摘要：针对网页篡改问题,设计了一种基于机器学习的批量网页篡改检测方法.以一所综合性大学所有注册网站为研究对象,通过抓取网站首页面的所有信息,对抓取数据进行分类建立对应的检测规则,综合判断网页是否存在篡改.该方法分为学习阶段和检测阶段,学习阶段根据网页历史信息获取各个检测器的标准值,检测阶段对待检测网页的各个参数进行检测,综合多个检测器的输出,反馈检测结果,若结果为误报,则系统进行重新训练修正参数.以实际发生的网页篡改案例为依据,进行网页篡改模拟,并对误报率和漏报率进行了分析,结果表明:当检测数据集窗口大小为11,报警阈值为2时,误报率为1.183%,漏报率为0.878%,获得了最优的效果.

摘要：针对现有图像区域复制篡改检测算法对几何攻击较脆弱的特点,提出一种能够有效抵抗翻转、旋转和缩放的篡改检测方法.首先采用对数极坐标变换将圆窗图像投影到具有旋转、缩放不变性的坐标空间;然后自适应调整圆窗大小与频带宽度,消除多余图像信息与噪声的干扰,提高相位相关峰值以实现图像圆窗匹配;最后采用自适应调整得到的圆窗图像计算相位相关矩阵峰值位置以获取旋转角度与缩放因子,并将其应用于区域搜索,最终实现被复制区域与篡改区域的定位.实验结果表明,该方法对常用的几何变换操作准确率高、误检率低.

摘要：篡改检测已经成为数字图像取证的重要方法。虽然大多数情况下数字图像篡改都难以感知,例如区域复制篡改,它将图像中的对象区域复制到不交叠的其它区域,但仍然会留下少许篡改痕迹。提出了一种新的针对图像区域复制篡改的检测模式。其中,利用傅里叶-梅林变换提取图像块的几何不变量特征,相似性匹配则采用余弦相关系数。通过MATLAB仿真实验,验证了该算法不但可以适应平移、旋转及缩放等几何变换,而且能够有效抵抗噪音污染、模糊滤波以及有损JPEG压缩等攻击。

摘要：针对音频篡改被动取证的问题,提出了一种基于改进离散余弦变换(MDCT)域的盲检测方法。音频信号MDCT系数直方图可用广义高斯分布模型进行拟合。原始音频的广义高斯模型形状参数集中分布在一定的区间内,而篡改后的音频信号在篡改发生边界,其广义高斯模型的形状参数将发生明显变化,通过设置形状参数阈值区分音频信号是否遭受篡改。实验结果表明,对于改变音频内容的删除、替换和拼接操作,该方法在篡改检测和定位方面具备有效性。

摘要：为了对图像篡改中常用的复制-移动伪造进行检测,基于傅里叶-梅林变换的平移、旋转和缩放的不变性提出一种快速图像区域分割和匹配的高效篡改检测算法。不同于以往模板匹配方式中按照单像素点移动得到重叠块划分方法,该算法采用相邻图像块的图像区域分割方式来减少整个图像块的数量。通过相似性匹配检测,得到初步的复制图像区域,然后利用边缘处理的方法处理改善篡改区域,从而达到改进篡改检测算法的效率和准确性。最后通过实验验证了该算法的有效性。

摘要：为保护数字图像版权和检测恶意篡改,实现高精度篡改定位,在充分挖掘图像特性的基础上,设计一种基于自适应半脆弱水印技术的图像篡改检测算法。算法根据感知特性将水印自适应嵌入到图像LSBs中,利用多数原则恢复水印信号,结合数学形态学滤波进行篡改检测与定位。仿真实验证实了该方案的有效性,在抵抗通常的内容保持攻击操作的同时,能实现精准篡改检测与定位。

摘要：修图软件的多样化发展对篡改检测效果提出了新的挑战,针对小目标复制图像,以机器视觉作为技术支持,设计一种图像篡改检测方法。利用Prewitt方向导数近似算子,检测复制图像边缘,通过转换图像检测空间为参数空间,完成模板匹配与匹配值加权;经过非极大值抑制处理角点响应函数的各个方向,获取直角角点输出及其方向,扩充角点区域后明确检测区域,采用zernike矩离散化处理图像的实部与虚部,提取图像特征,结合图像各角点坐标与亚像素坐标,判定伪造区域与真实区域,实现图像篡改检测。从公开图像数据集CASIA中随机选取实验数据集,经过对比评估指标数据发现,在图像数据受到不同程度的图像压缩攻击和高斯噪声污染时,所提方法仍具有显著的稳定性与有效性,通过AUC值进一步验证了较好的综合性能与实际应用性。

摘要：针对现有复制粘贴篡改检测算法对多区域复制粘贴篡改图像检测效果差、检测速度较慢的问题,提出一种基于SURF的图像多区域复制粘贴篡改检测方法。将待检测图像从RGB转换到Lab颜色空间并进行SURF特征提取,利用kg2NN方法对得到的特征点进行匹配,利用聚类消除误匹配定位篡改区域。实验结果表明,该算法能够准确定位图像的多处复制粘贴篡改区域,在抗几何变换攻击和JPEG压缩等方面具备一定的鲁棒性,检测速度得到了较大提高。

摘要：针对RFID标签在供应链中潜在的数据完整性问题,结合低成本标签在现有标准框架中应遵循的条件,分析现有标签篡改检测方法的不足,提出基于脆弱零水印的RFID标签篡改检测方法。将水印存放在后台数据库中,这种将水印和标签载体进行物理隔离的方法节省了标签的存储空间,且和现有标准相兼容。理论分析结果表明,与现有方法相比,该方案所采用的低复杂度算法易于实现,在没有增加各项指标都有限的低成本标签负担的基础上提高了RFID标签的安全性。

摘要：本文针对现有高校门户网站篡改检测技术在检测基准被篡改时会面临失效的问题,利用区块链技术数据不可篡改的优势,提出一种高效可靠的网站页面篡改检测方法。该方法设计满足高校联盟特点的联盟链结构,将门户网站数字指纹存储到高校联盟区块链上,实现检测基准数据的完整性保护,并提供智能合约对被监测网页内容进行篡改行为检测。