数字图像反取证

数字图像篡改被动取证技术研究数字图像篡改被动取证技术研究摘要：随着数字图像处理技术的快速发展，图片篡改越来越容易实现，给社会安全和信任带来了巨大的挑战。

本文主要研究数字图像篡改的被动取证技术，介绍了数字图像篡改的类型及其影响，分析了数字图像篡改的可能性和主要挑战，然后给出了数字图像篡改被动取证的主要策略和技术，最后探讨了未来数字图像篡改被动取证技术的发展趋势。

关键词：数字图像篡改；取证技术；被动取证；篡改类型；主要挑战；策略与技术；发展趋势1. 引言数字图像已经成为人们日常生活中常用的媒体之一。

然而，随着数字图像处理技术的进步，图像篡改也越来越常见。

从简单的美颜软件到复杂的图像编辑软件，人们可以轻松地修改数字图像的内容，包括添加、删除、替换和修改图像的元素。

数字图像篡改可能导致不可信的证据和虚假的信息，对社会安全和信任产生巨大影响。

因此，开发一种有效的数字图像篡改取证技术至关重要。

2. 数字图像篡改的类型及其影响2.1 图像篡改的类型数字图像篡改主要包括内容篡改、隐秘信息篡改和外观篡改。

内容篡改是指在图像中添加、删除或修改像素信息，从而改变图像的内容。

隐秘信息篡改是指在图像中嵌入隐秘信息，如隐藏文字或其他图像，这种篡改往往很难察觉。

外观篡改是指通过修改图像的外观，如亮度、对比度、色调等来改变图像的感知效果。

2.2 影响数字图像篡改可能导致以下影响：2.2.1 不可靠的证据：数字图像常被用作犯罪证据，因此如果图像被篡改，可能导致不可靠的证据被使用，从而影响案件处理和司法公正。

2.2.2 虚假的信息：通过篡改数字图像，恶意篡改者可以传播虚假信息，误导公众和社会舆论，影响社会稳定和安全。

3. 数字图像篡改的可能性和主要挑战3.1 数字图像篡改的可能性数字图像篡改之所以可能，是因为数字图像本质上是由像素构成的，而像素的值可以轻易被修改。

此外，如今的图像处理软件越来越强大，篡改者可以利用这些工具轻松地修改像素值和图像元素。

智能手机数字图像的溯源取证研究综述智能手机数字图像的溯源取证研究综述引言：随着智能手机的普及和使用，数字图像成为了智能手机用户不可或缺的一部分。

然而，由于数字图像的易修改性和复制性，智能手机数字图像的溯源取证研究备受关注。

本文旨在综述智能手机数字图像溯源取证研究的现状与发展，探讨其中的挑战和未来的研究方向。

一、智能手机数字图像溯源取证的定义与背景1.1 定义智能手机数字图像溯源取证即通过技术手段追踪、分析和验证智能手机数字图像的真实性和来源，以获取证据并进行取证。

1.2 背景随着智能手机的快速发展，人们越来越多地依赖智能手机进行拍照、录像和社交分享等活动。

然而，随之而来的是数字图像涉及的各种信息泄露、虚假信息和侵权问题。

因此，人们迫切需要一种可靠的方法来追溯和取证智能手机数字图像的真实性和来源。

二、智能手机数字图像溯源取证技术2.1 元数据分析元数据是指数字图像中存储的与图像相关的信息，例如拍摄时间、地点、设备型号等。

通过分析元数据，可以推断出图像的拍摄顺序和真实性。

此外，还可以通过元数据的变化来判断图像是否被修改、篡改或复制。

2.2 数字水印技术数字水印技术通过在数字图像中嵌入特定信息，用以标识图像的所有者和来源。

数字水印可以被作为取证工具，对智能手机数字图像进行追踪和验证。

同时，数字水印技术也可以用于在侵权案件中为原告提供证据。

2.3 图像压缩与解压缩技术智能手机数字图像常常经过压缩和解压缩处理。

图像压缩与解压缩技术可以通过分析图像的编码方式和变化情况，判断图像是否经过修改或复制。

2.4 频域分析技术频域分析技术包括快速傅里叶变换（FFT）和离散余弦变换（DCT）等。

通过对智能手机数字图像进行频域分析，可以检测图像是否存在修改痕迹、添加图层或进行过图像合成等操作。

三、智能手机数字图像溯源取证研究中的挑战3.1 图像伪造现今技术能够使伪造的图像与真实图像无法分辨，这对数字图像溯源取证带来了极大的挑战。

数字图像盲取证技术研究综述作者：罗鸿斌来源：《无线互联科技》2014年第02期摘要：数字图像盲取证作为一种不依赖任何预签名提取或预嵌入信息来鉴别图像真伪和来源的新课题，正逐步成为多媒体安全领域新的研究热点，本文首先介绍了这一领域当前的研究现状和进展，接着从图像篡改遗留痕迹特征、图像内在统计特性、成像设备一致性三个方面阐述了当前图像盲取证技术的主要方法，并分析了不足之处。

关键词：数字图像取证；篡改检测随着计算机技术、网络技术、多媒体技术的迅速发展，数字图像已在我们工作生活中发挥着越来越重要的作用，与此同时，高质量数码相机的普及和功能日益强大的图像处理软件的广泛应用，使得人们不需要特殊的专业技术即可对数字图像进行非常逼真的修改，处理效果很难通过人眼分辨。

大多数人对数字图像的修改只是为了增强表现效果或为了好玩，但也不乏有人出于各种目的故意篡改，甚至恶意地利用、传播经过精心伪造的数字图像，这严重的影响了科学发现、保险和法庭证物等，无疑会对政治、军事和社会的各方面会产生恶劣的影响。

因此，面向真实性检测的数字图像盲取证技术是迫切需要的一种技术，潜在的应用领域广泛，涉及新闻媒体、电子票据、文档签名、法庭犯罪取证、保险事故调查、军事情报分析等领域，有着广泛的应用前景，正逐步成为多媒体数据安全领域新的研究热点。

1 数字图像取证数字图像取证技术是一个多学科综合的研究问题，它涉及计算机视觉、信号处理、计算机图形学、机器学习、成像传感器、模式识别等领域的知识。

数字图像取证技术要解决的问题主要包括以下几个方面：能否确认一幅图像是真实（原始）图像，还是经过篡改操作处理后的伪造图像；能否确认伪造图像的篡改区域和篡改程度；能否确认图片是由成像设备拍摄的照片，还是由计算机生成的图片；能否确认拍摄照片的成像设备的类型或品牌。

目前，通常有两种取证技术一是数字图像主动取证技术（数字签名、数字水印），另一种是数字图像被动取证技术，也通常称为数字图像盲取证技术。

一种基于压缩图像的反取证方法作者：程格平王毅来源：《计算机时代》2015年第09期摘要：图像处理软件的广泛使用使数字图像的篡改和伪造变得更加容易，这给图像数据的安全性带来严重影响。

数字图像取证是解决这个问题的关键技术，逐渐成为研究热点。

反取证技术能够有效降低或消除取证技术的检测效果，尚没有得到应有的重视。

提出一种针对JEPG压缩的反取证技术，通过在压缩图像的DCT系数中添加适当的噪声移除量化块效应，从而去除图像取证的检测证据。

实验结果表明，所提出的方法能够明显降低JEPG图像取证方法的检测性能。

关键词：压缩图像；图像取证；反取证技术；量化效应；检测性能中图分类号：TP391 文献标志码：A 文章编号：1006-8228（2015）09-12-02Anti-forensic method based on image compressionCheng Geping， Wang Yi（School of Mathematical and Computer Sciences， Hubei University of Arts and Science，Xiangyang， Hubei 441053， China）Abstract： The widespread use of image processing software makes it easy to tamper and counterfeit a digital image， which will lead to serious influence to the security of image data. The digital image forensics is the key technology to solve the problem and is gradually becoming the research focus. Anti-forensics technology can effectively reduce or eliminate the detection effect of the forensics， but it has not been paid due attention. In this paper， an anti-forensics technology is proposed for JEPG compression， which removes the quantization blocking artifacts by adding appropriate noise to the DCT coefficients in a compressed image， so as to eliminate forensic detection evidence of the image. The experimental results show that the proposed method can significantly reduce the detection performance of the JEPG image forensics.Key words： compressed image； image forensics； anti-forensics； quantization artifacts；detection performance0 引言数码相机的迅速普及和多媒体技术的快速发展，使得数字图像的获取、修改和编辑更加简单，同时也对涉及数字图像原始性、真实性和完整性的应用领域带来日趋严重的安全隐患。

基于操作历史的数字图像取证研究的开题报告一、选题背景数字取证是一项新兴的技术，它可以有效帮助调查人员在数字环境下获取证据来支持案件调查和审判。

近年来，随着数字技术的发展，数字证据在法律证明中的作用越来越明显，相应的数字取证技术也逐渐得到重视。

而数字图像取证是数字取证的其中一个重要分支，它主要通过分析、还原、提取和分析数字图像中的元数据、像素信息等来确定数字图像真实性和可信度。

数字图像取证的研究通常包括多种分析技术和方法，其中一种是基于操作历史的图像取证技术。

这种技术主要利用个人或组织在使用计算机时产生的操作痕迹和日志信息来还原图像的生成过程，进而确定图片的真实性和可信度。

该技术的优势在于可以提供更加具体的证据和证明，具有较高的可信度和准确性，因此在图像取证领域中具有重要意义。

面对各种复杂的图像篡改手段，数字图像取证技术仍需要不断发展和完善，实现更加准确和可靠的取证结果。

因此，基于操作历史的数字图像取证研究对于数字证据的捕捉、检验和证明具有重要意义。

二、研究目的和意义本研究的目的在于探究基于操作历史的数字图像取证技术在数字证据取证中的应用，分析其优势和不足之处，进而提出相应的改进和优化方案，为数字证据的检验和取证提供指导和支持。

本研究的意义在于：1. 提升数字图像取证技术的可靠性和准确性，提高数字证据的质量和可信度。

2. 探究数字图像取证技术的新应用，为法律取证提供更加全面和有效的技术和方法支持。

3. 对数字图像取证技术的发展和完善提出新的思路和方向，为相关领域的学者和研究者提供参考和借鉴。

三、研究内容和方法本研究的内容主要包括以下几个方面：1. 对基于操作历史的数字图像取证技术的研究进行深入分析和总结，明确其研究意义和应用价值。

2. 基于操作历史的数字图像取证技术的关键技术和算法进行研究，包括操作痕迹和日志信息的获取和分析、图像生成过程的还原和重构等方面。

3. 建立数字图像取证的实验平台，通过实验数据验证研究方法和算法的有效性和准确性。

证据发现数字图司法取证问题研究自视听资料、电子数据成为法定证据种类以来，由各种成像设备拍摄的数字图像广泛运用在司法活动的各个环节，为侦查、监督和审判提供着强有力的证据支持。

受外界不确定因素的影响，数字图像在成像过程中或多或少会受到天气环境、拍摄器材及电磁等干扰，导致图像模糊或信息丢失，削弱了数字图像的证明力。

基于证据发现的数字图像司法取证以寻找和发现证据为目的，由专业人员通过专业方法和专业设备，对数字图像进行增强和复原，突出图像的证据特征，确保数字图像的证据功能得到充分发挥。

证据发现；司法取证；证明力；图像增强；图像复原引言智能设备的兴起和网络传输的便利，使得数字图像和视频成为记录各种场景的大众化选择。

自《刑事诉讼法》将视听资料、电子数据列为法定证据种类以来，数字图像以其直观、稳定和高度针对的特性，为司法活动各个环节的顺利进行提供着证据支撑，数字图像的质量成为影响其证明力的关键因素。

数字图像的质量受人工操作、设备性能和拍摄环境的综合影响，不可避免会出现变形、模糊、低分辨率、噪声、雾霾等现象，进而导致图像失真、细节特征不明显，影响数字图像的证据能力。

基于证据发现的数字图像司法取证以寻找和发现证据为目的，依照法定的技术规范，通过对图像进行增强、降噪、复原、几何变换等处理，还原图像所记载的原始信息，凸显图像细节特征，为后期的证据评估奠定基础。

本文从证据发现的视角出发，通过理论研究，结合实际操作规范，论证数字图像司法取证的可行性方法。

1基于证据发现的司法取证司法取证是一种证据调查活动，指司法机关、权利主体及其代理人在计算机网络环境下从多样化、动态传输中的数据源中以科学可证实的技术来获取、融合、识别、检查、关联、分析以及归档数字证据，其目标是发现与案情相关或企图关联的事实，恶意非授权的行为及为重构事件提供信息和依据。

按照性质不同，计算机司法取证可以分为基于证据发现的司法取证和基于证据评估的司法鉴定。

在基于证据发现的司法取证中，委托人希望通过专门的司法取证活动，找出能够证明案件事实的某种证据。

一种用于图像信息隐藏反取证技术的算法EIP的设计刘琦【摘要】基于信息安全的需要,提出了一种新颖的用于研究计算机反取证中图像信息隐藏的算法EIP.通过使用该算法,能够有效地扩散及置乱待隐藏的信息,从而使得隐藏后的信息具有对二进制码流分析免疫的特性.该算法设计步骤明了,计算复杂度低,并具有较高的安全性.实验结果表明:基于EIP算法在图像载体中隐藏信息,能够对二进制码流的分析具有免疫性.【期刊名称】《河南科学》【年(卷),期】2011(029)002【总页数】4页(P202-205)【关键词】反取证技术;信息隐藏;EIP算法【作者】刘琦【作者单位】河南警察学院信息安全系,郑州450002【正文语种】中文【中图分类】TP301.6随着多媒体和网络技术的广泛应用，利用计算机犯罪成为犯罪分子易于采用的新的犯罪手段之一.为侦破计算机犯罪案件，打击计算机犯罪，公安人员必须调查出所需的电子证据，并要确保这些证据真实可靠，未经篡改，并符合相关法律法规的规定.这需要使用计算机取证技术来完成.计算机取证是指：“依据法律法规的规定，使用计算机软、硬件技术，对入侵、损毁、篡改等高科技犯罪手段提供相关电子证据的过程[1-3]”.但是，随着高科技技术的不断发展，计算机证据[4]越来越呈现出隐蔽性的特征，并随之出现了计算机反取证技术.反取证技术是指：删除或隐藏（破坏）电子证据，从而使取证调查无效的技术，即反取证技术为：“针对计算机取证过程中的每个阶段及其形成证据链的条件，破坏电子证据的调查、保护、收集、分析及法庭诉讼，减少被获取证据数量，降低被获取证据质量，从而尽量隐藏或不在对方系统或自己系统中留下电子证据的技术[5].据报道，2010年震惊世界的俄罗斯间谍案就应用了利用图像隐藏信息的反取证技术.由文献［6］可知，反取证技术分为3类：“数据擦除、信息隐藏和信息加密”.作为反取证技术之一的信息隐藏技术是指：将机密信息嵌入到载体中，从而使得非授权用户无法获取隐藏的信息的技术[7].利用图像载体隐藏信息是信息隐藏技术中最成熟的技术之一，并且广泛应用于传递机密信息中.一般在图像载体的时域或频域中都可以隐藏信息，在时域中隐藏信息算法相对简单，技术逐渐完善.但是，对时域隐藏信息的分析方法也逐渐趋于成熟.如Fridrich等人提出的RPQ[8]，RS[9]检测方法、二进制码流分析方法等等，都是在时域中分析隐藏信息的常用方法，并在一定约束条件下能够分析出较好的结果.本文阐述了利用二进制码流分析隐藏信息的一般方法，并提出了一种可以应用于将机密信息隐藏到图像载体中的，对二进制码流分析具有免疫性的新颖算法：EIP.文中给出了EIP算法的变换公式、基于EIP算法嵌入信息的步骤、基于EIP算法嵌入信息的程序流程图，并用实验验证了该算法对二进制码流分析的免疫性.理论推导及实验验证都证明，该算法具有计算复杂度低、安全性高、易于软硬件实现等特点. 下面文中将阐述一种在图像载体中嵌入机密信息的方法，并通过分析这些机密信息，给出二进制码流分析的一般方法，在图像载体中嵌入机密信息的原理如图1所示. 1.1 一种在图像载体中嵌入机密信息的方法最简单的在图像载体中嵌入机密信息的方法可以通过在DOS界面下键入命令来完成，图2所示为在名为“lina.bmp”的图片中嵌入文本文件“1.txt”中信息，生成“lina1.bmp”.用图3表示原始图像lina.bmp，图4表示嵌入文本信息后的图像lina1.bmp.视觉上无法鉴别图3与图4的区别，但图4中已经隐藏了信息：“hello everybody! ”.1.2 利用二进制码流分析图像中隐藏机密信息的一般方法利用二进制码流对图像进行分析，可方便得出隐藏的信息.图5，图6分别表示lina.bmp及lina1.bmp的部分二进制码流分析结果.显而易见，图6方框框出的内容即为隐藏的信息.通过二进制码流分析的方法可以成功分析出该类图像隐藏的信息.通常利用二进制码流分析数据的一般方法，可以对图像载体进行分析，进而获知其隐藏的机密信息.本文提出一种对二进制码流分析具有免疫性的新颖算法EIP.通过该算法，在图像载体的R，G，B分量中分别隐藏信息，以实现被隐藏信息对二进制码流分析的免疫性.本文提出的EIP算法是一种对待嵌入数据的位置进行置乱的算法，通过使用该算法，能够在图像载体的RGB彩色模型的红、绿、蓝原色光谱分量中分别植入机密信息，如图7所示.该算法的设计、利用该算法在图像载体中嵌入机密信息的步骤及程序流程将分别予以叙述.2.1 EIP算法的设计本文提出的嵌入信息位置置乱算法EIP如下所述.令m表示RGB彩色空间中的任意向量，彩色分量是笛卡尔坐标（x，y）的函数，则用mi（x，y）表示RGB彩色空间中任意位置.其中：i=0，1，2；x=0，1，2，…，M-1；y=0，1，2，…，N-1. 则嵌入信息的位置可表示为式（2）的形式：其中：a，b，c，d，e，f，g，h 为整数；i∈｛0，1，2｝；x∈｛0，1，…，M-1｝；y∈｛0，1，…，N-1｝.2.2 基于EIP算法在图像中嵌入隐藏信息2.2.1 基于EIP算法嵌入机密信息的步骤第一步：初始化待嵌入信息的位置坐标.利用文中提出的EIP算法，在图像中嵌入长度为T（T为正整数，且小于图像的长度M及宽度N）的信息，设嵌入的第j个字符（j∈｛0，1，…，T-1｝；）嵌入位置的初始值设置为：mjmod3（j，j），则嵌入的信息初始位置可表示为：m0（0，0），m1（1，1），m2（2，2），…，mjmod3（j，j），…，m（T-1）mod3（T-1，T-1）.第二步：利用公式（2）置乱待嵌入信息的位置.指定 3 个变换对：（0，0，0）→（1，M-1，N-1），（1，0，N-1）→（2，M-1，0），及（2，M-1，0）→（0，0，N-1）. 则可求出公式（2）中参数 a，b，c，d，e，f，g，h 分别为：a=1，b=1，c=-1，d=0，e=M-1，f=0，g=-1，h=N-1.故此时变换公式为：第三步：将信息嵌入到被置乱后的相应位置中.2.2.2 嵌入信息程序流程嵌入机密信息的程序流程如图8所示.在图8中，基于EIP变换的信息隐藏方法首先要初始化嵌入信息的位置矩阵，然后对初始化后的位置信息进行EIP变换，从而确定置乱后的嵌入位置.并将信息按位嵌入到图像载体的R，G，B各分量矩阵中.该算法流程简洁，计算复杂度低，易于软硬件实现，基于EIP变换的嵌入方法对二进制码流分析具有免疫性.使用基于EIP变换的信息隐藏方法，将内容为“Hello Everybody!”的文本信息1.txt嵌入图2中原始图像lina.bmp中，并得到图像lina2.bmp，如图9所示.图9中隐藏了信息：“hello everybody!”利用二进制码流对图像进行分析，部分结果如图10所示.lina2.bmp这部分二进制码流与图5中lina.bmp中这部分二进制码流结果相同.而且，在lina2.bmp的二进制码流中没有检测到“Hello Everybody!”这段嵌入信息.实验验证了基于EIP变换置乱隐藏入图像载体中的机密信息有效地将信息扩散到图像RGB各分量中去的结果.本文提出了一种新颖的用于计算机反取证技术的嵌入信息置乱算法EIP.基于该算法能够实现机密数据嵌入图像载体时域中时的扩散及置乱，为进一步捕捉及研究计算机反取证的特点提供了一些帮助，也为分析基于信息隐藏技术的计算机反取证技术提供了一定依据.下一步的工作将会对音频信息中隐藏信息的分析进行进一步的研究.Key words：anti－forensics technology；information hiding；EIP algorithm【相关文献】［1］ Bamshad M.Cooley R，Srivastava J.Data preparation for mining world wide Web browsing patgterns［J］.Journal of Knowledge and Infromation System，1999（11）：285.［2］吴珊，兰义华.计算机取证技术研究［J］.湖北工业大学学报，2006，4：36－39.［3］张新刚，刘妍.计算机技术研究［J］.计算机安全，2007，1：17－20.［4］钱桂琼，杨泽明，许榕生.计算机取证的研究与设计［J］.计算机工程，2002，6：12－14. ［5］张有东，王建东，朱梧槚.反计算机取证技术研究［J］.海河大学学报，2007，1：104－107.［6］王玲，钱华林.计算机取证技术及其发展趋势［J］.软件学报，2003，14：1635－1644. ［7］袁占亭，张秋余，刘洪国，等.一种改进的LSB数字图像隐藏算法［J］.计算机应用研究，2009，1：372－377.［8］Fano M，Polak M.The 3D object reconstruction form 2D slicesimage preprocessing ［J］.The Central European Seminaron Computer Graphics，2000，5：14－15.［9］ Sarder P，Nehora IA.Deconvolution methods for 3－D fluorescence microscopyimages［J］.IEEE Signal Processing Magzine，2006，23（3）：32－45.Abstract：A new algorithm EIP（Embedded Information Permutation）studying anti－forensics technology by image information hiding was proposed in this paper.The Information to be embedded could be diffused and scrambled by this algorithm.As a result，the embedded information posed the properties of resisting binary code stream analysis.The design procedure of EIP is simple and it has low computational complexity and high security.Experimental results show the resisting binary code stream analysis ability of EIP.。