本文關鍵詞：數(shù)字視頻取證關鍵技術(shù)研究　出處：《寧波大學》2017年博士論文　論文類型：學位論文

  更多相關文章： 數(shù)字視頻 取證技術(shù) 二次壓縮 篡改檢測

【摘要】：多樣化的數(shù)字視頻信息給人們的生活和工作帶來不少方便和樂趣,然而不乏心懷叵測之人為達到切身利益,采用視頻編輯軟件對視頻文件肆意修改,帶來了信息安全上的諸多問題。因此有效鑒別數(shù)字視頻的原始性、完整性和真實性是數(shù)字視頻安全的重要保障。數(shù)字視頻取證技術(shù)正是這樣一種客觀、公正、能夠澄清事實真相的驗證技術(shù),其關鍵技術(shù)從技術(shù)手段上可以劃分為主動取證和被動取證兩個方面。主動取證技術(shù)通過事先添加的附加信息實現(xiàn)對數(shù)字視頻完整性和真實性的鑒別,其中最具代表性的是數(shù)字水印技術(shù)。而被動取證技術(shù)是指在沒有任何附加信息的情況下,通過一定技術(shù)手段對視頻進行取證,其主要任務包括對視頻的來源,視頻的壓縮歷史,視頻內(nèi)容的真實性進行分析和取證。本論文對數(shù)字視頻取證技術(shù)中的關鍵問題展開了研究與探索,圍繞利用數(shù)字水印的主動取證技術(shù),視頻二次壓縮檢測,視頻內(nèi)容篡改被動檢測開展了研究工作,主要研究內(nèi)容包括以下幾個方面。1、基于數(shù)字水印的主動取證方法研究。通過充分挖掘編碼數(shù)據(jù)的冗余,提出了兩種檢測算法。首先,基于對視頻幀間預測編碼過程的分析,發(fā)現(xiàn)幀間宏塊存在著大量的非零運動矢量,且對信號的處理比較敏感。我們選擇P、B宏塊亮度分量的運動矢量殘差區(qū)域(MVD)嵌入水印信息,為了增強不可見性,將水印嵌入到紋理復雜度高的區(qū)域,并且限制所選MVD的大小。取證方可根據(jù)嵌入規(guī)則提取水印信息,并檢驗該水印信息的完整性,從而判斷待測視頻是否遭受了篡改。其次,基于對CAVLC熵編碼編碼碼字過程的分析,在編碼非零系數(shù)幅值level的過程中,通過設置替換規(guī)則,修改相應的碼字信息將水印嵌入到I幀4×4塊量化DCT系數(shù)的碼字中,替換規(guī)則充分結(jié)合了語法元素level的編碼碼字規(guī)律。取證方對待側(cè)視頻做熵解碼,按照嵌入規(guī)則提取水印信息,用來驗證視頻是否被篡改。實驗結(jié)果表明提出的兩種水印算法具有較好的不可感知性和脆弱性,能夠有效的檢測所測視頻是否遭受過篡改,與已有算法相比具有更好的不可見性。2、數(shù)字視頻二次壓縮檢測方法研究。本文以最新視頻編碼標準H.265/HEVC為研究對象,通過分析壓縮編碼過程中量化參數(shù)QP對編碼塊模式劃分和量化環(huán)節(jié)的影響,提出了兩種檢測算法。首先,分析了二次壓縮對視頻的相鄰DCT系數(shù)相關性的影響,基于單壓和雙壓視頻相鄰DCT系數(shù)相關性的差異,利用DCT系數(shù)構(gòu)造共生矩陣及其相關高階統(tǒng)計量特征,實現(xiàn)視頻二次壓縮檢測。其次,為了降低特征維數(shù),通過分析H.265/HEVC視頻CTU編碼單元的編碼模式劃分選擇過程,提取TU尺寸大小和DCT系數(shù)的統(tǒng)計量融合特征,構(gòu)造了低維度特征的檢測方法。實驗結(jié)果表明算法在數(shù)據(jù)運算量、特征維度和檢測準確率方面均具有較好的性能。3、視頻內(nèi)容篡改被動檢測方法研究。針對兩種不同的視頻內(nèi)容篡改操作分別提出了檢測方法。第一種方法針對刪除視頻對象的篡改操作。首先采用對稱幀差法檢測運動對象刪除區(qū)域,用來對篡改后未壓縮的視頻進行檢測。其次,由于目前大多數(shù)算法的檢測效果都易受壓縮操作的影響,因此對于篡改后又壓縮的視頻,本文通過檢測視頻幀光流方向的不一致性判斷視頻幀是否遭受篡改。實驗結(jié)果表明提出的算法能夠在時域和空域上對篡改區(qū)域進行定位,具有很好的抗壓縮能力。第二種方法用來檢測以視頻幀為單位的插入/刪除的篡改操作。首先提取視頻的特征值,構(gòu)造特征曲線,然后利用K-Means聚類算法對篡改操作引起的特征異常點進行聚類,能夠有效的檢測出幀篡改操作并且能夠進行準確定位。利用聚類的方法避免了閾值檢測法中不同閾值對檢測準確率的影響,達到更加穩(wěn)定的檢測效果。
[Abstract]:......
【學位授予單位】：寧波大學
【學位級別】：博士
【學位授予年份】：2017
【分類號】：TP391.41;TP309

【參考文獻】

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