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。

一种新的动态网页程序的防篡改系统 采用MD5 和SHA-1 作为水印提取算法 动态网页技术越来越多地应用于互联网,确保动态网页脚本的安全性的需求与日俱增,该文实现了一种新的基于脆弱 性数字水印技术的动态网页应用程序防篡改系统,阐明了能够应用在动态网页防篡改系统中的脆弱性数字水印提取算法应 该具有的特性,评估了系统运行的效率,证明了该系统嵌入水印和检测水印的过程的高效性,还对比证明了该系统相对于入 侵检测系统有着更广泛的保护范围。

护卫神·防篡改系统是一款专业防止网页被篡改的软件，采用Windows底层驱动技术，彻底杜绝网站被入侵挂马、篡改等情况。护卫神·防篡改系统永久免费，全面支持Windows 2003/2008/2012(32位和64位)，支持各种外挂磁盘。 护卫神·防篡改系统 v2.0 更新日志 1、全面支持Windows2003/2008/2012服务器，32位和64位均支持。 护卫神·防篡改系统功能特点 1.永久免费 护卫神·防篡改系统完全免费，无须任何费用，无任何功能限制。 2.底层驱动 从Windows底层驱动层面锁死文件，实时阻止任何篡改企图；安装后不会断网，更无须重启服务器。 3.灵活策略 可锁定多达64个目录；并能限制新建、修改、删除、读取等操作；支持白名单排除特定目录和文件类型。 4.详细日志 护卫神·防篡改系统会记录详细的操作日志，方便管理员进一步跟踪审查。 护卫神·防篡改系统截图

软件介绍 主要功能是通过底层内核驱动过滤技术对Web站点目录提供全方位的防护，防止入侵者或病毒等对目录中的网页、电子文档、图片、数据库等任何类型的文件进行非法篡改和破坏。 1.网页防挂马 2.防止上传webshell web后门 3.网页防篡改 技术特点 1.内核安全规则触发机制，与系统底层无缝衔接，直接拦截网页篡改，无需利用备份文件还原，真正高效的保护 网页，杜绝利用备份文件还原时间差，篡改网页被用户浏览到的可能性。 2.先进合理的组织架构，保证在防止非法webshell上传和篡改的同时，正常远程管理和维护网站不受影响，比如 通过FTP更新发布网站。 Safe3网页防篡改系统 v4.3更新： 1.修正批量导入规则可能失效的问题 Safe3网页防篡改系统 v4.3更新： 1.修正批量导入规则可能失效的问题 Safe3网页防篡改系统 v4.3更新： 1.修正批量导入规则可能失效的问题

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。

前言： 本版本属于miniblink填表模块1.9的分支，仅新增websocket数据拦截与篡改，该版本不被计入miniblink填表模块核心计划版本中。 1.9原版：【更新】miniblink填表模块1.9，新增UTF8类，让填表支持世界语。 工具包：【原创】模块插件包浏览器，新增元素实验室，一键生成源码等 新增： 新增：WebSocket拦截类（内部采用Hook实现，如果程序需要进行发包/接收操作，请先暂停本类的使用） 新增命令： 命令 注释 WebSocket_Hookinit 初始化WebSocket的Hook WebSocket_HookUninit 卸载WebSocket的Hook WebSocket_HookSuspended 暂停WebSocket的Hook WebSocket_HookRestor 恢复WebSocket的Hook WebSocket_SetAddr 设置发送和接收的反馈地址 WebSocket_GetCurrentWebsocketFrame 取得当前拦截到的WebsocketFrame 版本特性： 新增例子：Websocket拦截，下面是一些截图支持WebSocketSend的拦截和修改（注：数据默认为UFT8编码）： 支持WebSocketRecv的拦截和修改（注：数据默认为UFT8编码）：

针对数字图像版权中的复制粘贴篡改问题，提出FI-SURF (flip invariant SURF)算法。研究了当图像经过镜像翻转后SURF (speeded-up robust features)特征描述符的排列变化关系。提取SURF特征点后，将其特征描述符重新排序，即使复制粘贴区域经过镜像翻转，对应的特征点依然可以进行匹配。实验证明，FI-SURF算法在保留SURF算法运算速度快、顽健性强等优点的前提下，可有效检测出经过镜像翻转的复制粘贴区域，计算出复制粘贴区域的轮廓。

研究假设视频同源帧插入、异源帧插入、替换、删除篡改能够导致视觉内容发生变化,并致力于以底层特征为基础建立这种微小变化数学模型。首先,提取RGB3个通道的彩色直方图作为底层特征,采用直方图相交法定义视频帧之间的颜色内容一致性值;其次,采用拉依达准则设定阈值,一旦待检测视频帧的颜色内容一致性值小于自适应阈值,则判定该帧被篡改了。实验结果表明该假设是合理,有效的,所设计的算法能够检测出道路监控视频、背景相对复杂视频中的同源帧插入、异源帧插入、替换、删除的篡改。