基于深度学习的JPEG图像篡改取证技术

• 作者: 刘俊伯 和嘉鹏 马源 魏尧
• 来源期刊: 网络安全技术与应用
• 关键词: JPEG图像 双压缩 被动取证 深度学习 篡改检测
• 年，卷（期）: 2020,（6）
• 所属期刊栏目: 安全模型、算法与编程
• 页码范围: 55-57
• 页数: 3页
• 字数: 1601字
• 语种: 中文

摘要

图像篡改的被动检测技术通过提取图像的特征从而判断图像是否被篡改.本文针对JPEG双压缩图像前后DCT系数分布的特性,得到代表图像特征的系数矩阵,然后作为深度学习网络的输入端,最后提取图像特征进行篡改取证.结果表明,该方法对JPEG二次压缩的篡改图像的取证准确率可达95％以上.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	马源	华东理工大学信息学院	5	32	3.0	5.0
2	刘俊伯	华东理工大学信息学院	1	0	0.0	0.0
3	魏尧	华东理工大学信息学院	1	0	0.0	0.0
4	和嘉鹏	华东理工大学信息学院	1	0	0.0	0.0