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Prof. Dr. Anderson Rocha anderson.rocha@ic.unicamp.br http://www.ic.unicamp.br/~rocha Reasoning for Complex Data (RECOD) Lab. Institute of Computing, Unicamp Av. Albert Einstein, 1251 - Cidade Universitária CEP 13083-970 • Campinas/SP - Brasil Análise Forense de Documentos Digitais Organização A. Rocha, 2012 – Análise Forense de Documentos Digitais Organização ‣ Identificação de Adulterações • Cópia-Colagem • Variações e Inconsistências em Descritores • Inconsistências (Aquisição, Iluminação, Estruturais) ‣ Desafios em AFD ‣ Algumas conclusões ‣ Cenas dos Próximos Capítulos 3 Recap.! A. Rocha, 2012 – Análise Forense de Documentos Digitais Recap.! ‣ O que é Computação Forense Digital? 5 É o conjunto de técnicas científicas para a preservação, coleção, validação, identificação, análise, interpretação, documentação e apresentação de evidências derivadas de meios digitais com a finalidade de facilitar e/ou permitir a reconstrução de eventos, usualmente de natureza criminal Edward Delp – Purdue University “ ” A. Rocha, 2012 – Análise Forense de Documentos Digitais Recap.! ‣ O que é Análise Forense Digital? • Campo de Pesquisas dentro da Computação Forense • Objetivos ‣ Atribuição de origem ‣ Verificação de autenticidade ‣ Reconstrução de eventos de manipulação 6 A. Rocha, 2012 – Análise Forense de Documentos Digitais Recap.! ‣ Com relação à Análise Forense de Documentos (AFD), já vimos (top-down) • Métodos para atribuição (Modelo e Específico) • Identificação de Criações Sintéticas ‣ Vamos ver agora algumas abordagens para identificação de adulterações em documentos 7 Identificação de Adulteracões A. Rocha, 2012 – Análise Forense de Documentos Digitais Identificação de Adulterações ‣ Maior objetivo da análise forense de documentos consiste na identificação de adulterações em documentos digitais ‣ Manipulações típicas • Aumento, redução, rotação • Compensação de cor, brilho, contraste • Supressão e modificação de detalhes etc. 9 A. Rocha, 2012 – Análise Forense de Documentos Digitais Estado da Arte ‣ Abordagens propostas na literatura ainda são incipientes ‣ Maior parte dos trabalhos publicada a partir de 2004 ‣ Poucos grupos estabelecidos no mundo ‣ Diversos problemas ainda a serem abordados 10 A. Rocha, 2012 – Análise Forense de Documentos Digitais Estado da Arte ‣ Podemos agrupar as principais abordagens nas seguintes categorias não exclusivas 1. Técnicas para detecção de clonagem (cópia- colagem) 2. Técnicas que analisam variações em descritores de características 3. Técnicas que analisam inconsistências em descritores de características 11 A. Rocha, 2012 – Análise Forense de Documentos Digitais Estado da Arte ‣ De forma geral, podemos agrupar as principais abordagens em 4. Técnicas que analisam inconsistências relativas ao processo de aquisição 5. Técnicas que analisam inconsistências de iluminação 6. Técnicas que analisam inconsistências de compressão 12 Detecção de Clonagem A. Rocha, 2012 – Análise Forense de Documentos Digitais Detecção de Clonagem ‣ Uma das técnicas de adulteração mais simples ‣ Também conhecida como cópia-colagem ‣ Presente em operações mais sofisticadas tais como • Retoque e conciliação • Content Aware Fill 14 A. Rocha, 2012 – Análise Forense de Documentos Digitais ‣ Objetivo clonagem: fazer um objeto desaparecer de uma cena utilizando propriedades da própria cena ‣ Abordagens para detecção baseado em busca exaustiva • Problemas? 15 Detecção de Clonagem A. Rocha, 2012 – Análise Forense de Documentos Digitais ‣ Abordagens baseadas em análise por blocos [Fridrich et al. 2003] e [Popescu & Farid 2004a] ‣ Ideia central • Dividir a imagem em blocos • Sumarizar cada bloco de acordo com uma transformação 16 Detecção de Clonagem A. Rocha, 2012 – Análise Forense de Documentos Digitais ‣ Ideia central (cont.) • Ordenar lexicograficamente • Localizar candidatos próximo segundo um limiar 17 Detecção de Clonagem A. Rocha, 2012 – Análise Forense de Documentos Digitais 18 Detecção de Clonagem Clonagem Análise por Blocos 0BBB@ �1,1 �1,2 . . . �1,k �2,1 �2,2 . . . �2,k ... ... ... ... �n,1 �n,2 . . . �n,k 1CCCA S um ar iz aç ão d os b lo co s (e .g ., PC A , D C T ) 0BBB@ �01,1 �01,2 . . . �01,k �02,1 �02,2 . . . �02,k ... ... ... ... �0n,1 �0n,2 . . . �0n,k 1CCCA Ordenação lexicográfica0BBB@ �01,1 �01,2 . . . �01,k �02,1 �02,2 . . . �02,k ... ... ... ... �0n,1 �0n,2 . . . �0n,k 1CCCA Detecção de duplicações © A. Rocha A. Rocha, 2012 – Análise Forense de Documentos Digitais Detecção de Clonagem 19 © E . A . S ilv a A. Rocha, 2012 – Análise Forense de Documentos Digitais Detecção de Clonagem ‣ A sumarização é importante? ‣ Por que não utilizar uma região diretamente? ‣ Sumarização • PCA • Transformação DCT 20 A. Rocha, 2012 – Análise Forense de Documentos Digitais Detecção de Clonagem ‣ Como estender para vídeo? ‣ Câmeras estacionárias vs. não estacionárias ‣ Abordagem • Análise quadro a quadro • Transformação de Fourier dos quadros • Normalized Cross-Power Spectrum • Análise de picos 21 Variações de Descritores A. Rocha, 2012 – Análise Forense de Documentos Digitais Variações em Descritores ‣ Análise de descritores de imagens e vídeos sensíveis ao processo de adulteração ‣ Objetivo: detectar composições ‣ Hipótese • Possibilidade de mensurar a variação dos descritores no cenário de adulterações 23 A. Rocha, 2012 – Análise Forense de Documentos Digitais Estado da Arte ‣ Abordagens baseadas em análise de métricas de qualidade de imagens (IQMs) [Avcibas et al. 2004] ‣ Análise de estatísticas de alta ordem utilizando bicoerência [Ng & Chang 2004] 24 A. Rocha, 2012 – Análise Forense de Documentos Digitais Estado da Arte ‣ Análise de estatísticas de alta ordem utilizando decomposição wavelet (HOWS) [Lyu & Farid 2005] ‣ Métricas binárias de similaridade (BSM) [Bayram et al. 2005a] 25 A. Rocha, 2012 – Análise Forense de Documentos Digitais Estado da Arte ‣ Modelos combinados IQMs, BSMs e HOWS [Bayram et al. 2006] ‣ Análise de estatísticas de momento de Markov [Shi et al. 2007] 26 A. Rocha, 2012 – Análise Forense de Documentos Digitais Estatísticas de Markov 27 © S hi e t al . A. Rocha, 2012 – Análise Forense de Documentos Digitais Estatísticas de Markov 28 © Shi et al. A. Rocha, 2012 – Análise Forense de Documentos Digitais Estatísticas de Markov 29 Diferenças em diversas direções horizontal, vertical, diagonal principal e secundária © Shi et al. A. Rocha, 2012 – Análise Forense de Documentos Digitais Estatísticas de Markov ‣ Abordagem muito “ad-hoc”? ‣ Abordagem efetiva para transições bruscas (abordagens de composição mais simples) ‣ Bons resultados no data set no Columbia Splicing data set ‣ Experimentações precisam ser feitas no cenário de modificações mais sofisticadas 30 Inconsistências em Descritores A. Rocha, 2012 – Análise Forense de Documentos Digitais Inconsistências em Descritores ‣ Análise de inconsistências em descritores de características ao invés de variações ‣ Inconsistências podem ser • desvios abruptos de um ponto a outro • presença de similaridades inesperadas 32 A. Rocha, 2012 – Análise Forense de Documentos Digitais Estado da Arte ‣ Trabalhos relevantes tem considerado artefatos devido à reamostragem [Popescu 2004] ‣ Artefatos de compressão [He et al.2004] 33 A. Rocha, 2012 – Análise Forense de Documentos Digitais Artefatos de Reamostragem ‣ No momento da criação de uma imagem composta, frequentemente, é necessário fazer uma reamostragem em uma nova grade (lattice) ‣ Para isso, utiliza-se abordagens de interpolação ‣ A reamostragem contem correlações específicas que, quando detectadas, podem revelar indícios de adulteração 34 A. Rocha, 2012 – Análise Forense de Documentos Digitais Artefatos de Reamostragem ‣ Para um melhor entendimento, considere um sinal 1D, x[t] com m amostras ‣ O número de amostras em x[t] pode ser aumentado ou diminuído por um fator de p/q para n amostras em três passos 35 A. Rocha, 2012 – Análise Forense de Documentos Digitais Artefatos de Reamostragem ‣ Passo 1: Up-sample – criação de um novo sinal xu[t] com pm amostras, onde xu[pt] = x[t], t = 1, 2, ..., m e xu[t] = 0, caso contrário ‣ Passo 2: Interpolação – convolução de xu[t] com um filtro de passa-baixas xi[t] = xu[t] ? h[t] ‣ Passo 3: Down-sample – criar um novo sinal xd[t] com n amostras, onde xd[t] = xi[qt], t = 1,2, ..., n 36 A. Rocha, 2012 – Análise Forense de Documentos Digitais Artefatos de Reamostragem ‣ O filtro de passa-baixas h[t] define a forma da interpolação ‣ Diferentes tipos de interpolação são conseguidos com diferentes filtros 37 A. Rocha, 2012 – Análise Forense de Documentos Digitais Artefatos de Reamostragem 38 Reamostragem por um fator de p/q = 4/3 (a) Sinal original; (b) Up-sampled; (c) Interpolação; (d) Sinal final © A . P op es cu A. Rocha, 2012 – Análise Forense de Documentos Digitais Artefatos de Reamostragem ‣ Dado um sinal interpolado por uma quantia conhecida e o algoritmo de interpolação, é possível encontrar as amostras periódicas ‣ Na prática, as amostras não são conhecidas nem a forma específica de correlação 39 A. Rocha, 2012 – Análise Forense de Documentos Digitais Artefatos de Reamostragem ‣ Na prática, as amostras não são conhecidas nem a forma específica de correlação ‣ [Popescu 2004] propõem uma abordagem para descrever a forma destas correlações 40 A. Rocha, 2012 – Análise Forense de Documentos Digitais Artefatos de Reamostragem ‣ A forma das correlações pode ser determinada achando-se o tamanho da vizinhança em que ocorre a combinação dos pixels ‣ Além de , é necessário achar o conjunto de coeficientes representando os parâmetros das combinações 41 � � ~� A. Rocha, 2012 – Análise Forense de Documentos Digitais Artefatos de Reamostragem ‣ [Popescu 2004] aplicam uma abordagem de maximização da esperança (EM) para, simultaneamente, achar • o conjunto de amostras correlacionadas com seus vizinhos • e a forma específica de tais combinações 42 A. Rocha, 2012 – Análise Forense de Documentos Digitais Artefatos de Reamostragem ‣ Os autores assumem dois modelos M1 e M2 ‣ M1 corresponde ao modelo em que as amostras si são correlacionadas com seus pixels vizinhos 43 A. Rocha, 2012 – Análise Forense de Documentos Digitais Artefatos de Reamostragem ‣ M2 corresponde ao modelo em que as amostras não são correlacionadas com seus pixels vizinhos (dist. uniforme) ‣ Nesse sentido, o algoritmo EM calcula • No passo E, a probabilidade de cada amostra pertencer ao modelo • No passo M, a forma específica das correlações 44 A. Rocha, 2012 – Análise Forense de Documentos Digitais Artefatos de Reamostragem ‣ M1 dado por onde os parâmetros do modelo são dados pela forma específica das correlações, ‣ são amostras de uma dist. Gaussiana iid 45 M1 : si = �X k=�� �ksi+k +N (i), ~↵ N (i) A. Rocha, 2012 – Análise Forense de Documentos Digitais Artefatos de Reamostragem ‣ No passo E, analisamos a probabilidade de cada amostra si pertencer ao modelo M1 ‣ Priors são considerados como sendo 1/2 ‣ 46 Pr{si �M1|si} = Pr{si|si �M1}Pr{yi �M1}P2 k=1 Pr{si|si �Mk}Pr{yi �Mk} Pr{si|si �M2} = U{0, 1} A. Rocha, 2012 – Análise Forense de Documentos Digitais Artefatos de Reamostragem ‣ No passo M, uma nova estimativa de é calculada utilizando mínimos quadrados ‣ 47 ~↵ E(⇥�) = X i w(i) si � �X k=�� �ksi+k !2 w(i) � Pr{si ⇥M1|si} A. Rocha, 2012 – Análise Forense de Documentos Digitais Artefatos de Reamostragem 48 Image Original Mapa de Probabilidade (p) |F(p)| Exemplo sem interpolação © A . P op es cu A. Rocha, 2012 – Análise Forense de Documentos Digitais Artefatos de Reamostragem 49 Entrada p |F(p)| 5% 10% 20% 2,5% 5% 10% Entrada p |F(p)| © A. Popescu © A. Popescu A. Rocha, 2012 – Análise Forense de Documentos Digitais Artefatos de Reamostragem 50 OriginalFalsificada © A. Popescu Inconsistências no Processo de Aquisição A. Rocha, 2012 – Análise Forense de Documentos Digitais Inconsistências de Aquisição ‣ Análise de inconsistências relacionadas ao processo de aquisição do documento ‣ Partes de um mesmo documento contem traços apontando para diferentes fontes originadoras? 52 A. Rocha, 2012 – Análise Forense de Documentos Digitais Estado da Arte ‣ Trabalho relevantes tem analisado artefatos de interpolação [Popescu & Farid 2005b] ‣ Padrão inerente de ruído [Lukas et al. 2007] ‣ Análise das funções de resposta não linear das câmeras digitais e inconsistências de bordas [Lin et al. 2005] 53 A. Rocha, 2012 – Análise Forense de Documentos Digitais Funções de Resposta das Câmeras ‣ [Lin et al. 2005] apresentam uma abordagem para identificação de manipulações baseada em análise de consistência/inconsistência de funções de resposta das câmeras digitais ‣ Imagem é adulterada se as funções de resposta são inconsistentes ao longo da imagem sob investigação 54 A. Rocha, 2012 – Análise Forense de Documentos Digitais Funções de Resposta das Câmeras ‣ A função de resposta de uma câmera (camera response function, CRF) é um mapeamento entre a irradiância de um ponto e o valor do pixel relativo a esse ponto após a aquisição 55 A. Rocha, 2012 – Análise Forense de Documentos Digitais Funções de Resposta das Câmeras 56 Radiância da Cena SR1 SR2 �1 �2 R G B �2 �1 R G BMC1 MC2 MC2 MC1 MC = fcam(�) Irradiância da Imagem Cor observada (a) (b) (c) R1 R2 © A . R oc ha A. Rocha, 2012 – Análise Forense de Documentos Digitais Funções de Resposta das Câmeras ‣ A irradiância do pixel na borda deveria ser uma combinação linear dos pixels fora da aresta ‣ Devido à não-linearidade da função de resposta da câmera, esta relação linear é quebrada durante a leitura dos valores dos pixels 57 A. Rocha, 2012 – Análise Forense de Documentos Digitais Funções de Resposta das Câmeras ‣ Os autores estimam o relacionamento linear calculando a função inversa de resposta da câmera ‣ Limitação técnica no cálculo de da função inversa ‣ Para esse cálculo, é necessário calcular uma função inversa que requer o aprendizado sobre um modelo GMM proveniente de um banco de dados contendo diversas funções de resposta (DoRF) 58 A. Rocha, 2012 – Análise Forense de Documentos Digitais Funções de Resposta das Câmeras ‣ Problemas caso a imagem analisada seja uma composição de regiões não documentadas no banco de dados ‣ Esta abordagem requer a interação do usuário para marcar pontos de bordas “duvidosos” ‣ Problema no caso de câmeras modernas que utilizam sensores CMOS adaptativos (adaptam a função de resposta on-the-fly) 59 Inconsistências de Iluminação A. Rocha, 2012 – Análise Forense de Documentos Digitais Estadoda Arte ‣ Ao criar uma composição, frequentemente, é necessário casar os padrões de iluminação das partes compostas ‣ Abordagens na literatura tem buscado estimar a origem de iluminação global em uma cena para apontar inconsistências [Johnson & Farid 2005] ‣ Estimação de diversas fontes de iluminação [Johnson 2007] 61 A. Rocha, 2012 – Análise Forense de Documentos Digitais Estado da Arte ‣ Alguns autores tem analisado inconsistências de iluminação via reflexos oculares em composições envolvendo pessoas [Johnson & Farid 2007b] 62 A. Rocha, 2012 – Análise Forense de Documentos Digitais Inconsistências de Iluminação ‣ Para a estimação da origem de iluminação em uma cena, abordagens tradicionais supõem que a superfície: • É Lambertiana • Tem um valor constante de reflectância • É iluminada por uma fonte localizada no infinito 63 A. Rocha, 2012 – Análise Forense de Documentos Digitais Inconsistências de Iluminação ‣ Segundo essas suposições, podemos representar a intensidade na imagem como ‣ é o valor da constante de reflectância ‣ é um vetor de tamanho três apontando na direção da origem de iluminação ‣ é um vetor de tamanho três representando a superfície normal no ponto (x,y) e é o termo representando a iluminação constante do ambiente 64 I(x, y) = ⇥(�U(x, y) · ��+A), ⇤ ~⇥ �U A A. Rocha, 2012 – Análise Forense de Documentos Digitais Inconsistências de Iluminação ‣ Nesse modelo simplificado, com quatro pontos com a mesma reflectância e superfícies normais distintas pode-se • achar a direção da luz e • termo ambiente ‣ Como? Mínimos quadrados 65 A. Rocha, 2012 – Análise Forense de Documentos Digitais Inconsistências de Iluminação ‣ Qual o problema? ‣ Abordagens tradicionais requerem o conhecimento de superfícies normais 3D, de pelo menos, quatro pontos distintos ‣ Muito restritivo com a posse de apenas uma imagem 66 A. Rocha, 2012 – Análise Forense de Documentos Digitais Inconsistências de Iluminação ‣ Para contornar esse problema, [Johnson & Farid 2005] utilizam uma abordagem desenvolvida por [Nillius & Eklundh 2001] ‣ [Nillius & Eklundh 2001] relaxam a restrição de reflectância constante em toda a cena e adotam o modelo em que a imagem possui regiões (patches) com reflectância constante 67 A. Rocha, 2012 – Análise Forense de Documentos Digitais Inconsistências de Iluminação ‣ Isso tem muito sentido para imagens “outdoors” ‣ Extensão para mais fontes (imagens “indoors”) ‣ Para o funcionamento desta técnica, é necessário a intervenção do usuário para marcar contornos de oclusão na imagem ‣ Contornos de oclusão são bons candidatos para a determinação de superfícies normais 68 A. Rocha, 2012 – Análise Forense de Documentos Digitais 69 Imagem Destino (host) Im ag em C om po st a (S pl ic ed ) Direção de Iluminação ⇥1 Direção de Iluminação ⇥2 Inconsistências de Iluminação © A . R oc ha A. Rocha, 2012 – Análise Forense de Documentos Digitais Luz não direcional ou difusa Luz direcional ~123º ~86º ~98º ~98º ~93º 70 Inconsistências de Iluminação Montagens © A. Rocha A. Rocha, 2012 – Análise Forense de Documentos Digitais Inconsistências de Iluminação 71 (a) (b) (c) (d) (e) (f) M on ta ge m © A . R oc ha A. Rocha, 2012 – Análise Forense de Documentos Digitais Análise de Reflexos Oculares ‣ Reflexos oculares (peq. brancos na íris) podem nos dar pistas importantes em relação a uma composição envolvendo pessoas ‣ A posição de um reflexo ocular é determinada pela • posição relativa da fonte de luz • a superfície de reflexão • visualizador 72 A. Rocha, 2012 – Análise Forense de Documentos Digitais Análise de Reflexos Oculares ‣ Reflexos oculares podem fornecer informações poderosas quanto à forma, cor, localização da fonte de iluminação em uma cena 73 A. Rocha, 2012 – Análise Forense de Documentos Digitais Análise de Reflexos Oculares ‣ A lei da reflexão da Física diz que um raio de luz reflete a partir de uma superfície em um ângulo de reflexão igual ao ângulo de incidência medidos em relação a uma superfície normal 74 A. Rocha, 2012 – Análise Forense de Documentos Digitais Análise de Reflexos Oculares 75 Câmera ✓i ✓r ~U Fonte de Luz Modelo Computacional do Olho Modelagem e Estimação da Direção de Iluminação Localização e Extração de Características Imagem para Análise ~V = ~R ~⇥© A . R oc ha A. Rocha, 2012 – Análise Forense de Documentos Digitais Análise de Reflexos Oculares ‣ Assumindo vetores unitários, a direção do raio refletido pode ser escrita em termos da direção da luz e a normal de superfície ‣ Assumindo-se um refletor perfeito ( ), 76 �R �U~⇥ ⇥R = ⇥�+ 2(cos(�i)⇥U � ⇥�) = 2cos(�i)⇥U � ⇥�. �V = �R ⇥� = 2cos(�i)⇥U � ⇥V = 2(⇥V T ⇥U)⇥U � ⇥V . A. Rocha, 2012 – Análise Forense de Documentos Digitais Análise de Reflexos Oculares ‣ Com isso, a direção de iluminação pode ser estimada a partir da normal de superfície e a direção de visualização em um reflexo ocular ‣ Problemas? • Reflexos oculares são pequenos • Ataques contra-forenses possíveis 77 �V ~⇥ �U Inconsistências Estruturais A. Rocha, 2012 – Análise Forense de Documentos Digitais Inconsistências de Compressão ‣ Algumas técnicas forenses são desenvolvidas com um alvo em específico ‣ Normalmente, mudanças estruturais são analisadas ‣ Ex.: Paletas de cores do formato de imagem GIF 79 A. Rocha, 2012 – Análise Forense de Documentos Digitais Estado da Arte ‣ [Popescu & Farid 2004b] analisam os efeitos de dupla quantização de imagens codificadas em formato JPEG ‣ Dupla quantização não implica ato malicioso 80 A. Rocha, 2012 – Análise Forense de Documentos Digitais Detecção de Dupla Compressão ‣ Dupla quantização pode ser representada como uma sequência de três passos • Quantização de um sinal com um Passo b • De-quantização com Passo b • Quantização com Passo a 81 A. Rocha, 2012 – Análise Forense de Documentos Digitais Detecção de Dupla Compressão ‣ Se a/b não resulta em um valor inteiro, a dupla quantização insere artefatos periódicos no sinal ‣ Hipótese: a dupla quantização JPEG introduz artefatos específicos não presentes em imagens comprimidas uma única vez 82 A. Rocha, 2012 – Análise Forense de Documentos Digitais Detecção de Dupla Compressão 83 Sinal original gerado por uma Gaussiana padrão Quantização com Passo 2 Dupla quantização. Passos 3 seguido de 2 Quantização com Passo 3 Dupla quantização. Passo 2 seguido de 3 © A. Popescu A. Rocha, 2012 – Análise Forense de Documentos Digitais Detecção de Dupla Compressão ‣ [Popescu & Farid 2004b] propõem uma abordagem para detectar os “picos” e “vales” ‣ O algoritmo consiste em estimar a matriz de quantização JPEG ‣ Após a estimativa busca-se por “picos” e “vales” nos histogramas dos sinais 84 A. Rocha, 2012 – Análise Forense de Documentos Digitais Detecção de Dupla Compressão ‣ Quais os problemas com a detecção de dupla quantização JPEG? • Recorte • Compressões de alta qualidade seguidas de compressões de baixa qualidade 85 Acabou? A. Rocha, 2012 – Análise Forense de Documentos Digitais Abordagens Adicionais ‣ Autenticação de imagens • Dada uma imagem, queremos dizer apenas se esta é autêntica, ou seja, é idêntica à imagem que foi capturada ou se sofreu qualquer modificação 87 A. Rocha, 2012 – Análise Forense de Documentos Digitais Abordagens Adicionais ‣ [Kee & Farid 2010]apresentam uma abordagem para autenticação de imagens baseado em análise de thumbnails ‣ Um thumbnail é uma representação icônica de uma imagem de alta resolução com uma resolução reduzida 88 A. Rocha, 2012 – Análise Forense de Documentos Digitais Abordagens Adicionais ‣ Dada uma imagem, os autores geram um thumbnail a partir de uma série de operações • recorte • pré-filtragem • redimensionamento • ajuste de brilho & contraste • compressão JPEG etc. 89 A. Rocha, 2012 – Análise Forense de Documentos Digitais Abordagens Adicionais ‣ Os autores comparam thumbnails gerados com diversos thumbnails conhecidos ‣ Diferenças nessa comparação podem apontar se uma imagem é autêntica ou se foi processada, de algum modo, em um software de edição conhecido (e.g., Gimp, Adobe Photoshop, etc. ) 90 Desafios A. Rocha, 2012 – Análise Forense de Documentos Digitais Desafios ‣ Avaliação de performance e benchmarking ‣ Abordagens apresentam (principalmente) provas de conceito ‣ Conjuntos de dados precisam ser criados e compartilhados ‣ Aspectos de Robustez (Ataques) precisam ser discutidos 92 Algumas Conclusões em AFD A. Rocha, 2012 – Análise Forense de Documentos Digitais Conclusões ‣ A área de Análise Forense de Documentos está em seu início ‣ Diversos e fascinantes problemas em aberto ‣ Técnicas contra-forenses são positivas para a evolução da área ‣ Arm’s race 94 A. Rocha, 2012 – Análise Forense de Documentos Digitais Conclusões ‣ Esforços multi-disciplinares • Propriedades físicas de equipamentos de captura e suas propriedades estatísticas • Mineração, indexação, clusterização e resumo de dados (Bancos de Dados) • Análise de padrões, aprendizado e heurísticas (Inteligência Artificial) 95 A. Rocha, 2012 – Análise Forense de Documentos Digitais Conclusões ‣ Esforços multi-disciplinares • Proc. de Imagens e Vídeos e Visão Computacional • Teoria da Computação para desenvolvimento de abordagens eficientes e computacionalmente viáveis • etc. 96 A. Rocha, 2012 – Análise Forense de Documentos Digitais Conclusões Um trabalho colaborativo e multi-disciplinar, com a utilização de diversas áreas do conhecimento, bem como a conscientização crítica de pesquisadores e entusiastas podem nos conduzir um passo à frente 97 “ ” Referências A. Rocha, 2012 – Análise Forense de Documentos Digitais Referências 1. [Avcibas et al. 2004] Avcibas, I., Bayram, S., Memon, N., Ramkumar, M. e Sankur, B. (2004). A classifier design for detecting image manipulations. In Intl. Conf. on Image Processing (ICIP), pp. 2645–2648, Singapore. 2. [Bayram et al. 2005a] Bayram, S., Avcibas, I., Sankur, B. e Memon, N. (2005a). Image manipulation detection with binary similarity measures. In European Signal Processing Conf. (EUSIPCO), pp. 752–755, Antalya, Turkey. 3. [Bayram et al. 2005b] Bayaram, S., Sencar, H., Memon, N. e Avcibas, I. (2005b). Source camera identification based on CFA interpolation. In Intl. Conf. on Image Processing (ICIP), Genova, Italy. 4. 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A natural image model approach to splicing detection. In ACM Multimedia and Security Workshop, pp. 51–62, Dallas, USA. 101 Próximos Capítulos A. Rocha, 2012 – Análise Forense de Documentos Digitais Próximos Capítulos ‣ Detalhamento de técnicas selecionadas ‣ Tentaremos ver, pelo menos, uma técnica de cada assunto em detalhes ‣ Temas para os projetos • Abordagens selecionadas nas aulas • Tópicos complementares à disciplina 103 Obrigado!
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