数据取证中视频篡改技术的研究
数字图像取证简介
21世纪以来，随着电子技术的飞速发展，数 码相机及图像扫描设备迅速普及，数字图像已 广泛应用于人们的日常办公、学习以及生活当 中。以Photoshop、iPhoto、ACDSee等为代表 的图像处理软件功能越强大，使用越来越方便， 普通用户很容易利用这些工具编辑、修改、美 化图像。
主要内容
1 数字图像取证介绍 2 数字图像主动取证技术 3 数字图像源设备识别 4 数字图像篡改检测 5 数字图像取证的前景和未来
什么是数字图像取证
• 数字图像取证技术（Digital Image Forensics）是判断数字图像有没有被篡 改的技术通过对图像统计特征的分析来判 断数字图像内容的真实性、完整性和原始 性。 • 数字图像取证技术是计算机取证技术 的一个分支，是对源于数字图像资源的数 字证据进行确定、收集、识别、分析及出 示法庭的过程。 • 目前，数字图像取证技术可以分为主 动取证技术和被动取证技术两大类。
主要内容
1 数字图像取证介绍 2 数字图像主动取证技术 3 数字图像源设备识别 4 数字图像篡改检测 5 数字图像取证的前景和未来
图像的获取与存储
取证方法：图像源设备识别
1、通过获取图片阶段的工件属性识别 2、通过传感器缺陷识别 3、通过成像装置的特性识别
主要内容
1 数字图像取证介绍 2 数字图像主动取证技术 3 数字图像源设备识别 4 数字图像篡改检测 5 数字图像取证的前景和未来
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隐写术
• 隐写术是可以通过某些媒体的秘密通 道（尤其是图像和视频）。 • 数字隐写系统由信息的嵌入、传输、 提取等几部分组成，这与通信系统的发 送和接收类似。其中可将数字隐写的载 体看作通信信道，将待隐写信息看作需 要传递的信号，而信息的嵌入和提取分 别看作通信中的调制和解调过程。 • 应用隐写技术的通信双方将不会被第 三方检测，从而保证图像的安全性。
数据库系统取证研究
系统所在服务器上可收集的相关证据数据的主要范围。
表１数据库 系统所在服务器上可收集的相关证据数据的范围
类型
不稳定的数据库数据 数据审 Ｉ 缶 时表空间 （ 临硎煮（ 据库 ） 数据库数据文件 数据库日志文件 跟踪文件 数据库系统错误 日志 数据库控制信息 （ｒｃ￣ Ｏａ ［ 中作 为单独文件存放）
、
数 据库 存储 结 构分 析
减 少 系统 表空 间 的负 荷 ，提 高 系统 的作 业效 率 。三是
ｔ 表 空 间 ， 存放 临 时 表 和 临 时数 据 ，用 于 排 序 。 ｅ ｍｐ Ｏｒｃ 通常还会创建Ｕｓｒ ａｌ ｅ ｅ ￣空间存放应用系统数据。 ２ 日志文件。数据库的 日志文件用于记录已经被作 ． 用在数据库上的所有变动操作 。具体包括系统存储过程或 数据定义语言对系统表所做 的更改，每次分配或释放 的扩 展盘区，对表或者索引的删除操作等 内容。但不包括对表 的查询操作 。尽管对于类似ａｃｓ ｏｐｏ ｃｅ 、ｆｘｒ这样的桌面数据 ｓ
数据库 系统取证研究
中国人 民公安大学 宋营 张培晶
摘 要 ：数 据 库 系 统 取 证 是 计 算机 取 证 的 一 个 新 领 域 。 随 着 数 据 库 系统 在 各 个领 域 中 的 应 用 日益 广 泛 ，受 到 的威 胁 也 越 来 越 多 ，数 据 库 系统 取 证 的研 究 变 得 曰益 重 要 。 调 查 取 证人 员 需 要 对 数 据 库 的 存 储 结 构 和 基 本 工 作 原 理 有 所 了解 ，结 合 数 据 库 易 失 性 数据 与 活动 臼志 的保 护 和 收 集 ，研 究具 体 的数 据 库 取 证 步骤 和 方法 。
一
一
个表空间由一个或多个物理的数据文件组成。不 同的表
小型无人机电子数据取证方法研究
小型无人机电子数据取证方法研究1. 引言1.1 背景介绍这就需要对无人机进行电子数据取证，以便在发生事故或犯罪事件时，可以追溯无人机的飞行轨迹、拍摄的影像、搭载的设备等信息，从而为司法机关提供证据。
由于无人机的特殊性，传统的数据取证方法往往难以直接适用于无人机。
研究小型无人机的电子数据取证方法，成为当前亟需解决的问题之一。
本文旨在通过对小型无人机数据取证方法的研究，探讨无人机取证的挑战、方法研究及数据提取与分析技术等方面，为完善无人机取证技术提供理论支持和实践参考。
结合法律法规和隐私保护，探讨无人机取证在实际应用中可能面临的挑战和难点，以期为无人机行业的健康发展和社会安全提供保障。
1.2 研究目的研究目的是为了探讨小型无人机电子数据取证方法，解决当前无人机取证领域存在的问题和挑战。
随着无人机技术的不断发展和普及，无人机在各个领域的应用越来越广泛，因此无人机取证的需求也日益增长。
由于无人机本身的特点，如高度移动性、覆盖区域广泛和数据量大等，传统的取证方法已经无法满足对于无人机数据的有效提取和分析。
本研究的目的是通过深入探讨小型无人机的数据取证技术，解决当前无人机取证面临的挑战，提出一套完善的无人机取证方法并结合数据提取与分析技术，为相关领域的研究和应用提供参考和帮助。
通过本研究，将有助于提升无人机取证的效率和精度，促进无人机取证技术的发展和推广，推动无人机取证在法律法规和隐私保护方面的规范化和完善。
1.3 意义和价值无人机技术的快速发展，使得小型无人机在各个领域的应用日益广泛。
随着无人机的普及和使用，涉及到无人机数据取证的需求也越来越迫切。
小型无人机的数据取证是一项具有重要意义和价值的研究内容。
第一，小型无人机的数据取证可以帮助法律机构和执法部门有效打击违法行为。
无人机可以携带各类传感器，实时获取大量数据信息，包括影像、声音等，这些数据可以作为证据用于犯罪调查和案件审理。
第二，小型无人机的数据取证可以提高安全监测和应急救援的效率。
基于大数据架构的电子数据取证技术研究
1860 引言在大数据时代下，电子数据取证对象发生了巨大变化，从以往的独立物理实体拓展至IoT、虚拟主机以及云端应用等，这使得电子数据取证面临更大困难和挑战。
所以，有必要对以大数据架构为基础的电子数据取证技术展开深入研究。
在实际研究中，首先要充分掌握电子数据取证的内涵及发展历程，确定以大数据为基础的电子数据取证框架，了解新时期电子数据取证所面临的困境与挑战，在此基础上积极应用新技术支持电子数据取证工作，保证取证具有更高的安全性与准确性。
1 电子数据取证技术的概述电子数据取证主要指的是通过计算机软件以及硬件技术，在和法律规范相符的基础上，对网络相关犯罪行为包括网络攻击、计算机入侵、欺诈以及破坏等进行取证、分析、保存以及出示的过程[1]。
通过应用计算机实施犯罪的一些案件，往往犯罪嫌疑人会将计算机当中的犯罪证据毁灭，在此情况下，就可通过数据软件恢复所丢失或是删除的信息，而对所删除或者所丢失数据进行获取的全过程即为电子数据取证过程，涉及勘查现场、数据分析、数据追踪以及结果提交等方面。
而电子数据取证技术，主要是专业人员严格依据法律要求，根据法定程序，通过多种技术对电子设备当中涉及的电子证据进行取证，所用取证技术主要包含数字时间、数据库、密码破译、网络电子、移动终端以及浏览器等。
此外，取证期间可能还会用到一些计算机取证软件，像Encase、TCT 等。
只要是运用计算机实施的犯罪行为，势必会在互联网以及计算机当中留下一定痕迹，研究应用电子数据取证技术，主要目的就是对犯罪者在计算机当中所留下的痕迹信息进行精准辨别，同步加以提取，通过信息取证揭露犯罪者的犯罪事实。
电子数据取证产生于20世纪70年代，目前已经历了4个阶段，分别是1985年至1995年的婴儿期、1995年至2005年的儿童期、2005年至2010年的青春期以及2010年至今的新时期。
在婴儿期，新出现的网络和刚刚普及的个人电脑引发了一系列计算机犯罪，此阶段取证人员尚不具备系统化、专业化的取证工具，大部分是基于经验，利用自行开发的取证工具完成取证任务。
数字取证的云计算取证技术
目 录
• 引言 • 云计算取证技术基础 • 云计算取证技术应用 • 云计算取证技术挑战与对策 • 云计算取证技术实践案例 • 云计算取证技术未来展望
01
引言
背景与意义
数字化时代的到来
云计算技术的引入
随着互联网和数字化技术的飞速发展 ，电子数据在各类案件中的证据作用 日益凸显，数字取证成为司法实践中 的重要环节。
数据备份与恢复
建立数据备份机制，确保 数据在意外情况下能够及 时恢复。
数据访问控制
实施严格的数据访问控制 策略，防止未经授权的数 据访问和泄露。
数据分析与呈现
数据挖掘与分析
利用数据挖掘技术对收集到的数据进行分析，发 现潜在证据和线索。
数据可视化呈现
通过图表、图像等形式将数据可视化呈现，提高 数据分析效率。
等可能对取证过程造成严重影响。
取证过程安全
03
如何确保取证过程的安全性和可信度，防止数据被篡改或伪造
也是安全上的挑战。
对策与建议
加强技术研究与创新
完善法律法规
针对云计算取证的技术挑战，需要加强相 关技术研究与创新，提高取证技术的适应 性和效率。
建立健全云计算取证的法律法规体系，明 确跨境取证、隐私保护等方面的法律规定 ，为云计算取证提供法律保障。
云计算取证技术原理
数据获取
通过云计算平台提供的API接口或 数据导出功能，获取与案件相关 的数据。
数据存储与分析
将获取的数据存储在安全可靠的存 储介质中，并利用专业的数据分析 工具对数据进行处理和分析，提取 关键信息。
证据呈现与保存
将分析结果以可视化形式呈现，同 时采取必要的措施确保电子证据的 完整性和真实性。
一种基于目标的视频同源复制篡改筛查方法
一种基于目标的视频同源复制篡改筛查方法
李雨聪;王方明
【期刊名称】《警察技术》
【年(卷),期】2022()3
【摘要】同源复制篡改是视频篡改手段当中效果较好、不易被肉眼察觉的一类,视频篡改者往往通过篡改视频中人、车、物等重点语义目标来实现改变视频原始表意的目的。
基于这一特性,提出了一种利用SegNet卷积神经网络提取篡改感兴趣目标,然后通过计算各视频帧感兴趣目标区域的SIFT特征匹配程度,检测是否存在同源复制篡改的算法思路。
实验表明,该方法能够自动筛查视频序列是否存在能够影响侦查活动的同源复制篡改,有助于提高视频侦查过程中此类问题的处置效率。
【总页数】4页(P69-72)
【作者】李雨聪;王方明
【作者单位】中央司法警官学院;公安部反恐怖局
【正文语种】中文
【中图分类】TP3
【相关文献】
1.一种基于取证哈希的数字视频篡改取证方法
2.基于几何均值分解和结构相似度的同源视频时间域复制-粘贴篡改快速检测及恢复方法
3.基于颜色特征的同源视频复制-粘贴篡改检测
4.基于颜色特征的同源视频复制-粘贴篡改检测
5.基于机器视觉的小目标复制图像篡改检测方法
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数字图像主动取证技术综述
要原始载体信息。
(3)全盲水印：进行水印恢复时仅需要密钥信息。
主流方向
二、主动取证技术介绍
2.4 数字水印技术分类
4. 按照嵌入域分类 (1) 空域水印：直接在宿主信号进行像素嵌入，脆弱水印
(2) 变换域水印：DCT、DWT等，鲁棒水印与半脆弱水印 (3) 压缩域水印：在压缩后的位流中嵌入水印，如在矢量量
三、脆弱水印研究
3.2 定位脆弱水印 研究现状
1995年，Walton首次提出用脆弱数字水印方法实现图 像的认证，算法将随机选择的一些像素的灰度值中除了最 低有效之外的其它位的校验和作为水印信息嵌入在该像素 的LSB上，该算法为后来的研究指明了方向。 如今，图像脆弱水印算法已经发展了十几年，从定位精 度的角度看主要分为基于像素和基于图像块两类算法。
二、主动取证技术介绍
2.2 主动取证技术定义
数字图像
+
主动取证
=
图像主动取证
载体
技术动作
信息安全
二、主动取证技术介绍
1. 主动：在数字媒体传输之前事先嵌入相关有用信息 （水印），以保护数字媒体。 2. 取证：需要验证数字媒体是否真实、完整和版权信息 时，提取事先嵌入的有用信息进行对比、取证，验证 版权所属与真实性。
三、脆弱水印研究
3.2 定位脆弱水印
1、基于像素级 文献[1]、[2]中，Yeung和Minzter较早提出一种基于单像素的 脆弱水印算法，算法不能抵抗黑盒攻击，存在严重的安全隐患。 单像素脆弱水印算的安全隐患，推动了基于图像块的脆弱水印 算法的发展
[1]Yeung M, Mintzer F.An invisible watermarking technique for image verification [A].In Proceedings of the IEEE International Conference on Image Processing[C]. Santa Barbara, USA, 1997,680-683. [2]M. M. Yeung, F. C. Mintzer. Invisible watermarking for image verification. Journal of Electronic Imaging, July 1998,7(3):578– 591.
网络犯罪调查取证的关键技术有哪些
网络犯罪调查取证的关键技术有哪些在当今数字化时代，网络犯罪日益猖獗，给社会带来了巨大的威胁和损失。
为了有效地打击网络犯罪，调查取证工作显得尤为重要。
网络犯罪调查取证涉及到一系列复杂的技术和方法，下面我们就来探讨一下其中的关键技术。
一、数据获取与保全技术数据获取是网络犯罪调查取证的第一步，也是最为关键的一步。
在获取数据时，需要确保数据的完整性和准确性，同时要遵循合法的程序和原则。
常见的数据获取方法包括：1、硬盘镜像：对犯罪嫌疑人的计算机硬盘进行全盘复制，以获取所有的数据信息，包括已删除的数据和隐藏的数据。
2、网络数据包捕获：通过网络监控工具，捕获犯罪嫌疑人在网络中传输的数据数据包，分析其中的通信内容和行为。
3、移动设备取证：对于手机、平板电脑等移动设备，使用专门的取证工具获取设备中的数据，如短信、通话记录、社交媒体信息等。
在获取数据后，还需要进行数据保全，以防止数据被篡改或丢失。
数据保全通常采用哈希值计算、数字签名等技术，确保数据的原始性和完整性。
二、数据分析技术获取到的数据往往是海量的、杂乱无章的，需要通过数据分析技术来提取有价值的信息。
1、文件分析：对获取到的文件进行类型识别、内容分析，查找与犯罪相关的文件，如犯罪计划书、非法交易记录等。
2、日志分析：分析服务器日志、系统日志等，了解犯罪嫌疑人的操作行为和时间轨迹。
3、数据库分析：对于涉及数据库的犯罪，分析数据库中的数据结构和内容，查找异常数据和操作记录。
数据分析技术还包括数据挖掘、机器学习等方法，通过建立模型和算法，自动发现数据中的潜在规律和关联，为调查提供线索。
三、网络追踪技术网络追踪技术用于确定犯罪嫌疑人在网络中的位置和行踪。
1、 IP 地址追踪：通过分析网络数据包中的 IP 地址，追踪犯罪嫌疑人使用的网络设备的位置。
2、域名追踪：对于使用域名进行犯罪活动的，通过域名解析和注册信息，查找域名所有者和相关的网络服务提供商。
3、网络流量分析：通过分析网络流量的特征和流向，确定犯罪嫌疑人与其他网络节点的通信关系。
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计算机教学
引言
目前多媒体数字取证技术主要可以分为两类；主动取证和被动取证。
主动取证就是在多媒体中加入一些课验证的函数例如数字签名和水印技术。
但是这些技术通常对软件和硬件的要求比较高，不适合大面积的推广。
被动取证则是主要研究多媒体的物理取证和篡改两方面。
其中物理取证则主要是对多媒体设备的采集处理和输出设备的取证识别。
目前主流的方法是CMOS/CCD噪声。
篡改方面的取证就是针对对媒体数据经过篡改后会留下一些痕迹或者改变一些统计变量，基于这些变化的研究。
1.研究现状
多媒体数字取证前期的研究主要是针对主动取证法，受到硬件条件的制约发展很缓慢。
今年来研究主要从被动取证研究出发。
研究那些没有被事先保护过的视频。
早期Hany Farid提出的双谱分析法来研究多媒体的篡改，也就是色谱法和质谱法，分别利用色谱对定量的分析精确度高和质谱对定性的精确度高两者结合起来对多媒体数字进行分析。
由于真实的多媒体数字中的信号是具有弱高阶统计相关性，如果发生篡改就会改变这关系。
2009年左右随着Jessica Fridrich 等一大批科学家开始研究多媒体数字取证，数字取证的研究开始步入正轨。
Jessica Fridrich提出基于相机传感其噪声模式简报图像的真实性的方法，其原理就是借鉴主动取证中的数字签名的方法，把传感器噪声看作一种数字签名来对图像进行取证。
Erwin J Alles等针对大压缩比JEPG图像的原像进行研究。
Farid教授从相机硬件规格物理特性，图片的像素，图片的格式及相关几何学分析的常见的三大类对图片篡改的技术及其对应取证方法。
在视频取证方面由于其复杂性高于图片取证，所以很多针对图像的方法不能应用到视频取证。
2007年Farid教授建立了“数字视频取证”的项目，正对视频取证提出了针对逐行、隔行、投影、复制、多重压缩等多种篡改视频的方法。
Chih-Chung Hsu等通过对噪声进行建模的方法。
Michihiro Kobayashi提出的针对视频噪声分布特征的方法。
针对这些理论国内很多顶尖大学也把这些理论应用到实际中来。
例如通过视频中物体运动矢量的一致连续性来观察窗口变化的篡改、针对删除对象的篡改提出的基于鬼影效应的方法，都取得的在实际应用中的巨大成功。
2.主流方法介绍
视频篡改取证的基本流程有两种。
第一种：视频流、视频帧、边缘提取、特征点检验匹配、复制黏贴检测，确认是否帧内篡改。
第二种：视频流、视频序列、内在连续性、帧相似性检测和运动对象异常检测、确认是否帧间篡改。
视频取证主要包括；视频的来源取证、真实视频和计算机合成虚拟视频区分取证、视频篡改取证等三大类。
其中视频篡改的现状最为堪忧，主要的研究方向有从视频篡改后的遗留痕迹和视频压缩等两大方面进行研究。
下面介绍下视频篡改的定义：本文给出的视频篡改的定义就是借助某些第三方软件，对视频进行恶意的编辑，改变视频原来所呈现的真实性以达到对自己有利的非法修改。
常见的修改方法有：
（1）替换：选取某些视频当中的某些帧数去替换真实视频中的帧数相等的视频。
（2）删除：删除视频中的某些帧数，通常有直接擦除和间接切割两种方法。
（3）复制：通过选取某一目标把它复制到视频中某一区域，会导致视频中出现多次这个目标。
包括同源复制和异源复制。
■2.1 MPEG双压缩篡改检测
MPEG格式是一种常见的视频格式，Farid H教授最早带领团队对其进行研究，分为空间域和时间域上的研究。
对MPEG进行以没帧以不同比特率进行重新编码时,DCT会出现规律性的分类，如果视频篡改则会出现DCT系数偏离原
数据取证中视频篡改技术的研究
作者/陈若寒，福建省警察学院
摘要：随着网络和计算机技术的快速发展，近年来大量简单易上手的多媒体编辑软件开始流行开来。
这些软件给人们带来欢乐的同时也带来了一些不良的危害，其中最大的危害就是大量的恶意篡改后的视频通过网络传播出来，对社会的稳定带来危害。
一些不法分子甚至把篡改后的图片视频的拿来做证物，让无辜者受到诬告。
如06年某摄影师对以色列的空隙图片进行合成、08年伊朗公布的虚假导弹图片、13年某摄影对叙利亚士兵的图片修改等都对社会舆论造成不良影响。
各种多媒体造假如雨后春笋般的出现的我们的生活中，使得人们无法判断这些多媒体数字资源的真假，严重减低这些多媒体资料本该有的公信力。
多媒体数字取证的可信度是当今网络安全的一个重要问题。
本文针对这一现状提出了一些常见的视频篡改技术理论及应用。
关键词：多媒体数据取证；视频篡改检验
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62 | 电子制作 2017年11
月
来提取视频的纹理特征和灰度值还有离散群点来对帧篡改的视频进行检验。
■2.3 删除帧的篡改检验
主要针对不同是视频编辑软件提出了不同的实际应对
方法，例如对MSU Logo Remove 软件的原理，提出了基于滤波检测算法。
对Mokey 软件针对MPEG 二次压缩会有
很强的鲁棒性的检验、和利用模糊聚类算法对视频帧的能量差进行聚类分析检验。
针对把摄像头中视频的目标删除提出相对应的相邻帧的运动矢量算法。
■2.4 颜色一致性篡改检验
针对颜色一致性额算法，①先计算视频的颜色直方图，
②再计算视频中颜色一致性的阈值，③再通过过对比自适应阈的一致性把远离自适应阈值的点预测唯篡改点。
这样的算法存在很多优点首先可以对视频中存在快速
运动的物体的篡改进行检测、其次对视频中存在很复杂的背景的篡改也可以检验、再次可以对不同格式的视频都可以用这种方法。
在平常的视觉系统中，色彩是人们感觉外界事物的主要特征，而对于数字媒体通常采用建立不同特征的数学模型来描述这些色彩，目前最主流的是采用RGB 颜色空间
来统计色彩分布的特征向量。
颜色直方图是早期描述传统颜色特性向量的方式，它反映视频帧整体的颜色表现情况。
具有旋转不变性和尺度不变性，对于图像的尺寸，方向都有很强的鲁棒性。
如何度量视频不同帧之间的内容一致性一致是近年来为能很好解决的一个问题。
主要受到如何选取合适的特征和如何建立适当的测量标准，由于直方图只对全局的变化，对局部的运动不敏感。
所以很适合道路监控。
内容的一致性就是，内容的相似性和内容的连续性。
目前主要的方法有相似性测量法，包括相交法、范式举例、欧式距离、相似度测量算法等。
种改进方法。
通过融合多个特征的视频复制黏贴算法。
一共有3个步骤。
①利用三维块匹选取去噪算法对视频的帧进行去噪，从而提取噪声图示中的B、G、R 三个管道的多维一阶统计特征。
②对视频的所有帧进行多维相位一致性处理，最终找出4维一阶统计特征。
③利用LIBSVM 分类器对融合后的16维统计量进行分类统计对比，最终通过对比得出视频是否存在篡改。
3.后续展望
现阶段虽然对多媒体数据取证中的视频篡改研究已经
有了大幅度的进步，但是相对现在网络的发展和视频编辑软件的普及。
这些理论还是会显得有些无力。
主要存在这些问题首先目前的对篡改视频的检验方法还不够完善，还没有成为一套完整的体系。
例如每种的检验算法都会存在某些缺点，都是针对特定篡改方法提出的。
对于复合的篡改还不还适合还存在各种限制条件。
其次这些算法普遍存在很强的鲁棒性，视频经过压缩和没有压缩的检验成功率相差很多，检验方法的的一些分类和阈值都没有明确的选取方法，需要对视频进行大量实验才能确定，需要消耗大量的时间精力。
最
后由于视频检测还处于研究阶段，大量的理论需要实验去验证计算，但是在针对公共视频的数据库少之又少，人们很难利用大量有效的视频数据去做实验。
目前对于视频的篡改现象已经越来越严重了，对于视频篡改的研究迫在眉睫。
我们
需要投入更多的资源去研究。
参考文献
＊ [1]H. Farid. Detecting Digital Forgeries Using Bispectral Analysi s[R]. Technical Report, AIM-1657, MIT AI Mrmo, 1999.
＊ [2]J. Lukaecks, J. Fridrich and M. Goljan. Digital Camera Identif ication from Sensor Noise[J]. IEEE trans. 2006, 1(2)。