查找修改后的图像 - 图像取证

Question

我有几种检测修改图像的标准方法，例如

1. 亮度梯度
2. 复制移动检测
3. 元数据提取
4. 直方图分析
5. ELA（错误级别分析）
6. 量化矩阵分析
7. 缩略图分析

是否有任何其他检测修改图像的标准方法？

试用了

• 查找图片的EXIF，查看创建日期和修改日期，查看修改情况。我也有一些 EXIF 相机制作规则，制作笔记验证以及检查所使用的软件，如 photoshop、Shotwell 等。
• 能够分割图像并使用 SLIC（简单线性迭代聚类）找出图像中的相似聚类区域
• 找到像素与亮度梯度不一致的最大轮廓，将其标记为潜在修改区域
• 以 ELA 作为潜在修改区域的最大轮廓
• 检查直方图是否存在不一致，并将其标记为可能的编辑图像。

这是我的问题

• 是否有任何标准逻辑来验证带有元数据的图像，例如使用创建和修改日期、相机品牌或制造商注释等。因为这些细节对于任何给定图像都不一致。
• 找出亮度梯度中最小像素不一致的轮廓总能给我一个修改后的图像？
• 如果直方图有规律的区间波动，是否可以认为是修改后的图像？
• 如何使用量化矩阵找出图像异常
• 比较缩略图与原始图像以检查不一致的最佳方法是什么？

Answer 1

这个问题的答案需要更详细所以，我会给出一些参考主题本身，我会与你分享你问题的每个部分的代码：

您需要使用exif来验证图像与metadata

对于图像中的异常检测，请参阅here

要将缩略图与原始图像进行比较，请阅读 this。它向您展示了如何使用 Python.

比较两个图像

参考资料：

• ccse.kfupm.edu.sa

• github.com/redaelli

• github.com/Ghirensics

• www.amazon.com/Learning

• books.google.com.tw

• hal.inria.fr/