数字图像主动取证技术综述.ppt

数字图像主动取证技术综述
汇报人：文豪
内容简介
研究背景和意义
主动取证技术介绍
脆弱水印研究
学****方法与建议
重要会议和期刊
致谢
一、研究背景和意义
硬纸板上的字被几存在图像真实性鉴别的问题。
数字图像认证水印共性
二、主动取证技术介绍
5. 篡改定位
当含水印图像被篡改时，认证系统应能定位图像内容被篡改的位置，这些信息可以用来推断篡改动机和篡改严重程度；
6. 篡改恢复
在定位“篡改”的前提下，进一步恢复它们被修改前的真正面目，以提供篡改证据。
数字水印技术评价指标
1. 不可见性
(1)峰值信噪比PSNR：
(2)平方差MSE：
(3)结构相似度SSIM：结构相似度指数从图像组成的角度将结构信息定义为独立于亮度、对比度的，反映场景中物体结构的属性，并将失真建模为亮度、对比度和结构三个不同因素的组合。
PSNR和SSIM值越大越好,，
MSE值越小越好
二、主动取证技术介绍
数字水印技术评价指标
2. 水印容量
bpp(bit per pixel)：平均每像素的嵌入比特数
bpc(bit per coefficient):平均每个系数的嵌入比特数
二、主动取证技术介绍
数字水印技术评价指标
3. 鲁棒性
JPEG压缩等操作后水印提取的正确率、水印相似度。
水印提取正确率：
水印相似度：
二、主动取证技术介绍
二、主动取证技术介绍
数字水印技术评价指标
4. 篡改检测性能
(1) 漏警率PFA：
(2) 虚警率PFR：
(3) 误检率：
其中,NT为被篡改图像块个数,NTD为被判定为篡改的篡改图像块个数, (NT-NTD)即为判定为真实的篡改图像块个数, NVD为被判定为篡改的真实图像块个数, N为图像块总个数, p为篡改比例,即被篡改图像块个数占图像块总个数的比例.
二、主动取证技术介绍
数字水印技术评价指标
5. 篡改恢复性能
(1)恢复质量：通常用篡改恢复图像与原始图像的PSNR来衡量篡改的恢复质量，PSNR值越大，表明恢复质量越高。
(2)编码效率：利用水印重构图像和原始图像的PSNR来衡量，PSNR值越大，表明重构质量越高，压缩编码效率越高。
可恢复脆弱水印算法中
最重要的评价指标
常见攻击
1. 一般篡改
将某副图像中的某些区域直接粘贴到测试图像中
+
=
二、主动取证技术介绍
一般篡改图像
任意不含水印图像
测试图像
二、主动取证技术介绍
常见攻击
2. 拼贴篡改
搜集两幅或多幅采用同一方案、同一密钥嵌入水印的含水印图像，将不同图像的相对位置不变的图像区域拼接形成新的篡改图像。
+
||
同一方案、同一密钥嵌入水印的含水印图像
二、主动取证技术介绍
常见攻击
3. 恒均值攻击
脆弱水印，针对利用均值生成水印的算法实施的攻击。
保持均值不变，利用相同均值的块进行替换攻击
4. 恒特征攻击
保持生成水印的特征不变，利用相应的块替换攻击
特征提取时，特征要随内容的改变而改变
主动取证技术的应用
电子发票保护
实验室重点发展方向
二、主动取证技术介绍
三、脆弱水印研究
双击添加标题文字
根据定位精度，定位脆弱水印算法可以分为两类：单像素定位型和分块定位型。
该类算法不仅能定位图像被篡改的位置，还能近似恢复被篡改的图像内容，
利用可逆的嵌入方法在图像中嵌入数据，使得水印提取算法在提取出被嵌入水印信息的同时，能够完全恢复原始图像。
脆弱水印
定位脆弱水印算法
可恢复脆弱水印
可逆脆弱水印
脆弱水印分类
三、脆弱水印研究
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。
三、脆弱水印研究
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 invisible watermarking techniq