阿里天池安全Ai挑战者计划图像篡改检测 博主此次比赛rank23 这是在在学校做宣讲时的材料 包括深度学习入门指导，比赛所需知识获取方式，常见比赛类型解读以及此次比赛的TOP选手方案解读

JPEG图像篡改引入的双重压缩会导致篡改区域的原始压缩特性发生改变，因此可以利用篡改区域压缩特性的不一致性来检测图像的篡改。利用该原理，提出了一种基于量化噪声的JPEG图像篡改检测算法。算法对待检测图像进行分块，计算每块的量化噪声，求取图像块的量化噪声服从均匀分布和高斯分布的概率，从而检测出篡改过的双重压缩区域。实验结果表明：该算法能有效检测双重压缩的JPEG图像篡改，并能定位出篡改区域。

当前图像篡改检测方法多基于块效应、方法复杂,对于纹理丰富、色彩多变的篡改图像检测率较低、而且容易造成对图像篡改的误判。提出改进图像篡改检测方法。利用激光脉冲峰对图像进行阈值分割处理,然后提取待检测篡改图像的特征点,构建图像区域篡改模型,实现图像特征向量和阈值合理性分析和分解模式匹配,实现对篡改区域的判定和检测。实验结果表明,本文方法能够精确识别出邻近像素的特征差异点,有效提高图像篡改的检测率,降低了误判率。

检查图像是否有复制粘贴痕迹。比较简单的实现，呵呵。

检查图像是否有复制粘贴痕迹。比较简单的实现，呵呵。

现有的煤矿安全监控系统数据加密多采用数据库加密存储和文件加密方式，存在性能开销大，无法追踪数据变动记录等问题，降低了安全监控系统的稳定性和安全性。根据煤矿安全监控系统数据防篡改的要求，提出一种利用变动数据捕获机制和消息摘要加密相结合的对篡改行为进行识别、跟踪与记录的方法。该方法在安全、性能与存储方面取得了较好的平衡，同时具备良好的兼容性。

数字音频篡改被动检测是指不依赖任何预先嵌入的信息来鉴别数字音频真伪的技术，其最主要研究内容是判定数字音频的真实性和完整性，在司法取证、新闻公正、知识产权保护等领域有着广泛的应用前景。目前领域内相关综述主要从数字音频主动、被动取证总体框架开展，并未专门针对数字音频篡改被动取证研究进行系统全面总结，且涉及被动取证部分存在时效性不足的问题。据此首先总结了数字音频篡改被动检测的任务模型和取证框架，接着依据篡改手段、检测策略、所使用的统计特征及模型，将目前的数字音频篡改被动检测方法分为四类：基于篡改操作的检测方法、基于数字音频重压缩的检测方法、基于录音设备和音频录制环境的检测方法、基于数字音频信号自身统计特性的检测方法，然后分析了每种方法所采用的典型算法和扩展手段，并对不同检测算法进行性能比较，然后对这四类方法的检测特点和使用范围进行总结。最后综合近年来国内外研究人员的主要成果，总结了数字音频篡改被动检测研究面临的问题和挑战，并对未来的研究进行了展望。

一篇基于幅度相关向量的音频篡改检测的论文，思路比较新，具有一定借鉴价值。

图像篡改ppt。

大屏系统内容安全、交通诱导屏内容安全、户外LED大屏安全防护