数字图像主动取证技术总结53页PPT

数字取证技术

从计算机取证技术的发展来看，先后有数字取证（Digital Forensics）、电子取证（Electric Forensics）、计算机取证（Computer Forensic）、网络取证（Networks Forensics）等术语。
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为中华之崛起而读书
第8章数字取证技术
1．电子取证电子取证则主要研究除计算机和网络以外的电子产品中的
数字证据是指任何使用计算机存储和传输的数据，用于支持和反驳犯罪发生的推测，或者用于表述诸如动机、犯罪现场等的犯罪关键要素。一般情况数字证据与电子证据经常交替使用。
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第8章数字取证技术
数字取证主要是对电子证据识别、保存、收集、分析和呈堂，从而揭示与数字产品相关的犯罪行为或过失。数字取证技术将计算机调查和分析技术应用于对潜在的、有法律效力的电子证据的确定与获取，同样它们都是针对黑客和入侵的，目的都是保障网络的安全。
计算机犯罪取证（数字取证）也被称为计算机法医学，是指把计算机看做犯罪现场，运用先进的辨析技术，对电脑犯罪行为进行法医式的解剖，搜寻确认罪犯及其犯罪证据，并据此提起诉讼。它作为计算机领域和法学领域的一门交叉科学，正逐渐成为人们关注的焦点。
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第8章数字取证技术
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第8章数字取证技术
8.3 数字取证原则和过程
8.3.1 数字取证原则 1．尽早搜集证据，并保证其没有受到任何破坏； 2．必须保证取证过程中计算机病毒不会被引入到目标计
算机； 3．必须保证“证据连续性”，即在证据被正式提交给法

数字影像的特征提取与定位课件

数字影像特征提取与定位技术实践
实验一：小波变换特征提取实验
小波变换理论
小波变换是一种信号分析方法，能够将时域信号转换为频域信号
，适用于分析图像的特征。
实验步骤
在小波变换理论的基础上，通过 MATLAB软件实现小波变换特征提取实验，包括图像的多尺度分解、小波系数计算、特征提取等
步骤。
实验结果
通过对比不同尺度下的小波系数和提取的特征，可以观察到图像在不同尺度下的细节和特征表现
。
实验二：傅里叶变换特征提取实验
傅里叶变换理论
傅里叶变换是一种将时域信号转换为频域信号的方法，适用于分析图像的特征。
实验步骤
在傅里叶变换理论的基础上，通过MATLAB软件实现傅里叶变换特征提取实验，包括图像的傅里叶变换、滤波处理、特征提取等步骤。
实验结果
通过对比滤波处理后的傅里叶频谱和提取的特征，可以观察到图像在不同频率下的特征表现。
实验三：机器学习特征提取实验
机器学习理论
机器学习是一种通过训练数据自动提取特征的方法，适用于分类、回归等任务。
实验步骤
在机器学习理论的基础上，通过Python软件实现机器学习特征提取实验，包括数据预处理、模型训练、特征提取等步骤。
实验结果
通过对比不同模型下的特征提取结果，可以观察到机器学习模型对图像特征的提取能力。
方法
常见的图像配准方法包括基于灰度、基于特征、基于变换域等。
基于特征匹配的定位技术
定义
特征匹配是一种通过提取图像中的特征信息，然后在另一幅图像中寻找相同或相似特征的匹配过程。
过程
特征匹配通常包括特征提取、特征匹配、变换模型估计、图像变换与重采样等步骤。

计算机取证技术PPT课件

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4.3 计算机证据的收集与保存
4.3.1 计算机证据收集的原则 4.3.2 计算机证据收集的过程 4.3.3 独立计算机的证据收集 4.3.4 复杂系统的证据收集 4.3.5 磁盘映像 4.3.6 计算机证据的保存 1. 证据的保存 2. 证据的完整性保护
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Sniffer Pro
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EasyRecovery
它是一个威力非常强大的硬盘数据恢复工具。能够帮你恢复丢失的数据以及重建文件系统。
EasyRecovery不会向你的原始驱动器写入任何东西，它主要是在内存中重建文件分区表使数据能够安全地传输到其他驱动器中。你可以从被病毒破坏或是已经格式化的硬盘中恢复数据。该软件可以恢复大于 8.4GB的硬盘。支持长文件名。被破坏的硬盘中像丢失的引导记录、BIOS参数数据块；分区表；FAT 表；引导区都可以由它来进行恢复。
2. 用户将需要加时间戳的文件用Hash算法运算行程摘要
3. 将该摘要发送到DTS
4. DTS在加入了收到文件摘要的日期和事件信息后再对该文件加密（数字签名），然后送达用户。
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4.1.3应对具体案件的取证准备
获得合法的取证手续 1. 在对现场进行搜查之前要获得取证的司法授权 2. 搜查令要清楚地说明哪些将可能称为证据，哪些可疑
L0phtCrack是一款网络管理员的必备的工具，它可以用来检测Windows、UNIX 用户是否使用了不安全的密码，同样也是最好、最快的Win NT/2000/XP/UNIX 管理员帐号密码破解工具。事实证明，简单的或容易遭受破解的管理员密码是最大的安全威胁之一，因为攻击者往往以合法的身份登陆计算机系统而不被察觉。

数字取证技术追踪与分析网络犯罪证据培训课件

实际操作演示及注意事项
确保操作环境安全
在进行取证操作时，要确保操作环境的安全性和稳定性，避免数
据泄露或损坏。
遵循法律程序
在取证过程中，要严格遵守法律程序和相关规定，确保取证活动
的合法性和有效性。
记录详细操作步骤
在取证过程中，要详细记录每一步操作过程和结果，以便后续复
查和验证。
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法律法规与伦理道德考量
者的行为轨迹。
网络流量数据
捕获网络传输过程中的数据包，通过分析可发现异常流量和恶意行为。
文件和数据库
存储着大量的用户信息和业务数据，可能成为网络犯罪的攻击目标或留下犯罪痕迹。
社交媒体和通讯记录
犯罪嫌疑人在社交媒体上的发言和通讯记录可能成为关键证
据。
网络犯罪证据特点分析
隐蔽性
网络犯罪证据往往隐藏在大量的正常数据中，
电子数据已被广泛认可为一种有效的法律证据，对于打击网络犯罪具有重要意义。
易于篡改
电子数据易于被篡改且不留痕迹，因此确保其完整性和真实性至关重要。
技术依赖性
电子数据的收集、保存和分析需要依赖特定的技术手段和工具。
常见网络犯罪证据类型
系统日志
记录计算机系统或网络设备的操作和活动，可用于追踪攻击
难以被直接发现。
易逝性
电子数据容易被覆盖或删除，因此及时收集和
保存证据至关重要。
多样性
网络犯罪证据类型多样，包括文本、图像、音频、视频等多种形式。
跨地域性
网络犯罪往往涉及多个国家和地区，证据的收集和分析需要跨国合作
。
03
数字取证技术方法与实践
数据恢复与提取技术
数据恢复技术

图像特征提取及分析PPT课件

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基本概念
特征形成
根据待识别的图像，通过计算产生一组原始特征，称之为特征形成。
特征提取
原始特征的数量很大，或者说原始样本处于一个高维空间中，通过映射或变换的方法可以将高维空间中的特征描述用低维空间的特征来描述，这个过程就叫特征提取。
特征选择
从一组特征中挑选出一些最有效的特征以达到降低特征空间维数的目的，这个过程就叫特征选择。
如果仅计算其在坐标系方向上的外接矩形是很简单的，只需计算物体边界点的最大和最小坐标值，就可得到物体的水平和垂直跨度。
但通常需要计算反映物体形状特征的主轴方向上的长度和与之垂直方向上的宽度，这样的外接矩形是物体最小的外接矩形（MER-Minimum Enclosing Rectangle）。
✓ 一幅图像或一个区域中的连接成分数C和孔数H不会受图像的伸长、压缩、旋转、平移的影响，但如果区域撕裂或折叠时，C和H就会发生变化。
✓ 区域的拓扑性质对区域的全局描述是很有用的，欧拉数是区域一个较好的描述子。
2023/10/17
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2.凹凸性--区域的基本特征之一
区域内任意两像素间的连线穿过区域外的像素，则此区域为凹形。相反，连接图形内任意两个像素的线段，如果不通过这个图形以外的像素，则这个图形称为是凸的。
1. 统计矩函数的矩在概率理论中经常使用.几个从矩导出的
期望值适用于形状分析. 大小为m*n的数字图像f(i,j)的(p+q)阶矩为:
nm
mpq
i p j q f (i, j)
i1 j 1
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（1）区域重 (形)心位置
0阶矩m00是图像灰度f(i,j)的总和。二值图像的m00则表示对象物的面积。

司法鉴定中的数字取证技术介绍

文件解析与识别技术
文件解析
对数字设备中的各类文件进行深入分析，提取文件头、元数据、内容等信息，以确定文件类型、来源和修改历史等。
文件识别
通过特定算法对文件进行识别和分类，如识别图像、音频、视频等文件的格式和内容，为后续分析提供基础。
时间戳分析与验证技术
时间戳分析
对数字设备中的时间戳信息进行提取和分析，以确定文件创建、修改和访问的时间，为案件调查提供时间线索。
工作流程
数字取证技术的工作流程通常包括案件受理、现场勘查、数据提取、数据分析、证据呈现和结案归档等步骤。其中，案件受理是指接收案件并了解案情；现场勘查是指对涉案数字设备或存储介质进行现场勘查和收集；数据提取是指对收集到的数据进行提取和整理；数据分析是指对提取的数据进行深入分析和挖掘；证据呈现是指将分析结果以可视化、直观化的方式呈现出来；结案归档是指将案件相关材料和证据进行整理和归档。
展望未来发展趋势
技术创新
随着人工智能、大数据等技术的不断发展，数字取证技术将不断创新，提高自动化和智能化水平。
法规完善
随着数字技术的广泛应用，相关法律法规将不断完善，为数字取证技术的发展提供有力保障。
国际合作
跨国犯罪和网络犯罪日益猖獗，数字取证技术的国际合作将成为未来发展的重要趋势。
时间戳验证
通过与其他证据或信息进行比对，验证时间戳的真实性和准确性，以确定数字证据的可靠性和完整性。
加密解密技术应用
加密技术应用
采用加密算法对重要数字信息进行加密处理，确保信息在传输和存储过程中的安全性，防止未经授权的访问和篡改。
解密技术应用
在合法授权的情况下，利用解密算法对加密信息进行解密处理，以获取原始信息内容，为案件调查提供证据支持。

数字图像取证

数字图像取证照片被用作记录事件、人物和地点已有100多年的历史。

随着创新的设备和技术的广泛使用，拍摄获得的图像数量不断增加，数字图像现在已是无处不在。

技术的进步，使得数字媒体及数字图像已经成为我们主要的信息来源，它们被用作法庭上的证据、病历的一部分以及财务文件。

随之而来的则是一些以前从未遇到的问题，产生了一个新兴的研究领域：即数字图像取证。

数字图像取证所获得的定量证据关注数字图像的来源和真实性。

在实践中，数字图像取证，可以简单定义为如下过程：第一步，在可疑装置中获取图像证据，以及对这些提取出来的图像进行更有效地搜索和组织；第二步，对图像的源属性和认证进行分析；第三步，取证专家在法庭中给出有关调查结果。

本书探讨了数字图像已经变得比以往法律和医学证据更加无处不在的原因。

其主要目的是从研究人员、执法人员和法律专业人士的角度，以及数字图像取证的各个方面进行全面地概述和理解，提供数字图像取证的整体概况。

希望本书对数字图像取证技术领域感兴趣及参与研究的学生、研究人员、取证专家、执法人员和摄影爱好者的学习、研究、应用及设计有所帮助，激励读者在这一新兴领域有新的发现。

全书由4部分组成。

第1部分主要解决数字图像在数码相机创建问题、图像的不同格式及存储特性和如何从存储设备中提取、恢复图像证据；第2-3部分提出对于图像取证分析中已有的最先进的科学及学术上安全的处理方法，集中研究了图像源属性和图像真实性验证问题，为读者呈现了自然图像的特点，并描述了用于检测图像是否被篡改、合成，以及怎样从图像中获取真实图像的技术；第四部分介绍了图像取证中的一些实际问题，即法庭上的数字图像的有效性问题，并从攻击者角度介绍了反取证。

另外，本书也分析了在数字图像领域中的一些非常深刻的问题，即如何系统地、详细地处理新的应用中的准确性？图像看起来真实，但是否果真如此？相机拍摄到了什么？我们看到的图像中有没有被篡改或细微改变的地方？本书对这些复杂的问题进行了详细的解答。

数字图像反取证PPT课件

▪ M. C. Stamm, S. K. Tjoa, W. S. Lin, and K. J. R. Liu, "Undetectable Image Tampering Through JPEG Compression Anti-Forensics", IEEE Int'l Conf. Image Processing (ICIP), Hong Kong, China, September 2010.
• 最邻近插值法(输出像素的赋值为当前点的像素) • 双线性插值法（2*2矩阵所包含的有效点的加权平均值） • 立方回旋插值（4*4矩阵所包含的有效点的加权平均值）
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4.3 重采样产生的相关性
❖ 重采样会使得图像数据之间特殊的相关性
❖ 例如一维信号重采样 y A x
假设
pXi
x i ei x
2
i
2 qi
ln
❖ 其中
N 0 Q i N 0 2 Q i2 (2 N 1 Q i 4 S )2 (Ni Q 4 S )
1
A
0.5
0
0
0 0 ...
0.5 那0么
10
... ...
0.5
0.5
...
y2i
y2i1 xi 0.5xi 0.5xi1
且有 y2i0.5y2i 10.5y2i 1
插值以后的向量y的数据间存在很强的线性相关性
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4.4 重采样取证方法
❖ 对于二维图像
▪ 遍历每个像素，计算每个像素是其周围像素线性组合的概率
▪
X
DCT系数量化
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