1、隨著圖像、視頻等數(shù)字多媒體內(nèi)容的廣泛應(yīng)用，以及各種功能強(qiáng)大的編輯工具的迅速發(fā)展，普通用戶可以出于某種動機(jī)對圖像/視頻進(jìn)行任意的篡改偽造。面對這日益嚴(yán)峻的信任危機(jī)，迫切需要一種可以對數(shù)字圖像/視頻內(nèi)容的真實性進(jìn)行鑒定的技術(shù)和方法。目前，已經(jīng)產(chǎn)生了一種可以通過篡改操作遺留的痕跡來辨別內(nèi)容真假的數(shù)字圖像/視頻被動取證技術(shù)，并得到了眾多研究者的青睞。
　　 然而，如果站在篡改者的角度考慮，篡改者完全可以設(shè)計出更完美的方案躲過取證算法的檢

2、測，例如，可以通過隱藏取證依賴的痕跡改變?nèi)∽C算法的檢測結(jié)果。通過發(fā)掘篡改所遺留的痕跡，可以鑒別圖像/視頻內(nèi)容的真?zhèn)?。反過來，在篡改偽造過程中，也可以通過人為的消除、隱藏或破壞被動取證依賴的痕跡，達(dá)到反取證的目的。研究反取證技術(shù)，可以揭示現(xiàn)有取證算法的不足，激勵產(chǎn)生安全性更高、魯棒性更強(qiáng)的取證算法，從而進(jìn)一步促進(jìn)被動取證技術(shù)的發(fā)展。本文以現(xiàn)有的圖像/視頻被動取證算法為切入點開展反取證研究。主要工作如下:
　　 首先，本文針對圖像中

3、基于USM銳化操作的取證方法，提出了一種簡單而有效的反取證算法。根據(jù)USM圖像銳化操作的原理，通過引入抖動噪聲，可以消除銳化操作引起的邊緣過度痕跡及直方圖痕跡。實驗結(jié)果表明，該方法對銳化操作后的痕跡能夠有效的消除，從而降低了取證結(jié)果的可信性，在一定程度上指出了取證算法存在的不足，對該篡改操作的取證研究者具有較好的參考價值。
　　 其次，本文針對視頻中基于噪聲殘差特性的取證方法，提出了一種相應(yīng)的反取證算法，并以運動對象刪除操作為例

4、驗證算法的有效應(yīng)。在運動對象刪除的過程中，篡改操作會破壞相鄰幀之間噪聲殘差的相關(guān)性特征，為了保留未篡改視頻原有的特征，可以在篡改之前將噪聲殘差提取出來，然后對剩下的無噪視頻進(jìn)行對象刪除的篡改操作，最后再將原有的噪聲殘差添加到操作后的視頻中。大量的實驗測試表明，該方法可以避免篡改操作破壞噪聲殘差的特性，從而可以使篡改視頻成功躲過取證算法的檢測，達(dá)到反取證的目的。
　　 目前，圖像/視頻的反取證研究還處在初步探索的階段，相關(guān)的文獻(xiàn)還