数字媒体取证技术综述

作者:李晓龙; 俞能海; 张新鹏; 张卫明; 李斌; 卢伟; 王伟; 刘晓龙
来源:中国图象图形学报, 2021, 26(06): 1216-1226.

摘要

面对每天有数以百万计通过网络传播的多媒体数据,到底哪些内容是真实可信的,虚假内容的背后又经历了哪些篡改?数字取证技术将给出答案。该技术不预先嵌入水印,而是直接分析多媒体数据的内容,达到辨别真实性的目的。任何篡改和伪造都会在一定程度上破坏原始多媒体数据本身固有特征的完整性,由于其具有一致性和独特性,可作为自身的"固有指纹",用于鉴别篡改文件。随着篡改媒体的数量与日俱增,社会稳定甚至国家安全受到了严重威胁。特别地,随着深度学习技术的快速发展,虚假媒体与真实媒体之间的感官差距越来越小,这对媒体取证研究提出了巨大挑战,并使得多媒体取证成为信息安全领域一个重要的研究方向。因此,目前迫切需要能够检测虚假多媒体内容和避免危险虚假信息传播的技术和工具。本文旨在对过去多媒体取证领域所提出的优秀检测取证算法进行总结。除了回顾传统的媒体取证方法,还将介绍基于深度学习的方法。本文针对当今主流的多媒体篡改对象:图像、视频和语音分别进行总结,并针对每种媒体形式,分别介绍传统篡改方法和基于AI(artificial intelligence)生成的篡改方法,并介绍了已公开的大规模数据集以及相关应用的情况,同时探讨了多媒体取证领域未来可能的发展方向。