信息取证博弈和加密域信号处理研究

Information forensic and signal processing in encrypted domain are advanced research topics of information security, and provide a viable mechanism to protect multimedia and document. To solve the security issue of multimedia content, this proposal addresses the theory, method and key technique of multimedia forensics, the theory and method of signal processing in encrypted domain. This research topic includes: 1) the statistical feature analysis of multimedia, game theory model of in formation forensics; 2) information forensics and anti-forensics, and the game theoerical analysis; 3) signal transform, feature extraction and compression in encrypted domain. We will struggle to obtain fruitful results in information forensics including statistical feauture modelling and forensic game modelling, and to develop robust forensic technique to identify the forged multimedia and solve the disorder and redunant storage of multimedia seaching, to develop orthorgonal transform in encrypted domain to secure the privacy and multimedia content. These research results are sure to have wide applications in multimedia content service industry, the social safety, judicial forensics.

针对多媒体内容的安全问题，本课题将深入研究网络环境下多媒体信息取证的理论、方法和关键技术以及加密域信号处理理论和方法，本项目主要研究: 1) 媒体统计特性分析与信息取证博弈理论模型；2) 媒体信息取证与反取证技术及其博弈；3）图像/视频加密域信号变换、特征提取和压缩。本项目将构建面向信息取证的媒体统计特征模型和博弈模型，提出稳健的媒体信息取证分析技术，解决虚假媒体内容的辨识问题，提出加密域正交变换的有效实现方法，为内容保护和隐私保护提供可能的解决方法，将信息取证技术应用到媒体搜索服务，解决媒体搜索的无序性和存储冗余问题。研究成果将在保障多媒体内容产业的健康发展、社会的安全、司法声像取证等方面有重要的应用前景。

针对图像/音视频内容的安全问题，本课题将深入研究网络环境下多媒体信息取证的理论、方法和关键技术以及加密域信号处理理论和方法，本项目主要研究: 1) 多媒体频频统计特性分析与信息取证博弈理论模型；2) 多媒体信息取证与反取证技术及其博弈；3）基于内容取证分析的网络音视频搜索质量评价；4）多媒体加密域信号变换、特征提取和压缩。.通过本项目的研究构建了面向相机源取证和JPEG压缩信息取证的特征模型和博弈模型，提出了基于自回归特征模型和深度学习的图像信息取证二分类和多分类分析技术，解决虚假媒体内容的辨识问题，提出了加密监控视频码流的运动检测和行人追踪方法，为内容保护和隐私保护提供了可能的解决方法。研究成果会在保障多媒体内容产业的健康发展、社会的安全、司法声像取证等方面有着重要的应用前景。.申请书研究内容均按计划进行，所有研究内容均有学术论文发表和获得专利，在多项研究内容上取得了较高水平的研究成果。主要研究成果概述如下：1. 已发表论文33篇，其中在国际权威刊物IEEE/ACM 期刊发表5篇， 包括IEEE Transactions on Information Forensic and Security，IEEE Transactions on Multimedia, IEEE Transactions on Cybernetics, ACM Transactions on Multimedia Comput. Commun. Appl.各发表1篇长文，在IEEE Signal Processing Letters上发表1篇论文，在IH & MMSec, ICASSP, ICIP等专业学术会议上发表富有影响的论文8篇，国内一级学刊论文3篇，收录SCI 12篇（含SCI源刊物）；收录EI 27篇（含EI源刊物）, 所以发表论文（33篇）均为SCI、EI收录或者收录源; 2.申请发明专利3项；3. 获得本领域重要国际会议IWDW论文最佳奖; 4; 项目主持人康显桂教授获邀在加拿大蒙特利尔举行的2017年IEEE GlobalSIP盛会上做了深度学习与信息取证方面的杰出大会演讲(https: // 2017.ieeeglobalsip.org/sym/17/DL#DL-DST.1 )。