鲁棒的区域复制图像篡改检测技术

基于图像处理的网页篡改检测.pdf

攻击者常以政府，校园网站为目标进行网页篡改，来达到抹黑国家形象，发展黑产等目的。现有对于网页篡改的检测研究主要以网站结构检测或者历史对比为主，存在误报率高的问题。该系统针对网页篡改，设计一个以网页页面为对象，从敏感词，违规图片特征，流量-时间特征三方面进行识别，并由基于决策树算法的分析器进行网页篡改判断的系统。最后进行了实验验证，在保证不同场景下识别篡改成功率均超过92%的同时，控制误报率未超过2.8%的检测目的。

图像篡改检测算法研究.pdf

传统的视频帧间被动取证往往依赖单一特征，而这些特征各自适用于某类视频，对其他视频的检测精度较低。针对这种情况，提出一种融合多特征的视频帧间篡改检测算法。该算法首先计算视频的空间信息和时间信息值并对视频进行分组，接着计算视频帧间连续性VQA特征，然后结合SVM–RFE特征递归消除算法对不同特征排序，最后利用顺序前向选择算法和Adaboost二元分类器对排序好的特征进行筛选与融合。实验结果表明，该算法提高了篡改检测精度。

1、实现效果：见链接：https://blog.csdn.net/SoaringLee_fighting/article/details/124230303 2、基于帧间相关性和K-means的视频篡改检测（Matlab代码） 3、适用于计算机，电子信息工程等专业的大学生课程设计和毕业设计。

针对现有图像复制粘贴篡改检测算法计算复杂度过高的问题，提出了一种基于分组尺度不变特征变换的图像复制粘贴篡改快速检测算法。首先，利用简单线性迭代聚类将输入图像分割成非重叠且不规则的块；然后，根据图像块内结构张量属性将其分为平坦块、边缘块和角点块，提取图像块内的SIFT特征点作为块特征；最后，通过块特征的类间匹配定位篡改区域。所提算法通过图像块分类和类间匹配，在保证检测效果的同时，有效地降低了特征匹配定位篡改区域阶段的时间复杂度。实验结果表明，所提算法检测准确率为97.79%，召回率为90.34%， F值为93.59%；图像尺寸为1 024像素×768像素时算法时间复杂度为12.72 s，图像尺寸为3 000像素×2 000像素时算法时间复杂度为639.93 s。与已有的复制粘贴算法相比，所提算法能够快速精准地定位篡改区域，且具有较好的稳健性。

基于深度学习的JPEG图像篡改检测技术，运用深度学习强大的特征学习和模型表达能力，提取JPEG压缩图像的特征信息，通过实现对篡改图像的检测与篡改区域的定位，提高篡改检测准确率和篡改区域的定位精度。

k-means 算法的matlab代码 基于多特征分析的视频窜改检测算法 运行平台：Matlab 简要使用说明 利用两个算法来检测视频是否经过篡改，方法1针对大范围帧间篡改（帧删除、帧替换、帧插入）； 方法2作为方法1的补充，对小范围篡改也许会有一点改善（然而并没有）； 方法1：基于视频相关性变化的视频篡改检测算法 利用视频内容具有连续性这一特点，提取相关性变化度这一特征，通过K-means算法挑出帧异常点； 方法2：基于运动矢量分析的视频篡改检测 利用光流法求出运动矢量，将运动矢量这一阶段特征输入SVM分类器，通过学习后训练出模型，将待检测视频导入训练模型，检测篡改点； 代码说明 对主要的程序进行简单说明 为利用相关性变化度为特征，利用二次切比雪夫挑出离群点; [1]黄添强, 陈智文, 苏立超,等. 利用内容连续性的数字视频篡改检测[J]. 南京大学学报(自然科学版), 2011, 47(5):493-503. 为方法1； <checkErrorFramePointBySV

针对现有图像盲取证方法在多重镜像篡改检测效果较差的问题,提出一种基于近似最近邻(ANN)搜索的图像篡改检测方法。提取图像的BRISK(Binary Robust Invariant Scalable Keypoints)特征描述子,获得图像的二值特征向量。利用PatchMatch计算特征间的偏移量并借助传导策略优化搜索相似图像块,实现篡改区域的初步检测。利用最小均方线性模型计算拟合误差移除误匹配点,精确定位篡改区域。在CASIA V2.0图像数据集和哥伦比亚大学图像数据集上进行实验,实验结果表明,该算法能够准确且高效地检测经复杂几何形变的篡改区域,特别是对多重镜像篡改检测的准确率更高。