数字图像在临床影像、媒体传播、犯罪分析、科学分析等几乎所有领域都有不可避免的作用。 “一张图像等于一千字”这句话恰如其分，因为图像比文本具有更多的表达能力消息。 在所有调查中，由于强烈的观察，“眼见为实”，照片总是被视为“事件发生的证据”。 因此，图像被认为是“真理”。 通常，如果图像是使用任何图像捕获设备从实际场景或情况中原始记录或捕获的，则该图像是真实的。 捕获的图像应在真实意义上进行捕获的同时传达源头的原始情况或场景。 近几十年来，由于现代照片内容更改软件工具的可访问性，转换图像内容非常容易，因此图像的真实性和完整性微薄，数字图像中的篡改因此不需要任何专业技能。 本文介绍了对近期图像伪造检测技术的现代方法论评估和分析。 还简要介绍了在伪造检测技术的每个阶段中使用的各种方法。 为了直接参考，提供了比较表。 该主题评论论文旨在帮助研究人员就伪造检测的持续进展提供有用的理解和现代化信息。

matlab影像镶嵌代码图像伪造定位通过 CFA 工件的细粒度分析 该项目的主要重点包括图像篡改定位问题。 图像篡改技术试图检测图像是否被伪造。 换句话说，他们试图检测通用图像操作的存在。 图像处理主要通过剪切和移动、复制和粘贴等多种方式完成。 本主题的一些重要算法包括 CFA、去马赛克算法、插值算法、EM 算法和细粒度分析 如何运行代码：- 安装 Matlab 解压缩文件并将其保存在任何文件夹中 转到 Matlab 并打开文件夹 打开 main.m 并编辑代码：- im_true= imread('flowers.tiff'); im = imread('flowers-tampered.tiff'); 运行 上面的代码将为您提供带有原始图像和篡改图像的输出。 将显示预测误差和直方图 要使用另一个图像编辑代码：- im_true= imread('garden.jpg'); im = imread('garden-tampered.jpg'); 运行它，将显示输出

CSRF（英语：Cross-site request forgery）浅析.md

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。

使用深度学习进行图像伪造 使用深度学习的图像伪造检测，在PyTorch中实现。 提议 整个框架：首先，将RGB图像分为重叠的块（64x64）。 然后，在被网络打分之前，将RGB色块转换为YCrCb颜色通道。 最后，设计了一个后期处理阶段，以完善网络的预测，并就图像的身份验证做出最终结论。 深度神经网络改编自MobileNet-V2。 但是，我们修改了原始MobileNet-V2，使其与我们的问题更加相关。 下图描述了体系结构修改。 实验结果 我们已经对模型配置进行了全面评估，以显示哪个因素可以改善模型的最终性能。 为了解决这个问题，我们定义了与MobileNetV2（称为MBN2）一起作为核心的六种配置。 要考虑两个颜色通道，即RGB和YCrCb。 此外，还考虑了三种MobileNetV2架构进行比较。 第一个体系结构是从零开始训练的MobileNetV2，第二个体系结构是通过Image

讲述服务端请求伪造（Server Side Request Forgery,SSRF）攻防