分为两大类：主动方法和被动方法。
主动取证方法通常通过设计各种水印或指纹，并将它们嵌入数字图像。
在鉴定阶段，提取先前嵌入的水印或指纹，并用来检测判断原图是否被篡改。
如果被篡改，则确定篡改位置在何处。
这种主动方法能够精确探测数字图像的篡改，但是这些方法并未被广泛应用。
其主要原因在于不可能事先对所有互联网上的图像进行水印处理。
因此，更多的人选择被动取证方法。
通过分析图像生成/修改阶段所留下的特定线索或模式，能够发现图像造假。
和主动取证方法相比，被动取证方法不依赖先验或预设信息，在图像取证领域中应用范围更广。
在被动数字图像取证中，多种痕迹被用来区别篡改图像和原始图像。
本文中，我们将这些痕迹分为3类：采集痕迹、存储痕迹和编辑痕迹。
对每一种痕迹，我们将简要回顾对应的被动数字取证方法，并着重澄清如下问题：•这些痕迹是什么？它们如何形成？•图像取证中相关的最新方法是什么？•为什么这些方法能够探测特定的痕迹？本文的组织如下：第2~4节，我们逐一介绍被动数字图像取证方法，包括：采集痕迹法、存储痕迹法和编辑痕迹法。
第5节讨论当前技术的主要局限，并提出未来可能的研究方向。
二、图像采集中的线索数字图像从被捕获到被存储，中间需要经历多个处理步骤（图1）。
在进入成像设备之前，光线首先会通过一系列镜头。
之后，成像设备将其传送到彩色滤色阵列（color filter array，CFA）进行特定的彩色像素排列处理，其仅允许光线的特定成分通过。
大多数相机的CFA单元只允许每个像素记录一种颜色的值（红、绿、蓝）。
在经过CFA滤波后，光线到达图像传感器——数码相机的关键部分。
目前，有两种广泛使用的传感器：电荷耦合器（charged coupled device，CCD）和互补金属氧化物半导体（complementary metal-oxide semiconductor，CMOS）。
图像传感器中包含大量光敏二极管，每个光敏二极管与图像的像素一一对应。
在每个光敏二极管中，经CFA滤色后的光强被转换为电信号。
得到的图像数据的每个像素点表示红、绿、蓝中的一种颜色。
因此，为了重建全彩图像，需要进行解镶嵌/去马赛克（demosaic）处理，即通过在所有颜色通道上进行插值，重建缺失的色彩分量。
图1 图像采集流程图上述每个阶段都会在最终图像中引入特定痕迹。
这些可以作为图像源识别和篡改检测的线索。
以下几个小节简要介绍了镜头阶段、传感器阶段和CFA插值阶段所留下的痕迹，以及利用这些痕迹进行图像取证的典型方法和目前最先进的方法。
（一）图像采集阶段的痕迹在采集图像时，镜头的设计和制作工艺使得其无可避免地引入失真/像差。
数码相机有两种常见的失真：色差（chromatic aberration，CA）和球面差（spherical aberration，SA）。
不同波长的光线通过透镜时的折射率也各不相同，这种现象称为色差现象；轴上物点发出的光束，经球面折射后不再交于一点，这种现象称为球面像差。
传感器模式噪声是图像采集阶段另一种重要特性。
在各种传感器噪声中，由光响应不均匀性（photo response non uniformity，PRNU）引起的噪声尤为重要。
目前学术界已经提出了多种基于PRNU噪声的数字图像取证方法，涵盖源识别、历史恢复、图像伪造检测等多个领域。
PRNU是与成像传感器紧密相关的特性，通过分析图像PRNU可以获得关于成像设备的线索。
CFA过程中的解镶嵌/去马赛克操作同样会留下特定痕迹。
在色彩重建时，为了获取图像中每个像素的对应值，需要对3个颜色通道进行插值操作。
插值过程不可避免地会在像素之间引入一定的关联性，这种相关性可以被看作是成像设备的固有“指纹”。
通过分析解镶嵌/去马赛克痕迹，可以获得成像设备的线索。
（二）利用图像采集痕迹的图像取证1.基于传感器噪声的图像取证利用相机镜头产生的像差，可以将图像与特定设备相关联，或检测图像是否经过篡改。
例如，图像中经常出现的径向畸变现象会导致所成图像发生形变。
为解决径向失真问题，数码相机制造商通常会采用各种方法来补偿失真，这些方法相应地会产生不同的痕迹。
因此，通过分析这些痕迹可以识别相机制造商甚至相机型号。
传感器模式噪声通常会被用于图像取证。
对于图像I，其对应的传感器噪声可以通过以下公式表述：式中，R是总体残差，即原始图像减去经过去噪滤波器F滤波后的图像；P 是PRNU因子；φ是图像中其他所有噪声的总和。
假设我们有同一摄像头捕获的N幅图像I1,…,I N,对应的残差R k可以通过公式（1）得到。
PRNU因子P可以通过最大似然估计，按照以下公式进行计算：在相机识别中，假设存在M个设备，则需要计算M次PRNU因子，并且针对每个设备（i=1,2,...,M）记录特定的Pi值。
在检测阶段，对于待测图像I t，首先t)计算残余项。
然后，PRNU因子与该残差Rt之间的相通过公式（1）即Rt=I t–F(I关性通过以下公式计算：式中，⊗代表归一化互相关；最大值对应的设备即为目标设备。
2.基于CFA痕迹的图像取证基于CFA痕迹的取证方法的基本原理是，原始图像非篡改区域和篡改区域具有不同的CFA模式。
因此，对被检测图像的每个分块进行CFA模式计算，如果存在不同的CFA模式，则为篡改图像，并可以得到篡改区域。
另外，由于不同的解镶嵌/去马赛克算法会使得同一颜色通道中相邻像素之间的关联性不同，因此基于CFA模式的图像取证可以分为两个方向：①预测插值参数并识别成像设备的类型；②检查解镶嵌/去马赛克痕迹以找出可能被篡改的区域。
（三）最先进的基于采集的图像取证方法1.基于镜头像差的成像设备源识别不同的相机具有不同的镜头像差，因此镜头像差可以作为源识别中设备的固有“指纹”。
Choi等在这方面进行了开创性的工作：鉴于径向畸变会使得直线变弯曲，他们基于像素灰度和畸变程度提出两类特征，从而将成像设备源识别问题转变为二分类问题。
与仅使用图像灰度的方法相比，Choi等的方法实现了4%的检测精度提升。
2.基于镜头痕迹的篡改检测使用镜头痕迹进行图像伪造检测的基本思想是：原始图像和插入的图像块很可能来源于不同的拍摄设备。
通过检测不同图像块是否具有同一镜头痕迹，可以鉴别图像是否经过伪造。
提出了一种镜头痕迹——“紫边失真”（purple fringing aberration，PFA）及相应的提取方法。
PFA的方向特性被用作唯一的“指纹”来确定被测图像是否具有镜头痕迹不一致性。
该算法在图像伪造检测和篡改检测中都取得了很好的效果。
3.基于传感器模式噪声的成像设备源识别由于传感器制造工艺的缺陷，不同像素具有不同的光敏性。
因此，传感器噪声（特别是PRNU）可以用来区分各种传感器和相机类型。
提出了基于PRNU的源识别方法，可以识别9种相机模型。
注意到在边缘区域对传感器噪声的估计不够准确。
基于这一发现，他们在特征提取操作之前进行了特定的预处理操作，利用Canny和Laplace算子进行边缘区域检测，并将检测出的边缘区域移除以做进一步处理。
经阈值处理计算得到传感器噪声之后，通过灰度共生矩阵（gray-level co-occurrence matrix，GLCM）从离散小波变换（discrete wavelet transform，DWT）域提取多个统计特征。
最后，采用k-近邻（k-NN）作为分类器对特征进行分类。
考虑到手机摄像头识别这一应用场景，提出了一种基于摄像头传感器缺陷的方法。
同样从小波域提取特征在手机相机识别中取得了很好的效果。
4.基于传感器指纹不一致的篡改检测与镜头痕迹类似，传感器噪声可用于检测图像是否经过伪造。
其基本想法是，篡改区域中的传感器噪声/指纹会与原始图像不一致，这一线索可以用来定位可疑的篡改区域。
Fridrich提出了一种基于PRNU信息的图像篡改检测方法。
该方法通过建立统计模型来描述PRNU因子，提取出的PRNU因子同样可以用于成像设备识别。
实验结果表明，这种方法在100种不同类型的相机检测中实现了近乎100%的准确性。
5.基于CFA痕迹的成像设备源识别如前所述，不同相机的CFA模式和解镶嵌/去马赛克操作会有所差异。
Gao 等提出了一个基于这些信息的成像设备源识别方法。
他们提取出69维的特征来描述上述痕迹。
在Dresden图像数据库上的实验结果表明，在7类相机模型的识别中，该方法达到99.88%的准确率。
6.基于CFA痕迹的篡改检测在篡改检测中使用CFA痕迹的基本思想很简单：篡改区域与原始图像会呈现不同的CFA以及解镶嵌/去马赛克痕迹。
提出了一种描述图像解镶嵌/去马赛克痕迹的特征。
如果存在异常区域（即没有原始图像CFA痕迹或具有与原始图像CFA不同的痕迹），则将其视为篡改区域。
提出了一种既能检测图像伪造又能定位篡改区域的方法。
通过对解镶嵌/去马赛克造成的痕迹进行建模，实现图像伪造检测。
该方法对未压缩图像有很好的检测性能。
然而，如何处理JPEG压缩图像仍然是一个具有挑战性的问题。
三、存储过程中的线索JPEG（joint photographic experts group）是图像传输和存储应用中最广泛使用的图像格式。
由于JPEG是一种有损的压缩标准，因此，在图像存储过程中，JPEG将不可避免地引入某些特殊的压缩痕迹。
通过分析这些痕迹，研究者可以推导出一些重要的取证线索，例如，①该图像被压缩了多少次；②图像中的所有区域是否被压缩过相同的次数。
在之后的几个小节中，笔者将简要介绍JPEG 压缩所留下的特定痕迹、JPEG图像取证的典型场景以及该领域最新的取证方法。
（一）JPEG压缩遗留的痕迹针对灰度图像的标准JPEG压缩流程如下（通过在YCbCr色彩空间中的每个通道执行类似的流程，可以将JPEG压缩扩展到彩色图像）：首先，对原始图像上进行不重叠的8×8像素块分割；其次，针对每个块，对其灰度值进行2D-DCT 变换，从而将该块从空间域变化至频率域；再次，对各频率分量的幅度通过预设的量化表来量化（其中，图2显示了品质因子为50的典型量化表，其中较大的质量因子表示较高的图像质量和较低的压缩比）；最后，采用熵编码技术（霍夫曼编码）将量化后的频率幅度转换为二进制序列进行存储。
JPEG压缩将对原始图像引入3种误差：量化误差、截断误差和取整误差。
