数字图像取证技术及其发展
时间：2021-03-27 08:14:37 来源：达达文档网 本文已影响 人 
摘要： 梳理数字图像取证技术的脉络，介绍数字图像取证技术的主要分支，对数字图像取证技术的基本原理及其应用进行深入的分析和探讨，对数字图像取证技术今后可能的发展方向和市场前景做出预测。
关键词： 数字图像；主动取证；数字水印；盲取证
中图分类号：TP309 文献标识码：A 文章编号：1671－7597（2011）0520026－01
0 引言
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。与此同时，以Photoshop、iPhoto、ACDSee等为代表的图像处理软件功能越来越强大，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。然而，先进的技术往往是把双刃剑，一方面，先进的技术提高了人们的工作效率、给日常生活带来便利；另一方面，也给社会带来了不良影响。比如，普通计算机使用者可以轻而易举的复制、粘贴别人的数字作品，使得数字作品的版权难以得到保护；利用Photoshop，一个熟练的操作人员可以根据个人意愿对数码照片进行肆意篡改，使得人们肉眼难以辨别图像内容的真伪，以至于近年来图像新闻造假事件频发。这些现实，提出了数字图像作品版权保护以及对数字图像内容真实性鉴别的问题，促进了数字图像取证技术的发展。
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。
1 数字图像主动取证技术
数字图像主动取证技术是指预先主动向原始数字图像中嵌入验证信息，在取证时，通过提取验证信息，以达到对数字图像作品版权保护和完整性验证的一种图像处理技术。
数字图像主动取证技术主要指数字水印技术。数字水印技术是利用数字作品中普遍存在的冗余数据和随机性把版权等信息嵌入在数字作品中，从而起到保护数字产品版权或内容完整性的一种技术。即预先通过特定算法主动在未经篡改过的原始图像中嵌入检测信息，需要对图像进行鉴别时，再通过逆算法提取检测信息，作为版权证据，因此，此类认证技术也被叫做“主动式”认证。理想的水印方案通常要求只有版权所有者才能加载水印，但任何人都可以对其进行验证。数字水印按算法的抗攻击性能可以分为鲁棒性水印和脆弱性水印。
1.1 鲁棒性数字水印
由于图像处理软件的功能越来越强大，市面上的大部分图像处理软件可以对数字图像进行裁减、复制、粘贴、拼接、压缩、平滑、增强、滤波、重采样以及几何变换等处理操作。对于利用数字水印技术嵌入了版权信息的数字图像，经过上述处理操作后，在数字图像本身可用的情况下，要求仍然能够检测出预先嵌入的版权信息，这一特性称为数字水印的鲁棒性，上述操作可视为对数字水印的攻击操作，能抗攻击的数字水印就称为鲁棒性水印，数字水印在上述攻击之下，能够被成功检测出来的程度越高，就认为其抗攻击性能越强，即鲁棒性越强。
1.2 脆弱性数字水印
与鲁棒性水印相对应的是脆弱性水印。嵌有脆弱水印的图像如果被篡改，则嵌入的水印信息就会遭到破坏，继而不能完整提取水印信息。这类数字水印能够很好的发现和甄别数字图像是否曾经受到恶意篡改，另外，还可以根据水印的破坏位置和程度来判断图像被篡改位置和篡改类型。
1.3 数字指纹
版权保护除了识别版权之外，有时还需要追究盗版责任，还有一类主动数字图像取证技术称为数字指纹。数字指纹实质也是一种数字水印技术，它与前面介绍的数字水印的区别在于两个方面，一是嵌入的信息不同，在数字指纹中嵌入到数字图像中的信息不是（或者不只是）版权拥有者的信息，而是包含了拥有使用权的用户的信息，而且每个用户所拥有的作品中嵌入的数字指纹是不一样的，即数字指纹具有唯一性；二是嵌入目的不同，数字指纹的目的不仅要证明作品的版权拥有者是谁，更要证明作品的使用者是谁。
1.4 数字图像主动取证技术的应用
数字图像主动取证技术的应用主要体现在三个方面。
1）用于数字图像作品的版权标识。这是数字水印技术的最主要的应用。用于数字图像作品版权标识的水印要求具有较强的鲁棒性。
2）用于图像内容真实性取证。利用脆弱水印在遭到篡改时容易受到破坏的特性，预先在图像中嵌入脆弱数字水印，在对数字图像内容真实性验证时，通过对脆弱水印的提取，容易实现对数字图像是否被修改过进行检测并精确定位修改的位置。
3）用于数字图像的盗版追踪及副本保护。在数字图像作品销售或发行过程中，如果事先针对不同购买者嵌入不同的指纹，当作品被非法复制时，购买者的数字指纹也被同时复制，这样就很容易追踪盗版者的责任。
数字水印技术在图像真伪识别或认证方面较为成熟，并在实际中也获得了成功的应用，但它存在一个缺陷——需要人为地对源图像进行预处理。
2 数字图像被动取证技术
数字图像被动取证技术，要求只给出待检测图像就可以鉴别真伪，即在不依赖任何预签名提取或预嵌入信息的前提下，对图像内容的真伪和来源进行鉴别和取证的技术，因此这类取证技术也叫数字图像盲取证技术。
数字图像盲取证技术实现的可行性基于这样一个事实：任何来源的数字图像都有自身的统计特征，而任何对数字图像的篡改都会不可避免地引起图像统计特征上的变化。因此，可以通过检测图像统计特征的变化，来判断图像的原始性、真实性和完整性。数字图像盲取证技术是近几年刚刚发展起来的，其研究还处于初级阶段，挑战性强，创造空间大，具有广阔的市场需求，吸引了众多高等院校、研究机构和商业公司投入到该领域中来。根据图像鉴别的目的需求，数字图像盲取证技术的研究主要集中在图像来源认证、图像篡改检测和图像隐秘分析三个方面。
2.1 图像来源认证
数字图像的来源众多，可以是由数码相机拍摄的自然图像、可以是扫描仪扫描的平面图像，也可以是创作人员借助计算机生成的图像。不同的电子设备具有不同的物理特征，其生成的数字图像也具有相互不同的数字特征。图像来源认证就是通过提取、分析这些能够说明图像来源的特征，建立各类设备的图像特征库，试图对数字图像的来源进行认证。这类取证是基于成像设备的图像特征一致性认证。
2.2 图像篡改检测
图像篡改的方法技术繁多，通常图像篡改者会多种技术并用来对图像进行篡改。最常见的是复制-粘贴操作，模糊润饰操作和篡改之后的重新存储操作。尤其是修改后的重新存储操作是一个必经的操作，否则篡改就无法最终完成。这些操作都将改变数字图像的统计特征，在篡改后的图像中留下蛛丝马迹。比如在Photoshop中对篡改好的图像进行重新存储操作，如果图像以JPEG格式存储，由于JPEG格式是一种不可逆的有损压缩格式，每一次存储过程都是一次不可逆的有损压缩过程，经过双重JPEG压缩图像，将包含单次JPEG压缩所没有的特征。通过统计检测可以很容易检测图像是否仅过了双重压缩。
2.3 图像隐秘分析
图像隐秘分析是针对图像完整性的一种检测方法。它主要是对数字图像中是否嵌入了秘密信息、嵌入在什么位置，嵌入量有多大等问题进行分析检测的数字图像盲取证技术。图像隐秘分析起初是出于信息安全的需要而发展起来的一种信息安全技术。图像隐秘分析检测目前能够较好地判断图像中是否隐藏有秘密信息，但能够对秘密信息能够准确定位并正确提取的算法还不多见。
3 数字图像取证研究的发展方向
由于数字图像取证技术是一门新兴的技术，现阶段的研究主要还处在基础理论和零散技术的研究阶段，其发展还没有一个系统的模型和理论作指导，目前所取得的零散取证技术的能力还很有限，也没有形成实际高效的检测论证系统，具体取证技术的认证能力也还有待于进一步的完善。相关专家预测，以后研究的发展方向可以归纳为以下几个方面：
1）自然图像特征模型、特定图像篡改操作对图像特征的影响模型以及数字图像隐秘分析模型的建模研究。
2）促进数字图像取证技术从理论研究到实际应用的转化，使已有数字图像取证技术转化为实际应用系统。
3）基于图像完整性认证的隐秘分析从检测是否含有隐秘信息向提取隐秘信息发展，进一步可以为法庭取证提供隐秘信息。
4 结束语
在业界人士的共同努力下，近年来数字图像取证的研究已经取得了长足的进展，特别是主动取证技术，已经有许多成熟的数字水印产品。由于数字取证是一个开放的研究领域，不同的研究人员可以从不同的应用需求进行研究。相信随着科学技术的发展，数字取证技术在理论体系上会日臻完善，应用上也将有更加广泛的市场。
参考文献：
[1]陈明奇、钮心忻、杨义先，数字水印的研究进展和应用[J].通信学报，2001，22（5）：71-79.
[2]王炳锡、陈琦、邓峰森，数字水印技术[M].西安：西安电子科技大学出版社，2003.
[3]周琳娜，数字图像盲取证技术研究，北京邮电大学博士学位论文，2007.
