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Information-theoretic bounds of digital image forensics

Subject Area Image and Language Processing, Computer Graphics and Visualisation, Human Computer Interaction, Ubiquitous and Wearable Computing
Electronic Semiconductors, Components and Circuits, Integrated Systems, Sensor Technology, Theoretical Electrical Engineering
Theoretical Computer Science
Term from 2014 to 2018
Project identifier Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) - Project number 259355083
 
Final Report Year 2019

Final Report Abstract

Digitale Bilder und Bildbearbeitung durchdringen die Alltagswelt. Dies erfordert neue Techniken zur Überprüfung der Authentizität und Integrität von digitalen Bilddaten. Beides sind Erkenntnisziele des jungen Forschungsgebietes der digitalen Bildforensik. Bildforensische Verfahren sollen Bildfälschungen durch den statistischen Nachweis von Spuren der verwendeten Bearbeitungsoperationen erkennen. Die meisten in der Praxis verwendeten Verfahren arbeiten heuristisch. Ihre Funktion ist oft nur unter Laborbedingungen untersucht. Exakte Beweise, warum und unter welchen Vorraussetzungen ein Verfahren zuverlässige Ergebnisse liefert, sind selten. Weiterentwicklungen folgen zunehmend dem Trend, immer mehr Merkmale zu kombinieren sowie maschinelles Lernen zur Beherrschung der daraus resultierenden Komplexität einzusetzen. Dieser Ansatz verspricht jedoch wenig grundlegende Erkenntnisse über Wirkungszusammenhänge und Grenzen. Diese sind aber gerade dann erforderlich, wenn gesellschaftlich relevante Entscheidungen auf Basis von bildforensischen Untersuchungen getroffen werden, z. B. in den Medien, der Wissenschaft oder vor Gericht. Das abgeschlossene Projekt verfolgte einen ganz anderen Ansatz und beschäftigte sich mit der Bestimmung oberer Schranken für den mit bildforensischen Verfahren erzielbaren Informationsgewinn. Die Untersuchung betrachtete dabei schwerpunktmäßig Situationen, in denen zur Antragstellung bekannte Verfahren unzuverlässig arbeiten. Der neue Ansatz hat gezeigt, dass bislang kaum nachweisbare Bildmanipulationen, wie bspw. starke Verkleinerung oder wiederholte JPEG-Kompression mit sehr hoher Qualität, durchaus verwertbare Spuren hinterlassen. Im Projekt wurden auch neue Erkenntnisse darüber gewonnen, wie diese Spuren in zukünftigen Verfahren berücksichtigt werden können.

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