图像取证技术

随着照相机、手机、平板电脑、摄像机等数码设备的飞速发展，数字图像生成已经变得非常容易。相对于以文字作为载体，通过图像传递信息更为直观，也更为可信。但是，Photoshop、美图秀秀等图像编辑软件操作简单，导致了图像修改变得越来越容易，普通人也能很轻易地对图像进行加工和修改，并且随着技术的发展，伪造图像也变得越来越不易察觉，甚至能够以假乱真。有些情况下，被恶意篡改的图像经过传播，就会影响人们对客观事物的判断，有时甚至会对社会和国家造成不良的影响，近些年这类情况也越来越多。

历史上第一幅虚假图像出现在1860年，下图中左图林肯的照片实际上是由右面参议员约翰·卡尔霍恩的头部替换为林肯头部得到的。

这样的行为不仅可能会对个人的声誉和利益造成巨大的影响，而且还会间接对社会的稳定与团结造成不良影响，甚至可能对国家安全造成巨大的影响，因此，一些重要的数字图像应用领域应该加强图像真实性的检测，保证数字图像的真实性与原始性。

数字图像篡改技术介绍

本文结合最近几年日益创新的篡改方式，将数字图像的篡改方式分为八个大类。

(1)合成，合成操作是指把两幅不同的图片中部分区域合成到一张图片中，造成查看者错误的视觉效果。此外，合成操作还包括将同一幅图片中的一部分区域复制并粘贴到这幅图片的另外区域，以达到强调或隐藏目标物体的目的，即数字图像复制-粘贴篡改。

(2)润饰，主要是指利用图像编辑工具对图像中的内容进行美化、拉伸及磨皮等操作，从而达到隐藏图像中某些重要的细节信息或者修复某些破损图像的目的。在日益繁多的各类图像编辑工具中，Photoshop 与美图秀秀等图像编辑工具被大家所广泛使用。

(3)计算机生成，这类图片是在专门的软件中利用计算机程序代码产生的图片。通常都是场面非常震撼，现实生活中不易存在的场景。随着科学技术的进步，计算机生成的图片已经可以达到以假乱真的程度。这也给我们平时的工作和生活带来一些麻烦，特别是一些不怀好意的人拿着计算机生成的图片来冒充真实图片，将会给社会带来一定的危害。

(4) 变种，是把一幅图像逐渐变化成为另外一幅图像。主要是把一幅图像作为待变种图像，另一幅图像作为需要变成的图像。先找出两幅图像之间的特征点，然后利用不同的权重对两幅图像进行叠加得到不同的中间图像，从而得到一幅同时具有两幅图像特征的篡改图像。

(5) 增强，主要是通过改变图像的亮度、光线、对比度及色相等操作，以突出图像的部分区域。该方法通常情况下不会涉及到图像内容的改变，只是为了增强图像的整体可赏性。

(6) 绘画，主要是利用画图软件(例如Photoshop与CAD等)或者其它画图工具绘画出来的图像。这类图像往往与现实生活中的照片有一定的差距，人眼比较容易分辨出，但也有画得比较逼真的图片。篡改者善于利用这类图片进行一些商业宣传活动，给人们的生活带来一定的困扰。

(7) 二次获取图像，这类图像是指利用照片获取工具(一般使用数码相机)对需要却又很难得到的图像进行二次获取，得到新的数字图像。由于当今社会的科学技术越来越发达，数码相机的拍摄质量日益提高。经过二次获取的图像很容易骗过人们的眼睛，被不法分子用来做不正当的事情。

(8) 携密图像,是把需要传递或者需要隐藏的图像或文字隐藏在一幅载体图像当中，传输者或者目击者无法通过载体图像本身来判断其有没隐藏除图像本身以外其它的信息，从而达到安全传输秘密信息的目的。

数字图像取证技术介绍

数字图像篡改的取证技术主要是通过分析数字图像的特征来对图像进行真实性、完整性以及其来源进行鉴别。换句话说，数字图像篡改的取证技术主要是判断图像从成像设备产生之后，其内容是否真实，图像是否经过了篡改，是从哪种设备产生的等。

根据对已有的部分成果进行分析可知，数字图像篡改的取证技术主要分为主动取证技术和被动取证技术，具体分类如下图所示。

图像取证方法主要分为主动取证和被动取证。主动取证方法主要包含数字签名、数字水印等需要事先在图像中嵌入验证信息，然后再进行信息提取验证的相关技术手段。相对于主动取证，被动取证的应用范围更为广泛，可以直接通过图像去进行图像来源、完整性的判断。根据取证的目的不同，又可以分为图像溯源取证和图像内容取证。图像溯源取证即寻找图像的来源，图像内容取证则是需要判断图像的内容是否经过修改。

数字图像主动取证

(1)数字水印

基于空间域的数字水印技术通过水印嵌入算法和密钥K直接将某数字水印W1嵌入到图像中，人眼往往无法直接观测到数字水印的存在。经过传输后，根据水印提取算法密钥K提取出完成的数字水印，通过验证水印的完整性从而判断图像的原始性。

(2)数字签名

数字签名技术原理与数字水印技术类似，基于数字签名的图像主动取证技术将图像和其摘要加密形成的数字签名进行合并。当验证图像的真实性时，从图像中提取摘要，并生成数字签名，通过对比数字签名判断图像是否经过篡改。具体流程如下图所示：

数字图像内容被动取证

图像篡改被动取证的分类如下图所示。

下面为大家介绍四种被动取证方法：

（1）图像克隆被动取证

这种方法针对的是同一张图像本身的复制粘贴篡改方法。由于图像采集的多样性，同一张图像中的噪声、纹理完全相同的区域几乎不可能出现，而图像克隆篡改方法将导致图像中出现了两个完全相同的区域，因此该类取证方法的关键在于寻找图像中两个完全相同的区域。

（2）图像拼接被动取证

这种方法针对的是不同图像的复制-粘贴篡改方法，该方法产生的篡改图像其统计特性会发生改变，并且边缘特征也会发生变化。通过滤波器对图像进行处理，凸显图像边缘特征，从而发现真实区域与篡改区域之间的边缘差异。

（3）重采样被动取证

一般对图像进行克隆或拼接等篡改操作以后，伪造者会对合成区域进行缩放、旋转，使其尺寸或者形态更符合视觉感受。对图像尺寸的缩放即重采样，通常采用插值算法来增加（上采样）或减少（下采样）图像像素，这就会改变图像原有的统计特性。目前关于重采样的被动取证可分为两类：一类是根据像素相关性进行检测，另一类方法是根据插值区域像素的二阶导数进行检测。

（4）模糊被动取证

模糊是图像篡改中一种常见的润饰方式，能使篡改区域边缘更加自然，在视觉上不引起人注意。当前针对模糊操作的取证方式一般是根据图像模糊操作滤波器的特性来进行判断。不同模糊方法其像素值之间往往有迹可循，根据这些规律，可以判断出图像是否采用了模糊操作以及模糊操作的具体方法。

总结

虽然如今的图像篡改手段五花八门，越来越先进、逼真，但是图像取证技术也是日新月异，不断发展之中，可谓是兵来将挡水来土掩。两种相对的技术相生相克并相互促进，相信取证技术在未来的信息安全中一定会扮演更加重要的角色。