Nutzbarkeit von Geräteabhängigen Charakteristiken in der digitalen Bildforensik
Zusammenfassung der Projektergebnisse
Entwicklungen auf dem Gebiet der digitalen Bildverarbeitung haben dazu beigetragen, dass digitale Bilder in immer größerem Umfang und in verschiedenen Bereichen eingesetzt werden. Digitalkameras und andere Bildeingabegeräte ermöglichen eine schnelle und unkomplizierte Aufzeichnung beliebiger Szenen. Visuell ansprechende Nachbearbeitungen und täuschend echt wirkende Manipulationen lassen sich mit existierenden Werkzeugen zur Bildverarbeitung realisieren. Infolgedessen gewinnen Techniken zur Überprüfung der Authentizität digitaler Bilder zunehmend an Bedeutung. Bildauthentizität umfasst dabei zwei Aspekte: die Integrität der dargestellten Inhalte und den Ursprung eines digitalen Bildes. Die digitale Bildforensik ist ein Ansatz zur Überprüfung der Authentizität digitaler Bilder und arbeitet allein auf einer statistischen Analyse vorliegender Bilddaten. Im Gegensatz zu digitalen Signaturen oder digitalen Wasserzeichen müssen somit keine speziellen Informationen während des Bildaufnahmeprozesses erzeugt werden. Im Rahmen des Projektes galt es ausgewählte geräteabhängige Charakteristiken im Hinblick auf die Nutzbarkeit in der digitalen Bildforensik zu untersuchen und zu bewerten. Geräteabhängige Charakteristiken lassen sich auf die Besonderheiten und geringfügigen Fertigungsunterschiede einzelner Komponenten eines Bildeingabegeräts zurückführen und sind inhärenter Bestandteil jeder Aufnahme, die mit einem digitalen Bildeingabegerät erstellt wurde. Um praxisrelevante Aussagen über die Variabilität von geräteabhängigen Charakteristiken zwischen unterschiedlichen Geräten eines Modells aber auch zwischen verschiedenen Modellen treffen zu können, ist eine umfangreiche Datenbasis notwendig. Im Projekt haben wir auf Digitalkameras fokussiert und mit der ‘Dresden Image Database’ eine öffentlich zugängliche Datenbank von Digitalkameraaufnahmen erstellt. Die Datenbank wurde unter Verwendung von insgesamt 27 unterschiedlichen Kameramodellen mit 1 bis 5 Geräten pro Modell erzeugt. Insgesamt wurden mehr als 16.000 Aufnahmen natürlicher Szenen mit 73 Kameras unter kontrollierten Bedingungen aufgezeichnet. Zusätzliche Spezialaufnahmen ermöglichen die Analyse von ausgewählten Charakteristiken bei gleichzeitiger Minimierung von Störeinflüssen. Die Bilddatenbank ist online unter folgender URL erreichbar: https://forensics.inf.tu-dresden.de/ddimgdb. Aufbauend auf den Bildern der Datenbank wurden Abbildungsfehler der Digitalkameraoptik, Charakteristiken der merkmalsbasierten Kameramodellidentifikation und JPEG-Kompressionsartefakte detailliert untersucht. Die wichtigsten Ergebnisse wurden in verschiedenen wissenschaftlichen Aufsätzen dokumentiert. Wir haben eine neue Methode zur effizienten Schätzung der chromatischen Aberration vorgeschlagen. Umfangreiche Tests und ein Vergleich mit zuvor existierenden Methoden belegen unsere Verbesserungen. Unsere Untersuchungen zur merkmalsbasierten Kameramodellidentifikation zeigen die Zuverlässigkeit der Methode und betrachten die entscheidenden Parameter beim Lernen des zugrundeliegenden maschinellen Klassifikationsalgorithmus. Wir betrachten dabei sowohl Szenarien mit bekannten sowie mit unbekannten Kameramodellen und schlagen erste Ansätze zum Umgang mit unbekannten Kameramodellen vor. Der letzte Teil des Projekts fokussierte sich auf JPEG-spezifische Kompressionsartefakte. Auf Basis unserer Analysen haben wir ein neues Modell zur Vorhersage von bisher verwendeten Kompressionsparametern eines Bildes entwickelt. Unser Modell schließt dabei sowohl einfach als auch mehrfach komprimierte Bilder ein. Erste praktische Untersuchungen belegen die Zuverlässigkeit unseres Ansatzes.
Projektbezogene Publikationen (Auswahl)
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„Efficient estimation and large-scale evaluation of lateral chromatic aberration for digital image forensics“. In: Proceedings of SPIE: Media Forensics and Security II. Hrsg. von Nasir D. Memon u. a. Bd. 7541. 2010, S. 7541–7
Thomas Gloe, Karsten Borowka und Antje Winkler
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„The ‘Dresden Image Database’ for Benchmarking Digital Image Forensics“. In: Proceedings of the 25th Symposium On Applied Computing (ACM SAC 2010). Bd. 2. 2010, S. 1585–1591
Thomas Gloe und Rainer Böhme
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„Demystifying histograms of multi-quantised DCT coefficients“. In: Proceedings of the 2011 IEEE International Conference on Multimedia and EXPO (ICME 2011). 2011
Thomas Gloe
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„Feature-Based Forensic Camera Model Identification“. In: LNCS Transactions on Data Hiding and Multimedia Security (DHMMS) 7228 (2012), S. 42–62
Thomas Gloe
