Análise forense de documentos digitais: além da visão humana

As ferramentas dehardware e software atuais promovem, cada vez mais, a criação de falsificações com alto grau de realismo. Adulterações fraudulentas em documentos digitais podem ser facilmente executadas visando enganar seus observadores. Neste artigo, exploramos o campo de pesquisas denominado Análise Forense de Documentos, enfatizando os aspectos ético-legais acerca da adulteração em imagens digitais. Examinamos, também, alguns dos mais interessantes casos de falsificação já registrados em contextos diversos, tais como na política, em pesquisas científicas e na Medicina Forense. Finalmente, mostramos algumas abordagens da literatura que podem ser aplicadas na tarefa de discernir entre um documento digital autêntico e uma falsificação.With the current hardware and software technology, document falsification with increasingly high degree of realism has been promoted. Fraudulent forgery in digital documents can be easily performed in order to deceive the observer. This article addresses the Digital Document Forensics research field, emphasizing ethical and legal implications of adulteration in digital images. It also presents some of the most interesting cases of forgery in different contexts such as in politics, scientific research and Forensic Medicine. Finally, it sheds light on some literature approaches which can be used to discern between genuine and fake digitaldocuments.  

Reconstrução de filogenias para imagens e vídeos

Orientadores: Anderson de Rezende Rocha, Zanoni DiasTese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de ComputaçãoResumo: Com o advento das redes sociais, documentos digitais (e.g., imagens e vídeos) se tornaram poderosas ferramentas de comunicação. Dada esta nova realidade, é comum esses documentos serem publicados, compartilhados, modificados e republicados por vários usuários em diferentes canais da Web. Além disso, com a popularização de programas de edição de imagens e vídeos, muitas vezes não somente cópias exatas de documentos estão disponíveis, mas, também, versões modificadas das fontes originais (duplicatas próximas). Entretanto, o compartilhamento de documentos facilita a disseminação de conteúdo abusivo (e.g., pornografia infantil), que não respeitam direitos autorais e, em alguns casos, conteúdo difamatório, afetando negativamente a imagem pública de pessoas ou corporações (e.g., imagens difamatórias de políticos ou celebridades, pessoas em situações constrangedoras, etc.). Muitos pesquisadores têm desenvolvido, com sucesso, abordagens para detecção de duplicatas de documentos com o intuito de identificar cópias semelhantes de um dado documento multimídia (e.g., imagem, vídeo, etc.) publicado na Internet. Entretanto, somente recentemente têm se desenvolvido as primeiras pesquisas para ir além da detecção de duplicatas e encontrar a estrutura de evolução de um conjunto de documentos relacionados e modificados ao longo do tempo. Para isso, é necessário o desenvolvimento de abordagens que calculem a dissimilaridade entre duplicatas e as separem corretamente em estruturas que representem a relação entre elas de forma automática. Este problema é denominado na literatura como Reconstrução de Filogenia de Documentos Multimídia. Pesquisas na área de filogenia de documentos multimídia são importantes para auxiliar na resolução de problemas como, por exemplo, análise forense, recuperação de imagens por conteúdo e rastreamento de conteúdo ilegal. Nesta tese de doutorado, apresentamos abordagens desenvolvidas para solucionar o problema de filogenias para imagens e vídeos digitais. Considerando imagens, propomos novas abordagens para tratar o problema de filogenia considerando dois pontos principais: (i) a reconstrução de florestas, importante em cenários onde se tem um conjunto de imagens semanticamente semelhantes, mas geradas por fontes ou em momentos diferentes no tempo; e (ii) novas medidas para o cálculo de dissimilaridade entre as duplicatas, uma vez que esse cálculo afeta diretamente a qualidade de reconstrução da filogenia. Os resultados obtidos com as soluções para filogenia de imagens apresentadas neste trabalho confirmam a efetividade das abordagens propostas, identificando corretamente as raízes das florestas (imagens originais de uma sequencia de evolução) com até 95% de acurácia. Para filogenia de vídeos, propomos novas abordagens que realizam alinhamento temporal nos vídeos antes de se calcular a dissimilaridade, uma vez que, em cenários reais, os vídeos podem estar desalinhados temporalmente, terem sofrido recorte temporal ou serem comprimidos, por exemplo. Nesse contexto, nossas abordagens conseguem identificar a raiz das árvores com acurácia de até 87%Abstract: Digital documents (e.g., images and videos) have become powerful tools of communication with the advent of social networks. Within this new reality, it is very common these documents to be published, shared, modified and often republished by multiple users on different web channels. Additionally, with the popularization of image editing software and online editor tools, in most of the cases, not only their exact duplicates will be available, but also manipulated versions of the original source (near duplicates). Nevertheless, this document sharing facilitates the spread of abusive content (e.g., child pornography), copyright infringement and, in some cases, defamatory content, adversely affecting the public image of people or corporations (e.g., defamatory images of politicians and celebrities, people in embarrassing situations, etc.). Several researchers have successfully developed approaches for the detection and recognition of near-duplicate documents, aiming at identifying similar copies of a given multimedia document (e.g., image, video, etc.) published on the Internet. Notwithstanding, only recently some researches have developed approaches that go beyond the near-duplicate detection task and aim at finding the ancestral relationship between the near duplicates and the original source of a document. For this, the development of approaches for calculating the dissimilarity between near duplicates and correctly reconstruct structures that represent the relationship between them automatically is required. This problem is referred to in the literature as Multimedia Phylogeny. Solutions for multimedia phylogeny can help researchers to solve problems in forensics, content-based document retrieval and illegal-content document tracking, for instance. In this thesis, we designed and developed approaches to solve the phylogeny reconstruction problem for digital images and videos. Considering images, we proposed approaches to deal with the phylogeny problem considering two main points: (i) the forest reconstruction, an important task when we consider scenarios in which there is a set of semantically similar images, but generated by different sources or at different times; and (ii) new measures for dissimilarity calculation between near-duplicates, given that the dissimilarity calculation directly impacts the quality of the phylogeny reconstruction. The results obtained with our approaches for image phylogeny showed effective, identifying the root of the forests (original images of an evolution sequence) with accuracy up to 95%. For video phylogeny, we developed a new approach for temporal alignment in the video sequences before calculating the dissimilarity between them, once that, in real-world conditions, a pair of videos can be temporally misaligned, one video can have some frames removed and video compression can be applied, for example. For such problem, the proposed methods yield up to 87% correct of accuracy for finding the roots of the treesDoutoradoCiência da ComputaçãoDoutor em Ciência da Computação2013/05815-2FAPESPCAPE

High-profile Forensic Analysis Of Images

Amidst many different forms of image manipulation, how to convince a jury of a tampering? Is traditional expert opinions enough? In this paper, using a high-profile Brazilian case as a guideline, we explain how we can take advantage of important statistical methodologies and state-of-the-art techniques to verify evidences of digital tampering, beyond reasonable doubt.20092Rocha, A., (2009) Classifiers and Machine Learning Techniques for Image Processing and Computer Vision, , Phd thesis, University of Campinas (Unicamp), Campinas, Brazil, MarPopescu, A.C., Farid, H., Exposing digital forgeries by detecting traces of re-sampling (2005) IEEE Transactions on Signal Processing (TSP), 53 (2), pp. 758-767Rocha, A., Goldenstein, S., Progressive randomization: Seeing the unseen (2010) Computer Vision and Image Understanding (CVIU), , To appear(2006) Encyclopedia of Multimedia, , B. Furht, ed., SpringerSalomon, D., (2007) Data Compression: The Complete Reference, , Springer, 4th edLindsey, J.K., (2003) Introductory Statistics: The Modelling Approach, , Oxford University Press, 2nd edKhanna, N., Mikkilineni, A., Delp, E., Scanner identification using feature-based processing and analysis (2009) IEEE Transaction on Information Forensics and Security, 4 (1), pp. 123-139Bishop, C.M., Pattern Recognition and Machine Learning, p. 2006. , Springer, 1 edHastie, T., Tibshirani, R., Friedman, J., Elements of statistical learning (2001) Data Mining, Inference and Prediction, , SpringerEfron, B., Tibshirani, R., (1994) An Introduction to the Bootstrap, , Chapman & Hall/CR

Video Phylogeny: Recovering Near-duplicate Video Relationships

To keep pace with the increasing popularity of image and video sharing services, several research groups have focused on the development of systems to identify similar copies images and videos on the internet. Although these techniques allow us to identify the set of near-duplicates of a document, they do not give any information about the structure of generation of the near-duplicates. In this paper, we are interested in the history of the transformations that generated a given a set of near-duplicate videos. Given a set of near-duplicate videos, our objective is to identify their causal/phylogenetic relationships. Solutions to this problem have several applications such as in security, forensics, copyright enforcement, and news tracking services. © 2011 IEEE.Maret, Y., (2007) Efficient Duplicate Detection Based on Image Analysis, , PhD Thesis, EPFL, Lausanne, SwitzerlandKim, H., Chang, H.-W., Lee, J., Lee, D., BASIL: Effective Near- Duplicate Image Detection using Gene Sequence Alignment (2010) ECIR, pp. 229-240. , SpringerJaimes, A., Chang, S.-F., Loui, A., Duplicate detection in consumer photography and news video (2002) ACMMM, pp. 423-424Huang, Z., Shen, H.T., Shao, J., Cui, B., Zhou, X., Practical online near-duplicate subsequence detection for continuous video streams (2010) IEEE TMM, 12 (5), pp. 386-398. , AugustDias, Z., Rocha, A., Goldenstein, S., First Steps Toward Image Phylogeny (2010) IEEE WIFS, pp. 1-6. , IEEERosa, A.D., Uccheddua, F., Costanzo, A., Piva, A., Barni, M., Exploring Image Dependencies: A New Challenge in Image Forensics (2010) Media Forensics and Security II, pp. X1-X12. , SPIEKennedy, L., Chang, S.-F., Internet Image Archaeology: Automatically Tracing the Manipulation History of Photographs on the Web (2008) ACMMM, pp. 349-358. , ACMCox, I., Miller, M., Bloom, J., Fridrich, J., Kalker, T., (2007) Digital Watermarking and Steganograph, , 2nd ed. Morgan KaufmannJoly, A., Buisson, O., Frélicot, C., Content-Based Copy Retrieval Using Distortion-Based Probabilistic Similarity Search (2007) IEEE TMM, 9 (2), pp. 293-306Goldenstein, S., Rocha, A., High-Profile Forensic Analysis of Images (2009) ICDP, pp. 1-6Dias, Z., Rocha, A., Goldenstein, S., Image phylogeny by minimal spanning trees (2012) IEEE TIFS, , To AppearBay, H., Ess, A., Tuytelaars, T., Van Gool, L., Speeded-up robust features (SURF) (2008) Elsevier CVIU, 110 (3), pp. 346-359Fischler, M., Bolles, R., Random sample consensus: A paradigm for model fitting with applications to image analysis and automated cartography (1981) Comm. of the ACM, 24 (6), pp. 381-395Tarjan, R.E., Efficiency of a good but not linear set union algorithm (1975) ACM JACM, 22 (2), pp. 215-22