基于PRNU與多重分形譜特征的數(shù)字圖像來源取證.pdf

1、隨著圖像獲取設(shè)備及處理軟件功能日趨強(qiáng)大，豐富多彩的數(shù)字圖像逐漸充斥著人們的視野，給生活和工作帶來了極大地便利，然而，數(shù)字圖像安全隱患問題也隨之而來。因此，開展數(shù)字圖像取證技術(shù)的研究具有重要的應(yīng)用價(jià)值，成為信息安全領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)。數(shù)字圖像取證技術(shù)源于計(jì)算機(jī)取證，是對取證數(shù)據(jù)進(jìn)行收集、分析識別并出示法庭的過程。其研究的核心是根據(jù)數(shù)字圖像固有特征，驗(yàn)證圖像來源、內(nèi)容完整性以及是否被篡改等。
　　本文回顧了已有數(shù)字圖像取證技術(shù)的經(jīng)典算法，

2、討論了自然圖像和計(jì)算機(jī)生成圖像來源取證研究的理論基礎(chǔ)。在現(xiàn)有研究技術(shù)的基礎(chǔ)上，重點(diǎn)研究了圖像CFA插值特性、PRNU特性及回歸分析殘差圖像的多重分形譜特性，提出了兩種鑒別自然圖像和計(jì)算機(jī)生成圖像來源的算法。本文的主要研究成果如下：
　　1)提出了一種基于CFA插值對PRNU相關(guān)性影響的自然圖像和計(jì)算機(jī)生成圖像來源取證算法。首先分析了CFA插值對圖像鄰域相關(guān)性的影響。并根據(jù)自然圖像成像過程，PRNU的產(chǎn)生位于CFA插值前，因而這種鄰

3、域相關(guān)性特征將在PRNU中表現(xiàn)。從而提取圖像 PRNU鄰域方差直方圖特征。最后采用SVM對兩類圖像進(jìn)行來源鑒別，平均鑒別率達(dá)99.43％。實(shí)驗(yàn)分析表明算法能有效抵抗縮放、JPEG壓縮、旋轉(zhuǎn)和加噪等攻擊。
　　2)提出了一種基于回歸分析和多重分形的自然圖像和計(jì)算機(jī)生成圖像來源取證算法。首先分析了自然圖像和計(jì)算機(jī)生成圖像對多元線性回歸模型的擬合度差異，指出自然圖像能較好地?cái)M合多元線性回歸模型，在此基礎(chǔ)上提取圖像的擬合度特征。然后分析了