使用高级的图像日志工具，可以很容易地利用某些操作技术(如复制复制、对象拼接和删除)改变图像的语义，这些技术会误导观看者。相比之下，识别这些操作是一个非常具有挑战性的任务，因为被操作的区域在视觉上并不明显。本文提出了一种利用重采样特征、LSTM (Long-Short - Term Memory)单元和编码器-解码器网络分割操作区域和非操作区域的高置信度操作定位体系结构。重采样特性用于捕获JPEG质量损失、上采样、下采样、旋转和剪切等工件。该网络利用更大的接收域(空间图)和频域相关，结合编码器和LSTM网络分析操纵区域和非操纵区域之间的区别特征。最后，解码器网络学习从低分辨率特征映射到像素预测图像篡改定位。 利用所提出体系结构的最后一层(softmax)提供的预测掩码，通过地面真相掩码的反向传播进行端到端训练来学习网络参数。此外，还引入了一个大的图像拼接数据集来指导训练过程。该方法能够在像素级实现高精度的图像处理，并在三种不同的数据集上进行了严格的实验。 索引术语-图像伪造，篡改定位，分割，重采样，LSTM, CNN，编码器，解码器

拷贝移动攻击被大量用于隐藏或隐藏数字图像中的某些数据以达到特定目的，并且在此攻击上将真实图像的某些部分复制并粘贴到同一图像中。 因此，复制移动伪造是一个非常重要的问题，也是检查图像确认的活跃研究领域。 本文提出了一种复制移动伪造检测系统。 所提出的系统由两个阶段组成：一个阶段称为检测阶段，第二阶段称为优化检测阶段。 检测阶段使用加速鲁棒特征（SURF）和二进制鲁棒不变可扩展关键点（BRISK）进行特征检测，在细化检测阶段，使用使用非线性变换的图像配准来提高检测效率。 最初，选择真实图像，然后同时使用SURF和BRISK特征提取来检测兴趣关键点。 这给出了适当数量的兴趣点，并为找到大多数被操纵区域提供了保证。 使用RANSAC来找到上等的匹配项，以区分操纵部分。 然后，将两个提取特征之间的最佳匹配集之间的非线性转换用作优化，以获取最佳匹配集并检测复制的区域。 使用许多基准数据集（例如CASIA v2.0，MICC-220，MICC-F600和MICC-F2000数据集）进行了许多数值实验。 使用提出的算法，使用上述数据库进行评估可获得95.33％的总体平均检测精度。 对于带有物体平移，不

Google搜索：伪造的Google搜索页面

注，需要安全scapy 在centos下，请执行以下脚本安装scapy #!/usr/bin sh cd /tmp wget scapy.net unzip scapy-latest.zip cd scapy-2.* python setup.py install 需要手工启动和杀线程关闭 经测python2可用

提出了一种有效的盲检测算法来识别图像复制区域伪造。该算法采用截尾奇异值分解(truncatedsingular value decomposition，TSVD)变换来处理图像块数据，并对图像块进行相似性匹配检测。实验结果表明，本算法具有较强的检测能力，能够有效抵抗多种修饰操作，如JPEG有损压缩、高斯模糊、高斯白噪声污染等。

假新闻检测系统 提议的系统分为多个阶段，以根据数据挖掘操​​作领域（例如数据收集，数据预处理，特征提取，特征选择和机器学习模型的实现）完全隔离工作，以进行将新闻分类为是非的预测并预测新闻属于预测标签的概率。 实施了许多机器学习模型，并根据准确性，f1得分，准确性和召回率等指标对机器学习模型的性能进行了比较。 评估模型性能的主要决定指标被选为f1得分，其中考虑了精度和召回率之间的折衷。 在对以下机器学习模型（SVM，逻辑回归，朴素贝叶斯和随机森林）进行了训练和调整之后，实施了投票分类器，将上述所有模型组合在一起，形成了一个集成分类器，该分类器使用所有这些分类器来预测标签和分类概率并使用软投票方法做出最终预测。 建议的系统步骤： 数据收集：为了实施和测试所建议的系统，使用了William Yang Wang []的“说谎者，说谎者裤子着火：用于虚假新闻检测的新基准数据集”。 该存储库中

下面小编就为大家分享一篇浅谈ASP.NET MVC 防止跨站请求伪造(CSRF)攻击的实现方法，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧

“伪造”一词是主观的。 根据使用它的上下文，图像可能会成为赝品。 为娱乐而编辑的图像或某人拍了一张糟糕的照片但经过修改以使其看起来更好，即使它已从原始捕获中更改，也不能被视为伪造。 在当前场景中，由于普遍使用强大的图像编辑工具，因此识别图像真实性的需求显着增加。 确定数字图像是真实的还是被篡改是一项重大挑战。 在数字图像中找到操纵痕迹是一项艰巨的任务。 现在，这些篡改痕迹可以通过称为旋转、缩放、JPEG 压缩、高斯噪声等称为攻击的各种操作来完成。 为了测试数字图像的原创性，技术得到了创新。 近年来，在这一研究领域中提出了不同的技术来检测上述攻击。 本文详细概述了用于检测图像伪造的各种方法和方法。

克隆（复制移动伪造）是恶意的对数字图像进行篡改攻击，将图像的一部分复制并粘贴到图像中，以隐藏图像的重要细节，而没有任何明显的篡改痕迹。 这种类型的篡改攻击给取证留下了一个关于图像真实性的大问题。 在开发了强大的软件来处理图像之后，在过去几年中提出了许多技术。 所提出的方案涉及基于块和基于特征点提取的技术两者，以更准确地提取伪造区域。 该算法主要涉及通过计算单位向量之间的点积来匹配从每个块中提取的相同特征的触角。 随机样本共识（RANSAC）算法用于提取匹配区域。 所提出算法的实验结果表明，与现有算法相比，它能够提取出更准确的结果。 伪造检测方法。

应对伪造DHCP服务器攻击 (1).pdf