Advanced Methods for Image Forensics: First Quantization Estimation and Document Authentication

La Digital Forensics, e in particolare la Multimedia Forensics, è cresciuta notevolmente negli ultimi anni. La Digital Forensics è definita come la branca della Scienza Forense che analizza scientificamente un'evidenza digitale al fine di ottenere informazioni su di essa. Il Digital 2021 Global Overview Report pubblicato a gennaio 2021 certifica che la popolazione mondiale ha raggiunto il numero di 7,83 miliardi. Il 66,6% (ovvero 5,22 miliardi) utilizza un telefono cellulare, il 59,5% (ovvero 4,66 miliardi) utilizza Internet e il 53,6% (ovvero 4,2 miliardi) sono utenti di social media. Lo stesso rapporto dichiara che dal 2015 al 2020 il tempo giornaliero trascorso sui social media è aumentato di 34 minuti (era 1 ora e 51 minuti nel 2015) e che è destinato a crescere. Nello scenario descritto il numero di immagini, contenuti video e audio (o Multimediali) condivisi diventa difficile da gestire. I numeri e le tipologie di evidenze digitali hanno portato alla nascita di diversi campi della Digital Forensics, affrontati da diverse comunità: Multimedia Security, Computer Forensics e Signal Processing. La Image Forensics ha l'obiettivo di ottenere informazioni sulle prove digitali più popolari: le immagini. Lo sviluppo di nuovi algoritmi per scopi forensi è stato l'obiettivo principale del mio dottorato. In questa tesi verranno presentati alcuni metodi avanzati su due task specifici: il primo è relativo alla Camera Model Identification (CMI) con l'obiettivo di identificare la tabella di quantizzazione utilizzata durante la prima compressione JPEG; il secondo sfrutta l'immagine come digitalizzazione di un vero foglio di carta per estrarre un'impronta digitale univoca da esso. Entrambi i task hanno prodotto metodi rilevanti, ampiamente confrontati con lo stato dell'arte per dimostrarne la correttezza scientifica.

Grantor dc:publisher

Università degli studi di Catania

Year dc:date

2022

Author dc:creator

• GUARNERA, FRANCESCO

Contributors dc:contributor

• BATTIATO, SEBASTIANO

• camera model identification, first quantization estimation, jpeg, image forensics, document authentication

Statement dc:rights

• info:eu-repo/semantics/openAccess
• license:PUBBLICO - Pubblico con Copyright
• license uri:iris.PUB02

Language dc:language

ita

Handle dc:identifier

https://hdl.handle.net/20.500.11769/581446

OAI identifier oai:identifier

oai:www.iris.unict.it:20.500.11769/581446