关键词:音频取证;重采样检测;期望最大化算法;统计矩

可用图像相减法检测篡改，相减之前可能需要对齐图像。对于每幅画，提交一个二值图像，其中被篡改的区域用白色像素标记，未篡改的区域用黑色像素标记：并在两幅图像中标记出来。

网页篡改防护解决方案.docx

c++用vs2013写的一个程序，里面有说明，根据说明进行配置，然后会启动即可。比杀毒软件好用，再也不用担心主页被劫持了。

图像篡改后处理出现mask后，使用k均值聚类算法对其中的二值图像进行聚类

使用python编写了一个目录防篡改程序，上传任意目录，只要是服务器有python2 均可以运行。配置目录防篡改后目录不可以读写与改权限，里面不可新增内容等……

复制粘贴是图像篡改的常用手段，经典伪造检测方法将所有重叠图像块作为检测区域，算法时间复杂度高，邻近区域误检率大。为解决以上问题，提出将扩展Harris角点作为检测区域以降低算法复杂度。由于图像经过复制粘贴检测后往往会进行模糊、添加杂色、色彩调整等后处理，使得图像质量下降，本文结合NR图像质量评价给出更为准确的检测结果。实验证明本文算法对经过模糊、添加杂色、JPEG压缩等后处理的复制粘贴图像检测效率高，检测效果好。

该压缩包是用sift算子对图像复制粘贴篡改作取证的代码实现，使用者可以参考代码说明中给出的文献，进行进一步研究。

重获取图像是原始或篡改后的图像经过中间媒介的映射后再次拍摄获取的图像，一张高质量的重获取伪造图像很难通过人眼判别真伪。针对JPEG格式的重获取图像篡改操作，提出了一种重压缩块效应网格偏移的检测方法。重获取图像由于再获取过程会引入与原图不相关的背景信息，该图像进行多次压缩会产生块效应网格偏移，即重压缩产生的块效应网格会与原始的网格错匹配，利用图像的平均信息损失量进行块效应网格是否发生偏移来检测图像的原始性。实验表明，该方法比已有的重获取图像检测方法准确率更高，且平均检测时间更短。

在工业控制系统（ICS）中，安全问题越来越受到关注。 每年的骇客攻击次数不胜枚举，对工业控制系统的攻击也很多。 可编程逻辑控制器（PLC）是工业过程的主要控制器之一。 由于工业控制系统网络与外部网络是隔离的，因此许多人认为PLC是安全设备。 但是，近年来，诸如Stuxnet之类的病毒攻击已经证实了这种想法的错误性。 在本文中，我们利用西门子PLC的漏洞进行了一系列攻击，例如S7-200，S7-300，S7-400，S7-1200等。 我们从PLC输出中读取数据，然后重写数据并将其写入PLC。 我们篡改数据写入以实现通信混乱。 当我们攻击主站点时，连接到主站点的所有从设备都将处于通信混乱状态。 我们的攻击方法可能导致从相量数据集中器（PMU）到数据集中器的通信中的数据延迟甚至丢失。 最重要的是，我们的攻击方法产生的流量小且攻击时间短，这是传统检测方法难以识别的。