數字媒體取證學原理與應用實踐

孙锬锋,上海交通大学网络空间安全学院教授，上海检察智能检务创新研究院大数据融合创新实验室信息安全领域专家，2012年赴美国新泽西理工大学电机与计算机工程系做访问学者。主要研究方向为：媒体内容安全技术（包括数字视频被动取证技术、AI生成对抗数据的取证技术、数字视频水印技术、视频视频隐写及隐写分析技术等），视频内容智能分析技术、机器学习与深度学习技术等。

邱卫东, 工学博士，上海交通大学网络空间安全学院教授/博士生导师，副院长。中国中文信息学会大数据与隐私计算专委会副主任委员、ACM SIGSAC CHINA技术委员会委员、电子学会高级会员、司法部司法鉴定科学技术研究所特聘兼职电子数据鉴定专家、国家移动信息产业技术创新战略联盟网络特种技术专业委员会专家，入选教育部“新世纪优秀人才计划”、上海市优秀技术带头人、江苏省双创人才 ，荣获中央网信办全国网络安全优秀教师。 长期从事密码分析/密码工程、人工智能安全、大数据隐私保护等方向的研究工作，先后主持了国家重点研发计划项目（课题负责人）、科技部863专项项目、国家科技部科技支撑计划、国家自然科学基金、国防预研、上海市教委科研创新（重点）项目、115科研基金项目、上海经信委产业基金项目等多项国家和省部级项目，承担了多项军工保密项目。其中，基于逆向工程、密码算法快速实现、人工智能、GPU高性能通用优化、分布式计算等技术的高性能密码破译集群系统在多个国家核心安全部门得到中大规模应用，绩效显著，研究成果荣获上海市科技进步一等奖。

目 錄

第 一章 緒 論 1

1.1取證學的起源與歷史發展 2

1.2電子取證技術的概述 3

1.2.1電子(數字)取證學的簡史 4

1.2.2數字取證技術的分類 5

1.2.3數字取證的優缺點 6

1.2.4數字取證的瓶頸問題 7

1.3數字媒體取證學的概述 8

1.3.1數字媒體取證學的概念與科學問題 8

1.3.2數字媒體取證學的內涵與外延 8

1.3.3數字媒體取證技術分類 9

1.3.4主動取證技術分類 10

1.3.5被動取證技術分類 11

1.4數字媒體取證學解決三類安全性問題 12

1.4.1數字媒體數據域安全性 13

1.4.2數字媒體編碼域安全性 13

1.4.3數字媒體內容域安全性 13

1.5現存問題總結 13

1.5.1理論層面的問題 14

1.5.2技術層面的問題 14

1.5.3算法評價標準的問題 14

1.5.4相關數字取證應用標準 16

1.5.5相關法律法規現狀 18

1.6數字媒體取證學與其他學科、技術的關系 19

1.6.1與數字音視頻處理技術的關系 20

1.6.2與機器學習學科的關系 20

1.6.3與人工智能學科的關系 21

1.7數字媒體取證學的應用場景與展望 21

1.8本章小結 22

本章習題 23

參考文獻 24

第二章 數字媒體取證學的理論基礎 25

2.1引言 25

2.2數字媒體取證學研究科學問題 25

2.3空時域模型 26

2.3.1空時域特性一致性模型 27

2.3.2空時特徵一致性模型 29

2.4變換域模型 31

2.4.1圖像層次頻率模型 31

2.4.2視頻層次頻率模型 32

2.5視頻編碼特徵模型 32

2.5.1視頻轉碼模型 33

2.5.2視頻重編碼模型 34

2.6分類器模型 35

2.6.1有監督編碼器 35

2.6.2無監督編碼器 38

2.7相關理論介紹 38

2.7.1概率論與統計學 38

2.7.2矩陣理論 41

2.7.3微積分學 42

2.7.4機器學習 44

2.7.5神經網絡模型 44

2.7.6深度學習模型 45

2.8本章小結 46

本章習題 47

參考文獻 48

第三章 數字音頻篡改被動取證檢測原理 49

3.1引言 49

3.2數字音頻編解碼標準概述 49

3.2.1數字音頻編解碼標準的指標 50

3.2.2數字音頻編解碼標準的發展 50

3.3數字音頻篡改攻擊方法現狀和分類 52

3.3.1數字語音合成攻擊方法 53

3.3.2數字語音轉換攻擊方法 55

3.4數字音頻篡改被動取證方法現狀和分類 56

3.4.1數字音頻來源取證方法 57

3.4.2數字音頻內容篡改取證方法 59

3.5本章小結 63

本章習題 65

參考文獻 66

第四章 數字圖象篡改被動取證檢測原理 71

4.1引言 71

4.2數字圖象壓縮標準概述 71

4.2.1JPEG壓縮標準簡介 71

4.2.2JPEG重壓縮原理 74

4.3數字圖像篡改攻擊方法現狀和分類 75

4.3.1數字圖像篡改攻擊方法分類 75

4.3.2數字圖像篡改攻擊原理 76

4.4數字圖像被動取證檢測原理 82

4.4.1基於數字圖像像素攻擊的被動取證檢測原理 82

4.4.2基於數字圖像變換域攻擊的被動取證檢測原理 83

4.4.3基於深度網絡模型生成攻擊的被動取證檢測法原理 84

4.4.4基於神經網絡的圖像篡改被動通用取證檢測原理 86

4.4.5基於手工設計特徵的通用檢測方法 87

4.5本章小結 90

本章習題 91

參考文獻 92

第五章 數字視頻篡改被動取證檢測原理 94

5.1引言 94

5.2數字視頻編解碼標準概述 94

5.2.1 H.26X編解碼標準 94

5.2.2 Mpeg-x編解碼標準 96

5.2.3 AVS編解碼標準 97

5.3數字視頻篡改攻擊方法現狀和分類 98

5.3.1數字視頻文件重編碼篡改攻擊 98

5.3.2數字視頻內容篡改攻擊 99

5.3.3數字視頻內容生成篡改攻擊 100

5.3.4數字視頻重拍攝篡改攻擊 101

5.4數字視頻篡改取證方法現狀以及分類 102

5.4.1數字視頻來源被動取證檢測技術 102

5.4.2數字視頻時空域特徵被動取證檢測技術 103

5.4.3數字視頻編碼域特徵被動取證檢測技術 103

5.4.4基於深度學習特徵的視頻被動取證檢測技術 104

5.5本章小結 105

本章習題 107

參考文獻 108

第六章 數字音頻篡改被動檢測應用實踐 110

6.1引言 110

6.2數字音頻復制粘貼的被動檢測方法 110

6.2.1數字音頻的復制粘貼篡改 110

6.2.2基於數字音頻復制粘貼的後處理攻擊 110

6.2.3方法的局限性分析 113

6.3數字音頻的復制粘貼篡改檢測過程分析 114

6.3.1預處理階段 114

6.3.2特徵提取階段 115

6.3.3相似度量化階段 115

6.3.4判決階段 115

6.4基於多尺度自相關模塊捲積神經網絡的被動檢測算法 115

6.4.1 語音波形的處理方法 116

6.4.2 語譜圖 118

6.4.3 多尺度自相關模塊捲積神經網絡的定位子網 119

6.4.4 多尺度自相關模塊捲積神經網絡的分類子網 121

6.4.5 實驗數據集及設置 121

6.4.6 實驗分析 123

6.5數字音頻篡改第三方數據庫 125

6.6本章小結 126

本章習題 128

參考文獻 129

第七章 數字圖像篡改被動檢測的應用實踐 131

7.1引言 131

7.2數字圖像復制粘貼篡改的被動檢測方法 131

7.2.1 圖像復制粘貼篡改的定義 131

7.2.2 圖像復制粘貼篡改一般過程模型 132

7.2.3 圖像復制粘貼篡改的痕跡線索分析 132

7.2.4 方法局限性分析 133

7.3數字圖像復制粘貼篡改的被動檢測過程分析 133

7.3.1 預處理階段 134

7.3.2 特徵提取階段 134

7.3.3 特徵匹配階段 134

7.3.4 誤匹配過濾階段 135

7.3.5 後處理階段 135

7.4數字圖像復制粘貼篡改的被動檢測算法 135

7.4.1 塊預測模塊 136

7.4.2 檢測框架 137

7.4.3 算法步驟 137

7.4.4 實驗與分析 137

7.4數字圖像篡改第三方數據庫 138

7.5本章小結 141

本章習題 142

參考文獻 143

第八章 數字視頻篡改被動檢測應用實踐 145

8.1引言 145

8.2數字視頻重編碼的被動檢測方法 145

8.2.1視頻重編碼的定義 145

8.2.2視頻重編碼的一般過程模型 145

8.2.3視頻重編碼攻擊的痕跡線索分析 146

8.2.4方法局限性分析 149

8.3數字視頻重編碼的被動檢測過程分析及失真模型 149

8.3.1數字視頻重編碼的被動檢測過程分析 149

8.3.1HEVC視頻重編碼的失真過程分析 151

8.3.2HEVC視頻重編碼的失真過程模型 151

8.4HEVC重編碼視頻的被動檢測算法 153

8.4.1特徵模型 153

8.4.2算法框架 154

8.4.3算法步驟 154

8.4.4實驗與分析 155

8.5數字視頻篡改第三方數據庫 156

8.6本章小結 157

本章習題 158

參考文獻 159

第九章 總結 161

9.1數字媒體取證學特色與局限性 161

9.1.1 學科特色 161

9.1.2 學科局限性 162

9.2數字媒體取證學的發展趨勢 163

9.2.1 學科發展趨勢 163

9.2.2應用領域 163

9.3 展望 164