网络与信息安全学报2021,Vol.7Issue(5) :13-28.DOI:10.11959/j.issn.2096-109x.2021047

基于深度学习的数字图像取证技术研究进展

Research progress of digital image forensic techniques based on deep learning

乔通 姚宏伟 潘彬民 徐明 陈艳利
网络与信息安全学报2021,Vol.7Issue(5) :13-28.DOI:10.11959/j.issn.2096-109x.2021047

基于深度学习的数字图像取证技术研究进展

Research progress of digital image forensic techniques based on deep learning

乔通 1姚宏伟 1潘彬民 1徐明 1陈艳利2
扫码查看

作者信息

  • 1. 杭州电子科技大学网络空间安全学院,浙江杭州310018
  • 2. 法国特鲁瓦工程技术大学,特鲁瓦10000
  • 折叠

摘要

随着数字图像篡改技术不断的革新换代,传统的取证方法已经无法对抗最新的多媒体篡改手段和技术,尤其是深度造假及深度学习技术带来的全新挑战.总结提炼了包括图像预处理模块、特征提取模块及分类结果后处理模块的通用数字图像取证框架,并在提出的框架基础之上分析现有相关研究的优缺点,同时归纳了数字图像取证面临的挑战并指明未来的发展方向.

关键词

数字图像取证/卷积神经网络/来源识别/篡改检测

引用本文复制引用

基金项目

浙江省属高校基本科研业务费专项资金(GK219909299001-007)

国家自然科学基金(61702150)

浙江省基础公益研究项目(LGG19F020015)

网络空间安全重点专项基金(2016YFB0800201)

出版年

2021
网络与信息安全学报
人民邮电出版社

网络与信息安全学报

CSTPCD
ISSN:2096-109X
被引量5
参考文献量2
段落导航相关论文