数字图像真实性的被动取证研究

数字图像的真实性问题备受人们关注。被动取证仅根据待鉴定图像本身判断其真伪，是颇具挑战性的新兴学术课题。本项目发展被动取证新方法，利用JPEG编码特性和凸集投影估计图像原始内容，察觉边缘块失真程度异常，并根据边缘过渡情况和边缘曲线两侧内容相关性检验低通特性，鉴别量化表相同且无分块错位的JPEG合成图像。研究环境对物体的颜色影响，定量刻画物体与环境的颜色差异和相关性，根据环境色吻合特性鉴别图像真伪。分析基于数据计算的图像伪造行为的规律，根据结构层和纹理层是否含有真正信息检测Inpainting行为，根据可疑区域的边缘特征突变和内部色彩失真检测Poisson Editing行为。构建综合取证模型，利用多类指标的相关性和互补性综合判断图像真伪，使伪造者难以兼顾不同的取证特征，分析伪造者与取证者之间的对抗博弈，求解全局或局部最优解，优化取证策略。项目成果对数字取证和多媒体信息安全具有重要意义。