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Informationstheoretische Schranken digitaler Bildforensik

Fachliche Zuordnung Bild- und Sprachverarbeitung, Computergraphik und Visualisierung, Human Computer Interaction, Ubiquitous und Wearable Computing
Elektronische Halbleiter, Bauelemente und Schaltungen, Integrierte Systeme, Sensorik, Theoretische Elektrotechnik
Theoretische Informatik
Förderung Förderung von 2014 bis 2018
Projektkennung Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) - Projektnummer 259355083
 
Erstellungsjahr 2019

Zusammenfassung der Projektergebnisse

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.

Projektbezogene Publikationen (Auswahl)

  • (2019) Information-Theoretic Bounds for the Forensic Detection of Downscaled Signals. IEEE Trans.Inform.Forensic Secur. (IEEE Transactions on Information Forensics and Security) 14 (7) 1928–1943
    Pasquini, Cecilia; Bohme, Rainer
    (Siehe online unter https://doi.org/10.1109/TIFS.2018.2889259)
  • „Forensics of High-Quality JPEG Images with Color Subsampling“, IEEE International Workshop on Information Forensics and Security (IEEE WIFS), 2015. S. 1–6
    M. Carnein, P. Schöttle and R. Böhme
    (Siehe online unter https://doi.org/10.1109/WIFS.2015.7368556)
  • „Forensics of High Quality and Nearly Identical JPEG Image Recompression“, in Proceedings of the 4th ACM Workshop on Information Hiding and Multimedia Security (ACM IH&MMSec), 2016, S. 11–21
    C. Pasquini, P. Schöttle, R. Böhme, G. Boato, F. Pèrez-Gonzàlez
    (Siehe online unter https://doi.org/10.1145/2909827.2930787)
  • „Decoy Password Vaults: At Least As Hard As Steganography?“, in Proceedings of the 32nd International Conference on ICT Systems Security and Privacy Protection (IFIP SEC). 2017, S. 327–340
    C. Pasquini, P. Schöttle, P., and R. Böhme
    (Siehe online unter https://doi.org/10.1007/978-3-319-58469-0_24)
  • „Information-theoretic Bounds of Resampling Forensics: New Evidence for Traces Beyond Cyclostationarity“, in Proceedings of the 5th ACM Workshop on Information Hiding and Multimedia Security (ACM IH&MMSec), 2017, S. 3–14
    C. Pasquini and R. Böhme
    (Siehe online unter https://doi.org/10.1145/3082031.3083233)
  • „Towards a Theory of JPEG Block Convergence“, in Proceedings of the IEEE International Conference on Image Processing (IEEE ICIP), 2018, S. 550–554
    C. Pasquini and R. Böhme
    (Siehe online unter https://doi.org/10.1109/ICIP.2018.8451234)
  • „Teaching Digital Signal Processing with a Challenge on Image Forensics“, IEEE Signal Processing Magazine, 36 (2019), Nr. 2, S. 101–109
    C. Pasquini, G. Boato, and R. Böhme
    (Siehe online unter https://doi.org/10.1109/MSP.2018.2887214)
 
 

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