автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.01, диссертация на тему:Экспертиза подлинности документов на основе компьютерных методов обработки информации

На правах рукописи

Шарипов Руслан Радикович

ЭКСПЕРТИЗА ПОДЛИННОСТИ ДОКУМЕНТОВ НА ОСНОВЕ КОМПЬЮТЕРНЫХ МЕТОДОВ ОБРАБОТКИ ИНФОРМАЦИИ

05.13.01 — Системный анализ, управление и обработка информации (в машиностроении)

АВТОРЕФЕРАТ диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

-1 ЛЕК 2011

005005158

Волгоград - 2011

005005158

Работа выполнена в Волгоградском государственном техническом

университете

Научный руководитель

Официальные оппоненты:

Ведущая организация

доктор технических наук, профессор Заярный Вячеслав Петрович.

доктор технических наук, профессор Муха Юрий Петрович.

кандидат технических наук Кривоносов Дмитрий Михайлович.

Волгоградская академия МВД России.

Защита состоится 20 декабря 2011 года в 13:00 часов на заседании диссертационного совета Д 212.028.04 при Волгоградском государственном техническом университете по адресу: 400005, Волгоград, проспект им. В. И. Ленина, 28.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке Волгоградского государственного технического университета.

Автореферат разослан « (? » ноября 2011 г.

Ученый секретарь

диссертационного совета у ) Водопьянов В.И.

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ Актуальность. Ещё в середине XX века обработка изображений была по большей части аналоговой и выполнялась оптическими устройствами. В связи с появлением компьютеров и резким ростом их производительности, эти методы вытеснялись методами цифровой обработки изображений. Цифровое изображение представляет собой числовую матрицу, набор кодов, которые можно хранить, передавать и обрабатывать самыми различными способами. Вмешательство в эти матрицы производятся с самыми разнообразными целями, как научными и практически значимыми, так и незаконными. Имея коды пикселей изображения можно решать проблемы восстановления информации, стеганографии, и т.д. Также можно решать задачу установления достоверности графической информации. С развитием цифровых технологий, а также благодаря разнообразному инструментарию программ, предназначенных для обработки цифровых изображений, осуществлять графическую фальсификацию стало гораздо проще. А это, в свою очередь, порождает необходимость в разработке новых методик выявления изменений, искусственно вносимых в изображения, с применением цифровой обработки информации. Задача выявления модифицированных изображений все явственнее переходит из категории перспективных в категорию актуальных, в первую очередь, для экспертной и оперативно-розыскной деятельности. Многие современные разработки, касающиеся подлинности документов, связаны с использованием электронной подписи документов при организации системы электронного документооборота и повышением эффективности работы хранилищ электронных документов. Такими разработками занимались В. С толлинге, Л. Клейнрок, Я.А. Коган, Н. Томас, В.М. Вишневский, Г.П. Башарин, Б .Я. Советов, B.C. Лукьянов, и др. Специалистами компании Xerox и Университета Рочестера разработан метод незаметной вставки информации без повреждения оригинала, названный обратимым сокрытием данных, предназначенный для защиты подлинности документов, позволяющий

впоследствии отследить, было ли изображение отредактировано. Однако данные методы предназначены для того, чтобы заранее обезопасить документы, и не могут быть использованы для определения подлинности документов, не имеющих электронной подписи и не защищенных с помощью обратимого сокрытия данных. Существуют методы выявления подделок, основанные на анализе EXIF-данных. Однако у этих методов есть два существенных недостатка. Первый - данные методы позволяют сделать вывод лишь о том, что изображение редактировалось, не имея возможности определить область редактирования и характер модификации изображения. Второй недостаток - доступность программного обеспечения для редактирования EXIF-данных с целью исправления автоматически изменённой в процессе обработки изображения информации. Существуют также методы, основанные на анализе матрицы числовых значений яркостей пикселей цифрового изображения. Подобными разработками занимались A.C. Попеску, X. Фарид, М.К. Джонсон, их исследования базируются на анализе освещённости объектов на цифровом изображении и на анализе результатов передискретизации изображения, что ограничивает область применения методов. Также отсутствует возможность при обнаружении фальсификации локализовать ее область. Возможностью локализации области модификации обладают методы, основанные на выявлении результатов элементарных операций обработки изображения, используемых при его фальсификации, таких как клонирование, масштабирование, поворот, сглаживание и т.д. (С. Брайам, Б. Санкур, Н. Мемон, Е.Ю. Лебедева, Ю.Ф. Лебедев). Недостатки этих методов очевидны - узкая область применения каждого из них, и невозможность определения одного из самых распространённых способов модификации - вставки в цифровое изображение объекта из стороннего цифрового изображения. Таким образом, решаемые в диссертационной работе задачи разработки новых методик установления подлинности цифровых изображений документов при проведении их экспертизы являются важными и актуальными.

Цель: повышение точности при оценке подлинности документов путём компьютерного анализа их цифрового изображения.

Для достижения поставленной цели необходимо решить следующие основные задачи:

1. Проанализировать существующие способы программного вмешательства в цифровое изображение и известные пути выявления программного вмешательства в цифровое изображение, связанные с установлением его подлинности и достоверности.

2. Разработать новые методики установления подлинности и достоверности изображений при проведении их компьютерной экспертизы.

3. Разработать алгоритмы и программное обеспечение для реализации разработанных методик экспертизы цифровых изображений документов.

Объектом исследования является цифровое изображение документа.

Предметом исследования являются свойства цифровых фотографических изображений документов, конкретно - их целостность.

Методы исследования. Проведённые теоретические и прикладные исследования базируются на известных современных математических аппаратах, таких как вейвлет-анализ и Фурье-анализ, модифицированные автором для решения поставленных задач. Также в работе используются математические подходы использования цветоанализа и особенности обработки и компрессии графической информации.

Научная новизна.

Предложен новый подход выявления искусственного искажения документов, включающий в себя:

- методику выявления искусственного искажения (подделки) документов для случая вставки большого размера (больше периода ДРЕв-структуры) с применением вейвлет - преобразования и алгоритм его реализации;

- методику идентификации целостности цифрового изображения для случая вставки малого размера (соизмеримой или меньше периода

JPEG-структуры) с применением преобразования Фурье, и алгоритм его реализации;

- методику использования цветоанализа, позволяющую выявить вставки в цифровое изображение, с отличными от общего фона коэффициентами сжатия на цветном изображении и алгоритм его реализации;

- методику использования особенностей программного пакета Photoshop для установления целостности цифрового изображения.

Практическая значимость результатов диссертационной работы обусловлена созданием новых методик определения аутентичности цифровых изображений разных типов. Разработанные методики программно реализованы и позволяют пользователю производить экспертизу цифровых изображений, используя только персональный компьютер и установленное на нём разработанное программное обеспечение.

Полученные в диссертационной работе результаты внедрены в учебный процесс физико-технического института ВолГУ для обучения студентов по специальности 350600 «Судебная экспертиза» по дисциплине «Спецпрактикум» с 01.09.2008. Они также используется в производственном процессе группы кадров ФБУ МЦИТО ФСИН России (г. Волгоград) с 01.10.2009 г. при установлении целостности цифровых фотографических изображений. Полученные результаты приняты для использования в служебной деятельности ЭКЦ ГУВД по Волгоградской области при проведении компьютерных экспертиз, для установления подлинности цифровых графических изображений с 20.08.2010 г., что подтверждено актами внедрения.

Достоверность. Достоверность научных положений и теоретических выводов, полученных в диссертации, подтверждена результатами практического использования разработанных в диссертации математических, алгоритмических и программных средств. Также достоверность полученных результатов подтверждается тем, что успешно применялись две и более

разработанных методики для выявления модификаций одного и того же цифрового изображения.

Основные положения, выносимые на защиту.

1. Методика выявления искусственной модификации (подделки) цифровых изображений документов с применением вейвлет-преобразования и алгоритм его реализации.

2. Методика идентификации целостности цифрового изображения с применением преобразования Фурье и алгоритм его реализации.

3. Методики цветоанализа и использования особенностей программного пакета Photoshop для установления целостности цифровых изображений.

Апробация работы. Основные результаты работы докладывались и обсуждались на следующих симпозиумах, форумах, конференциях и семинарах: 15-й Всероссийской межвузовской научно-технической конференции студентов и аспирантов «Микроэлектроника и информатика -2008» (Зеленоград-2008), XV международной конференции «Математика. Компьютер. Образование» (Дубна-2008), XVII международной научной конференции «Лазерно-информационные технологии в медицине, биологии и геоэкологии - 2009» (Новороссийск-2009), 19-й международной конференции «Лазеры. Измерения. Информация - 2009» (Санкт-Петербург-2009), Международной конференции «Информационные технологии в образовании, технике и медицине» (Волгоград-2009), Международной научной конференции с элементами научной школы для молодёжи «Электронная культура. Информационные технологии будущего и современное электронное обучение Modern IT & (Е-) Learning» (Астрахань-2009), XIV региональной конференции молодых исследователей Волгоградской области (Волгоград-2009), Международной научной конференции «Инновационные технологии в управлении, образовании, промышленности «АСТИНТЕХ-2010» (Астрахань-2010), IX международной конференции «Оптико-электронные приборы и устройства в системах

распознавания образов, обработки изображений и символьной информации. Распознавание - 2010» (Курск-2010), на семинарах кафедр электротехники и экспериментальной физики ВолгГТУ, кафедры судебной экспертизы и физического материаловедения ВолГУ.

Публикации. По теме диссертации автором опубликована 21 работа, из них 2 в журналах, рекомендуемых ВАК, и 4 свидетельства о государственной регистрации.

Структура и содержание диссертационной работы. Диссертация состоит из введения, четырех' глав, заключения, библиографического списка и приложений. Диссертация содержит 111 страниц основного текста, 37 рисунков и 1 таблицу. Библиографический список включает 154 наименования. Общий объём работы 200 страниц.

СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении обосновывается актуальность исследуемой в диссертации проблемы, формулируется цель и задачи исследования. Кратко изложена научная новизна, практическая ценность и достоверность полученных результатов диссертационной работы.

В первой главе представлен обзор и анализ современных методов программного вмешательства. Отмечаются характерные особенности задач, решаемые с помощью цифровой обработки сигналов, приводятся примеры задач, решаемых с помощью общеизвестных методов, таких как вейвлет-преобразование и Фурье-анализ. Проанализирован ряд задач, решённых с помощью вышеупомянутых математических аппаратов. Выделены некоторые особенности этих аппаратов, их достоинства и недостатки, кратко приведены некоторые алгоритмы (или их фрагменты), использующие в себе элементы Фурье- и вейвлет-анализа.

Особое место в этой главе отводится методам обработки изображений, решённым и нерешённым задачам в этой области, особенностям сигнала, описывающего изображение. Выделены те области в обработке изображений,

в которых уже были достигнуты хорошие результаты, и те, в которых, на наш взгляд, до сих пор не были полностью раскрыты возможности некоторых приведённых алгоритмов.

Вторая глава посвящена методике выявления модифицированных изображений с помощью вейвлет-анализа. В ней описывается ранее неизвестное явление JPEG-структуры изображения, её природа, происхождение, строение, особенности, значение для криминалистической экспертизы и т.д.

Отправной точкой для проводимой разработки является тот факт, что подавляющее большинство устройств цифровой фототехники сохраняет изображения в формате JPEG. Да и при работе с иной компьютерной периферией этот формат неизменно популярен в силу приличной компрессии, достигаемой в таких файлах, и достаточного «визуального» качества при воспроизведении. Как следствие, для оригинальных изображений JPEG-формат используется настолько часто, что другие форматы в этой главе просто не рассматриваются.

Особенности этого формата используются при выявлении модифицированных изображений. Также некоторые из особенностей этого формата определяют JPEG-структуру изображения. В том числе и самое большое отличие формата JPEG от других форматов - алгоритм сжатия с потерями информации. Алгоритм сжатия без потерь так сохраняет информацию об изображении, что распакованное изображение в точности соответствует оригиналу. При сжатии с потерями приносится в жертву часть информации об изображении, чтобы достичь большего коэффициента сжатия, что и учитывается в данной методике.

При сжатии методом JPEG потери информации происходят на втором шаге процесса. Чем больше значения в матрице квантования, тем больше отбрасывается информации из изображения, тем более плотно сжимается изображение и тем больше сжатое изображение не соответствует оригиналу. Более высокие значения квантования приводят к худшему качеству

изображения. При формировании изображения JPEG пользователь устанавливает показатель качества, величина которого «управляет» значениями матрицы квантования. Это в свою очередь определяет характеристики JPEG-структуры изображения.

При вейвлет-анализе изображения, когда-либо кодированного в JPEG-формат, проявляется так называемая JPEG-структура. Она образована разностями значений яркости соседних пикселей. Имеет клеточную структуру. Период JPEG-структуры (размеры клеток) зависит от уровня упаковки изображения в JPG-формат. JPEG-структура возникает вследствие особенностей JPEG-компрессии, разбиения изображения на блоки в процессе сжатия. В данной работе эти блоки выявляются при помощи модифицированного вейвлет-преобразования с использованием вейвлета Хаара.

При данном преобразовании сигнала S = {^yl^o каждой соседней

паре элементов с индексами 2/ и 2/+1, ставится в соответствие следующие значения:

Первый из них является огрубленной версией исходного сигнала (в данном случае каждой паре соседних элементов исходного сигнала соответствует их среднее арифметическое), а второй содержит вейвлет-коэффициенты, информацию, необходимую для полного восстановления исходного сигнала. Таким образом:

2

2

Они сформируют два новых сигнала: v~ и w~

К одному из получившихся сигналов (сигналу у) можно применить такую же операцию и так же получить два новых сигнала. Один из них является НЧ-составляющей сигнала V, а другой содержит вейвлет-коэффициенты (детализирующую информацию, необходимую для восстановления) сигнала V, и т.д. Получим формулы для вычисления элементов сигналов для любого разрешения ¡'о < ц-.

1 2 ' I 2

¿ = г,-1,г,-2,...,г0,

Восстановление исходного сигнала выполняется по формулам:

Преобразование двумерных сигналов зачастую реализуется комбинацией одномерных преобразований, но это не единственная схема решения. В данной работе рассматривается вейвлет-преобразование двумерного сигнала, реализуемое следующим образом:

1* 4 ;

ууу - ~$2],1к+\ ~ ^27+1,24+1 .

1* ^ »

ту _ 2к ~ ^2}+\,2к + $2),2к+\ ~ /+1,24+1

- + ^2/+1,2*+1 . ]>к 4 '

Эти формулы описывают двумерное преобразование Хаара, где 81к -исходный двумерный дискретный сигнал, Ш1к, 1УУМ и ИЩ,к -соответственно НЧ/НЧ, НЧ/ВЧ, ВЧУНЧ и ВЧ/ВЧ - компоненты сигнала.

Однако при таком преобразовании часть полезной для данной задачи информации теряется и, вследствие особенностей программной обработки,

11

не фиксируются некоторые значения. Также при данном преобразовании могут возникнуть отрицательные значения, что затрудняет визуальное восприятие изображения. Поэтому в данной работе используется модифицированное автором преобразование Хаара двумерных дискретных сигналов.

На основе преобразования Хаара был разработан математический аппарат, учитывающий все эти условия, необходимые для решения поставленной задачи:

2

2 2

Разработанный математический аппарат позволяет выявлять Л'ЕО-структуру изображения, при визуальном анализе которого можно сделать вывод о наличии модификаций определённого типа.

Методика основана на использовании модифицированного вейвлет-анализа с вейвлетом Хаара в качестве порождающего (материнского) вейвлета. В качестве сигнала выступает каждая из трёх цветовых компонент яркости изображения. Вейвлет-преобразование (после предварительной подготовки, описанной ниже) производится над каждой из них, после чего учитываются результаты преобразования каждой из компонент по отдельности, либо их комбинация. Также возможно задать и варьировать значение нижнего порога отображения яркости каждого значения матрицы №ЕО-структуры изображения для более детального её изучения.

щ* =

Определенное ограничение применимости методики вейвлет-анализа заложено в самой сути математического преобразования - детектировании перепадов яркости соседствующих пикселей. Неприятности начинаются на однотонных изображениях, обедненных резкими деталями, и выражаются в скудности JPEG-структуры, а то и вообще деградации последней (следует, однако, отметить, что подобные файлы много более характерны для изображений, изначально выполняемых с использованием программной графики, а не в технике цифровой фотографии). Если же исследуемое изображение не попадает в описанную категорию, развитая JPEG-структура вполне позволяет достоверно установить факт отсутствия его целостности.

Поскольку эта методика, как, наверное, и любой другой путь исследования, вряд ли всеобъемлющ (например, с её помощью невозможно выявить модификации, которые по размеру меньше периода JPEG-структуры), также в последующих главах предложены иные методики анализа.

Третья глава посвящена методике, основанной на Фурье-анализе изображения. В этой главе изложена необходимость разработки данной методики, очерчена область её применения.

Если методику, основанную на вейвлет-анализе, имеет смысл применять при модификациях фрагментов большого размера, то методика Фурье-анализа применяется при модификациях очень маленьких фрагментов (от одного до нескольких пикселей). Как правило, подделки такого рода встречаются среди отсканированных документов, которые всё чаще пересылают по электронной почте для подтверждения каких-либо действий, возможно связанных с финансовыми расчётами.

Данная методика основана на различии числовой записи фрагментов изображения, сохраненных в формате JPEG с разным уровнем компрессии, или вообще в разных форматах программной графики.

При JPEG-компрессии изображение обрабатывается по блокам 8x8 пикселей. Каждый блок изображения сжимается отдельно. В процессе JPEG-

компрессии каждый блок изображения подвергается дискретному косинусному преобразованию, результатом которого является матрица коэффициентов. В получившейся матрице коэффициентов низкочастотные компоненты расположены ближе к левому верхнему углу, а высокочастотные - справа и внизу. Это важно потому, что большинство графических образов на экране компьютера состоит из низкочастотной информации. Высокочастотные компоненты не так важны для передачи изображения. В этой матрице коэффициентов (в зависимости от выбранного коэффициента сжатия) часть коэффициентов'зануляется. Таким образом, при использовании дискретного косинусного преобразования можно определить, какую часть информации можно безболезненно выбросить, не внося серьезных искажений в картинку. Тем самым, за счёт потери незначительной информации, достигается высокий коэффициент сжатия изображения.

На табл. 1 показаны матрицы коэффициентов для девяти блоков изображения. Правые верхние 4 блока не подвергались JPEG-компрессии, в отличие от остальных блоков в рассматриваемом фрагменте изображения.

Фурье-анализ позволяет определить те блоки, в которых отсутствуют высокочастотные компоненты (выше заданного порога) и дифференцировать их от остальных блоков, в которых эти компоненты присутствуют.

Данная методика наилучшим образом подходит для определения аутентичности изображений сканированных документов. Причём преобразование производится над изображением в цветовой модели УСЬСг (вместо RGB), состоящей из одной яркостной и двух цветовых компонент:

Yu = 0,299RU + 0,587(7,, + 0,1145,,.;

CbtJ =-0,1687Д, . -0,3313^ + 0,56,^+128;

Crt j = 0,5R, j - 0,4187Gy - 0,0813BtJ +128.

Так как человеческий глаз намного более восприимчив к яркости, нежели к цвету, который и приносится в жертву при JPEG-компрессии изображения (особенности которой и используются в работе описанной методики).

Таблица 1

Матрицы коэффициентов некоторых блоков изображения

№ 1 2 3

1 -21 0 0 0 0 0 0 0 00000000 00000000 оооооооо оооооооо оооооооо оооооооо оооооооо -24 1 -2 -2 1 -2 0 -1 0-2-20-10-10 -10 0-1 -2 -1 -1 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1-1-10 10 0 -1 0 0 0 0 -1 0 0 0 0 0 -1 0 0 0 -1 -1 0 0 -1 0 0 0 0 -37 1 -2 0 1 0 0 0 0 0 1 -1 0 0 2 0 2 0 1-111-11 0 10-10-100 0 1-10 0 10 0 -1-10 0 -1 -1 -1 0 0 0 -1 -1 -1 0 0 -1 -1 0000000

2 -21 0 0 0 0 0 0 0 оооооооо оооооооо оооооооо оооооооо оооооооо оооооооо оооооооо -20 2 -4 3 2 -1 -1 -3 -10 0-210-10 -10 2-1-1111 11-12 0 111 0 0 0 0 1 -1 -1 0 0 -2 0. 0-11-10 -2 0 0 -2 0 0 -1 0 10 1110 10 -8 0 -6 1 -2 2 -4 1 2 -10 4 0 -1 1 1 0 1 0-21-13-30 1-1 0 10-1-10 1 1 2 0 10-10 0 1-110 1-10 1-1 1-10 0 1-1 0 1 110-10-1

3 -21 0 0 0 0 0 0 0 оооооооо оооооооо оооооооо оооооооо оооооооо оооооооо оооооооо -21 0 0 0 0 0 0 0 оооооооо оооооооо оооооооо оооооооо оооооооо оооооооо оооооооо -34 0 0 0 0 0 0 0 оооооооо оооооооо оооооооо оооооооо оооооооо оооооооо оооооооо

Результатом работы программно реализованной методики является изображение, в котором те блоки, в которых присутствуют высокочастотные компоненты (выше заданного порога), выделены.

В четвёртой главе описана методика определения подлинности изображения с помощью цветоанализа. Необходимость для цветоанализа разрабатывать собственную методику была обусловлена немалыми претензиями к популярному программному пакету Photoshop, ряд инструментов которого работает с такими ошибками, которые, если и допустимы в практике оперативно-розыскной деятельности, то в экспертной - абсолютно неприемлемы.

При проведении данных исследований и изучении алгоритма JPEG-компрессии нами было замечено, что при сжатии изображения оно меняет

цветность. А это, в свою очередь, даёт основу для использования цветоанализа при обработке изображений сканированных документов.

При JPEG-компрессии изображения, вследствие особенностей самого алгоритма, обедняются цвета изображения, и оно становится менее насыщенным. Это обусловлено тем, что человеческий глаз более чувствителен к яркости и менее чувствителен к цветности изображения. Поэтому с целью уменьшения объёма памяти, занимаемого изображением, при JPEG-компрессии, часть информации о цветности не сохраняется. Причём, чем больше коэффициент сжатия изображения, тем больше информации о цветности изображения теряется.

Изображение, большей частью подвергнутое JPEG-компрессии, может содержать фрагменты, сохранённые в другом формате (либо сохранённые в JPEG-формате, но с другим коэффициентом сжатия). Цветоанализ позволяет по дисперсии цвета пикселей в исходном изображении и во вставленном фрагменте дифференцировать последние. При использовании данной методики анализируется разность цветовых компонент каждого пикселя. Явная локализация более «тусклых» (либо «ярких» на «тусклом» фоне) пикселей даёт основание полагать, что в изображении присутствует вставка.

Также эта глава посвящена выявлению артефактов, возникающих вследствие редактирования цифровых фотографических изображений в прикладном графическом пакете Photoshop. Последний сегодня является наиболее распространенным и доступным из программных средств растровой графики. Кроме того, по оценкам специалистов Photoshop фирмы Adobe является «наиболее профессиональным» в соответствующем сегменте программного продукта. Недаром большинство известных подделок цифровых фото сделано с его помощью.

Проанализировав универсальные форматы, с которыми может столкнуться эксперт, мы констатируем рост применения формата PNG для хранения цифровых фотографических изображений и прогнозируем именно его наибольшую перспективу в этой сфере. Тем более, использование

формата PNG не сопряжено с патентными отчислениями ни для производителей фототехники, ни для разработчиков программного продукта.

Сравнительному анализу подвергались числовые матрицы, полученные из графических файлов в формате PNG с 48-битным цветовым разрешением. Контрольная группа этих файлов непосредственно импортировалась из памяти цифрового фотоаппарата Nikon D60 с помощью программы Nikon Capture NX. Испытуемая группа подвергалась дополнительной обработке в программном пакете Photoshop. Для этой обработки в нашем исследовании были испробованы практически все его штатные инструменты.

В процессе обработки изображение: редактировалось; редактировалось и возвращалось к исходному виду; не редактировалось. Таким образом, под обработкой понималась, как минимум, пара процедур - открытие и сохранение файла. При обработке исходный PNG-формат файла: не менялся; менялся, например, на RAW, TIF, PDF, PSD, ..., одним словом, на все возможные, которые имеются в распоряжении пользователя Photoshop. В этом случае последнее в череде преобразований сохранение файла возвращало его в исходный формат.

Объектом исследования являлся массив цветовых координат в числовых матрицах. В процессе исследования было выявлено, что любая обработка исходного файла в Photoshop привносит следующий артефакт. Цветовые координаты, не превышающие середину динамического диапазона (32767), округляются до ближайших четных значений, а превышающие - до ближайших нечетных.

Этот артефакт невозможно заметить, рассматривая обработанное изображение невооружённым глазом (зрение позволяет разрешить в лучшем случае в 200-300 раз большие изменения), он может быть выявлен только при анализе числовой матрицы. Таким образом, обнаружение данного артефакта в любой из матриц цифрового фотографического изображения даёт основание полагать, что оно подвергалось воздействию средств Photoshop, и наоборот.

Однако, цифровое фотографическое изображение по своей природе стохастично, - это значит, что теоретически такая ситуация, когда и без вмешательства Photoshop все малые цветовые координаты - четные, а большие - нечетные, не может быть исключена. Как следствие, чтобы иметь право использовать найденный артефакт, требуется оценить его неоднозначность. Мы посчитали ее, как вероятность сфотографировать такой объект, изображение которого и без какой либо обработки удовлетворяет артефакту. Такая вероятность определяется выражением P=C/2)3N,

где Уг - вероятность того, что цветовая координата любого пикселя примет четное/нечетное значение, 3 - число цветовых координат, N - число пикселей в исследуемом изображении. Очевидно, что уже при 100 пикселях (это много меньше размера ПЗС-матрицы в камере самого дешевого мобильного телефона и много ниже наихудших характеристик простейшего сканера) вероятность ошибки идентификации артефакта пренебрежимо мала.

В заключении перечислены основные результаты, полученные в рамках диссертационной работы.

ОСНОВНЫЕ ВЫВОДЫ И РЕЗУЛЬТАТЫ

Основные результаты работы заключаются в следующем.

1. Разработана методика выявления модифицированных изображений с помощью вейвлет-анализа, используя ранее неизвестное явление JPEG-структуры, связанное с особенностями JPEG-компрессии, что позволило выявлять вставки больших размеров, что имеет большое значение для экспертной практики.

2. Разработан и апробирован в экспертной практике алгоритм выявления модифицированных изображений с помощью вейвлет-анализа, а также запатентовано программное обеспечение, реализующее разработанную методику.

Разработана методика выявления модифицированных изображений с помощью Фурье-анализа. Особенность этой методики в применении преобразования Фурье к малым областям изображения. Это позволяет выявлять модификации (даже очень малых размеров) цифровых изображений, что востребовано в экспертных исследованиях. Разработан и апробирован в экспертной практике алгоритм выявления модифицированных изображений с помощью Фурье-анализа, а также запатентовано программное обеспечение, реализующее разработанную методику.

Разработана методика выявления модифицированных изображений с помощью цветоанализа, особенность которой заключается в определении цветности каждого пикселя изображения и сравнении её с характеристиками других пикселей этого же изображения, что и позволило реализовать данную методику, имеющую значение для проведения экспертизы документов.

Разработан и апробирован в экспертной практике алгоритм выявления модифицированных изображений с помощью цветоанализа, а также запатентовано программное обеспечение, реализующее разработанную методику.

Выявлены особенности программного пакета Photoshop, заключающиеся в незначительном изменении значений яркости пикселей при работе с 48-битными изображениями PNG-формата, что и позволяет осуществить идентификацию целостности цифровых изображений документов в процессе их экспертизы. Разработан и апробирован в экспертной практике алгоритм определения признаков обработки PNG-формата в программном пакете Photoshop, а также запатентовано программное обеспечение, реализующее разработанную методику.

Определены границы применимости каждой из разработанных методик, выявлены их достоинства и недостатки.

ОСНОВНЫЕ ПУБЛИКАЦИИ ПО ТЕМЕ ДИССЕРТАЦИИ

Основные положения и результаты диссертации опубликованы в следующих работах:

В изданиях, рекомендуемых ВАК:

1. Программное вмешательство в цифровые изображения и его идентификация / П.Е. Гребешок, П.В. Зотов, А.М. Чмутин, Р.Р. Шарипов // Изв. ВолгГТУ. Серия "Актуальные проблемы управления, вычислительной техники и информатики в технических системах". Вып. 9 : межвуз. сб. науч. ст. / ВолгГТУ. - Волгоград, 2010. - № 11. - С. 49-52.

2. Шарипов, P.P. О возможности использования речевых сигналов для защиты передаваемой цифровой информации / Р.Р. Шарипов, В.П. Заярный // Изв. ВолгГТУ. Серия «Актуальные проблемы управления, вычислительной техники и информатики в технических системах»: межвуз. сб. науч. ст. / ВолгГТУ. - Волгоград, 2008. - Вып. 4, № 2. - С. 115-117.

Свидетельства о государственной регистрации:

3. Свид. о гос. регистрации программы для ЭВМ № 2009613106 от 16 июня 2009 г. РФ, МПК [нет]. Программа для идентификации целостности цифровых изображений / Р.Р. Шарипов; ГОУ ВПО ВолгГТУ. - 2009.

4. Свид. о гос. регистрации программы для ЭВМ № 2010611269 от 12 февр. 2010 г. РФ, МПК (нет). Программа для идентификации целостности цифровых изображений методом анализа цвета / P.P. Шарипов; ВолгГТУ. -2010.

5. Свид. о гос. регистрации программы для ЭВМ № 2011610286 от 11 января 2011 г. РФ, МПК [нет]. Программа для установления подлинности цифровых графических изображений / Р.Р. Шарипов, П.Е. Гребешок, П.В. Зотов; ГОУ ВПО ВолгГТУ. - 2009.

6. Свид. о гос. регистрации программы для ЭВМ № 2010611270 от 12 февр. 2010 г. РФ, МПК (нет). Программа для идентификации целостности

цифровых изображений методом Фурье-анализа / P.P. Шарипов; ВолгГТУ. -2010.

В прочих печатных изданиях:

7. Шарипов, Р.Р. Возможность защиты передаваемой цифровой информации с использованием вейвлет-преобразования / P.P. Шарипов, В.П. Заярный // Прикладная информатика. - 2008. - № 2. - С. 124-126.

8. Рвачева, О.В. Информационные технологии в учебном процессе специальности "Судебная экспертиза" / О.В. Рвачева, А.М. Чмутин, P.P. Шарипов // Электронная культура. Информационные технологии будущего и современное электронное обучение. Modern IT & (Е-) Learning: матер, междунар. науч. конф. с элементами науч. школы для молодёжи (6-8 окт. 2009 г.) / Астраханский гос. ун-т [и др.]. - Астрахань, 2009. - С. 306-310.

9. Шарипов, P.P. Информационные технологии в экспертизе изображений сканированных документов / Р.Р. Шарипов // Инновационные технологии в управлении, образовании, промышленности "АСТИНТЕХ-2010" : матер, междунар. науч. конф. (11-14 мая 2010 г.). В 3 т. Т. 1 / Астраханский гос. ун-т [и др.]. - Астрахань, 2010. - С. 194-196.

10. Шарипов, P.P. Использование преобразования Хаара второго уровня для защиты информации / P.P. Шарипов // Микроэлектроника и информатика - 2008. 15-я всерос. межвуз. н.-т. конф. студ. и аспир. (Зеленоград, 23-25 апр. 2008 г.): тез. докл. / Моск. гос. ин-т электронной техники (техн. ун-т). - М., 2008. - С. 146.

11. Шарипов, P.P. Использование речевых сигналов для защиты передаваемой цифровой информации / P.P. Шарипов, В.П. Заярный // Математика. Компьютер. Образование : тез. докл. XV междунар. конф. - [М.; Дубна], 2008.

12. Чмутин, A.M. Исследование целостности цифровых фотоизображений методом Фурье-анализа / A.M. Чмутин, P.P. Шарипов // Лазерно-информационные технологии в медицине, биологии и геоэкологии -

2009 : тр. XVII междунар, науч. конф. (п. Абрау-Дюрсо, г. Новороссийск, Краснодарский край, 8-9 сент. 2009 г.) / Новорос. политехи, ин-т КубГТУ [и др.]. - Новороссийск, 2009. - С. 107.

13. Чмутин, A.M. Исследование целостности цифровых фотоизображений методом вейвлет-анализа / А.М. Чмутин, P.P. Шарипов // Лазеры. Измерения. Информация - 2009 : сб. докл. 19-й междунар. конф. / Санкт-Петербург, гос. политехи, ун-т [и др.]. - СПб., 2009. - Т. 2. - С. 202-212.

14. Чмутин, А.М. Компьютерная вычислительная технология выявления целостности цифровых фотоизображений / А.М. Чмутин, Р.Р. Шарипов // Лазеры. Измерения. Информация : тр. конф. (Санкт-Петербург, 24 июня 2009 г.) / С.-Пб. гос. политехи, ун-т [и др.]. - СПб., 2009. - С. 88.

15. Рвачева, О.В. Компьютерные технологии в учебном процессе специальности "Судебная экспертиза" / О.В. Рвачева, A.M. Чмутин, P.P. Шарипов // Информационные технологии в образовании, технике и медицине : матер, междунар. конф., 21-24 сент. 2009 / ВолгГТУ [и др.]. - Волгоград, 2009. - С. 42.

16. Заярный, В.П. Новые информационные технологии в обучении экспертов / В.П. Заярный, A.M. Чмутин, Р.Р. Шарипов // Оптико-электронные приборы и устройства в системах распознавания образов, обработки изображений и символьной информации. Распознавание - 2010 : сб. матер. IX междунар. конф., 18-20 мая 2010 г. / ГОУ ВПО "Курский гос. техн. ун-т" [и др.]. - Курск, 2010. - С. 304-306.

17. Шарипов, P.P. Программа для идентификации целостности рукописного текста / P.P. Шарипов, О.В. Рвачева // Электронная культура. Информационные технологии будущего и современное электронное обучение. Modem IT & (Е-) Learning : междунар. науч. конф. с элементами науч. шк. для молодёжи (6-8 окт. 2009 г.) : каталог компьют. учебных программ / Астраханский гос. ун-т [и др.]. - Астрахань, 2009. - С. 21-22.

18. Шарипов, P.P. Программа для идентификации целостности цифровых изображений / P.P. Шарипов // Электронная культура.

Информационные технологии будущего и современное электронное обучение. Modern IT & (Е-) Learning : междунар. науч. конф. с элементами науч. шк. для молодёжи (6-8 окт. 2009 г.) : каталог компьют. учебных программ / Астраханский гос. ун-т [и др.]. - Астрахань, 2009. - С. 20-21.

19. Шарипов, P.P. Программа для идентификации целостности цифровых изображений методом Фурье-анализа / P.P. Шарипов // Электронная культура. Информационные технологии будущего и современное электронное обучение. Modern IT & (Е-) Learning : междунар. науч. конф. с элементами науч. шк. для молодёжи (6-8 окт. 2009 г.): каталог компьют. учебных программ / Астраханский гос. ун-т [и др.]. - Астрахань, 2009. - С. 35-36.

20. Шарипов, Р.Р. Программа для идентификации целостности цифровых изображений методом анализа цвета / Р.Р. Шарипов // Электронная культура. Информационные технологии будущего и современное электронное обучение. Modern IT & (Е-) Learning : междунар. науч. конф. с элементами науч. шк. для молодёжи (6-8 окт. 2009 г.) : каталог компьют. учебных программ / Астраханский гос. ун-т [и др.]. - Астрахань,

2009. - С. 36-37.

21. Шарипов, P.P. Целостность цифровых фотоизображений и методы её исследования / P.P. Шарипов, В.П. Заярный, А.М. Чмутин // XIV региональная конференция молодых исследователей Волгоградской области (Волгоград, 10-13 нояб. 2009 г.) : тез. докл. / ВолгГТУ [и др.]. - Волгоград,

2010. - С. 201-204.

Автор выражает искреннюю благодарность к.т.н. доценту каф. «СЭФМ» (ВолГУ) Чмутину Алексею Михайловичу за активное участие и помощь в написании диссертации.

ю

Подписано в печать 15.11.2011г. Заказ № 721 Тираж 100 экз. Печ. л. 1,0 Формат 60 х 84 1/16, Бумага офсетная. Печать офсетная.

Типография ИУНЛ Волгоградского государственного технического университета. 400005, г. Волгоград, просп. им. В.И. Ленина, 28, корп. №7.

61 12-5/2803

ВОЛГОГРАДСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ ТЕХНИЧЕСКИЙ

УНИВЕРСИТЕТ

На правах рукописи

ШАРИПОВ РУСЛАН РАДИКОВИЧ

ЭКСПЕРТИЗА ПОДЛИННОСТИ ДОКУМЕНТОВ НА ОСНОВЕ КОМПЬЮТЕРНЫХ МЕТОДОВ ОБРАБОТКИ ИНФОРМАЦИИ

05,13.01Системный анализ, управление и обработка информации

(промышленность)

Диссертация на соискание ученой степени кандидата технических наук

Научный руководитель: доктор технических наук, профессор Заярный Вячеслав Петрович

Волгоград 2011

Оглавление

Введение ......................................................................................^

Глава 1. Современные методы программного вмешательства в цифровые

1 о

изображения................................................................................

1.1. Цифровая обработка сигналов.............................................13

1.2. Распознавание текста.........................................................

1.3. Применение Фурье и вейвлет-анализа в различных областях

обработки сигналов.................................................................20

1.4. ХРЕв-компрессия и её отличительные особенности..................34

1.5. Распознавание модифицированных цифровых изображений........37

1.6. Выводы.......................................................................••■•40

Глава 2. Методика выявления модифицированных изображений с помощью

41

веивлет-анализа...........................................................................

2.1. Обоснование необходимости разработки методики...................41

2.1.1..ГРЕв-компрессия и 1РЕО-структура...................................41

2.1.2. Практическое использование 1РО-формата и явление ХРЕО-

структуры.....................................................................^

2.2. Выявление 1РЕО-структуры и описание методики выявления......48

2.2.1. Структура вейвлет-разложения сигнала........................48

2.2.2. Вейвлет-преобразования дискретных сигналов...............50

2.2.3. Вейвлет-преобразования конечных сигналов.................52

2.2.4. Вейвлет-преобразования двумерных сигналов...............53

2.2.5. Преобразование Хаара и его оригинальная модификация..54

2.3. Алгоритм определения аутентичности изображения с помощью вейвлет-преобразования..........................................................59

2.4. Выводы..........................................................................66

Глава 3. Разработка методики идентификации целостности цифровых

изображений с использованием Фурье-анализа....................................67

2

3.1. Обоснование необходимости разработки методики...................67

3.2. Описание методики...........................................................71

3.3. Алгоритм определения аутентичности изображения с помощью

преобразования Фурье............................................................75

3.4. Выводы.................................................................................85

Глава 4. Методики определения подлинности изображения с помощью цветоанализа и особенностей программного пакета Photoshop..................86

4.1. Обоснование необходимости разработки методики на основе цветоанализа и описание этой методики......................................86

4.2. Алгоритм определения аутентичности изображения с помощью

89

цветоанализа........................................................................0:7

4.3. Обоснование необходимости разработки методики на основе особенностей программного пакета Photoshop и описание этой

94

методики..............................................................................

4.4. Выводы......................................................................

Основные результаты работы ......................................................ЮЗ

Библиографический список .........................................................105

Приложение А. Работа с программой, реализующей разработанную методику выявления модифицированных изображений с помощью вейвлет-анализа.120 Приложение В. Примеры выявления модифицированных изображений с

помощью вейвлет-анализа.............................................................126

Приложение С. Текст программы, реализующей разработанную методику выявления модифицированных изображений с помощью вейвлет-анализа. 157 Приложение D. Работа с программой, реализующей разработанную методику идентификации целостности цифровых изображений с помощью Фурье-

184

анализа......................................................................................

Приложение Е. Примеры выявления модифицированных изображений с

помощью Фурье-анализа...............................................................I88

Приложение Б. Текст программы, реализующей разработанную методику выявления модифицированных изображений с помощью Фурье-анализа ..193 Приложение О. Работа с программой, реализующей разработанную методику

определения подлинности изображения с помощью цветоанализа............200

Приложение Н. Текст программы, реализующей разработанную методику

выявления модифицированных изображений с помощью цветоанализа.....203

Приложение I. Свидетельства о государственной регистрации программ для ЭВМ и акты о внедрении................................................................208

Введение

Актуальность. Современные технологии в науке и технике используют работу с изображениями разнообразных объектов и текстов. Например, технологии управления удаленными и труднодоступными объектами в космосе и в атомной энергетике, телемедицинские технологии, технологии документоведения в сопровождении САПР и многое другое. Поддержание качества изображений во многих случаях определяет качество исследований или производимых устройств. Следовательно, для контроля качества необходимо контролировать подлинность технической документации, так как изменения в них могут быть внесены как намеренно, так и случайно.

С развитием цифровых технологий, а также благодаря разнообразному инструментарию программ осуществлять графическую модификацию стало гораздо проще. А это порождает необходимость в разработке новых подходов выявления изменений, вносимых в изображения, с применением цифровой обработки информации. Задача выявления модифицированных изображений все явственнее переходит из категории перспективных в категорию актуальных, в первую очередь, для контроля качества устройств, производимых на оборонных предприятиях. Многие современные разработки, касающиеся подлинности документов, связаны с использованием электронной подписи документов при организации системы электронного документооборота и повышением эффективности работы хранилищ электронных документов. Такими разработками занимались В. Столлингс, JI. Клейнрок, Я.А. Коган, Н. Томас, В.М. Вишневский, Г.П. Башарин, Б.Я. Советов, B.C. Лукьянов, и др. Специалистами компании Xerox и Университета Рочестера разработан метод незаметной вставки информации без повреждения оригинала, названный обратимым сокрытием данных, предназначенный для защиты подлинности документов, позволяющий впоследствии отследить, было ли изображение отредактировано. Однако данные методы предназначены для того, чтобы заранее обезопасить документы, и не могут быть использованы для определения подлинности

документов, не имеющих электронной подписи и не защищённых с помощью обратимого сокрытия данных. Существуют методы выявления подделок, основанные на анализе EXIF-данных. Однако у этих методов есть два существенных недостатка. Первый - данные методы позволяют сделать вывод лишь о том, что изображение редактировалось, не имея возможности определить область редактирования и характер модификации изображения. Второй недостаток - доступность программного обеспечения для редактирования EXIF-данных с целью исправления автоматически изменённой в процессе обработки изображения информации. Существуют также методы, основанные на анализе матрицы числовых значений яркостей пикселей цифрового изображения. Подобными разработками занимались A.C. Попеску, X. Фарид, М.К. Джонсон, их исследования базируются на анализе освещённости объектов на цифровом изображении и на анализе результатов передискретизации изображения, что ограничивает область применения методов. Также отсутствует возможность при обнаружении фальсификации локализовать ее область. Возможностью локализации области модификации обладают методы, основанные на выявлении результатов элементарных операций обработки изображения, используемых при его фальсификации, таких как клонирование, масштабирование, поворот, сглаживание и т.д. (С. Брайам, Б. Санкур, Н. Мемон, Е.Ю. Лебедева, Ю.Ф. Лебедев). Недостатки этих методов очевидны - узкая область применения каждого из них, и невозможность определения одного из самых распространённых способов модификации - вставки в цифровое изображение объекта из стороннего цифрового изображения. Существующие методы, в основном, основаны на анализе одного признака модификации изображения. Следовательно, есть необходимость в разработке системного подхода к решению задач контроля подлинности документов. Таким образом, решаемые в диссертационной работе задачи разработки новых методик установления подлинности цифровых изображений документов при проведении их экспертизы являются важными и актуальными.

Цель: повышение точности и достоверности при оценке подлинности документов путём компьютерного анализа их цифрового изображения.

Для достижения поставленной цели необходимо решить следующие основные задачи:

1. Проанализировать существующие способы программного вмешательства в цифровое изображение и известные пути выявления программного вмешательства в цифровое изображение, связанные с установлением его подлинности и достоверности.

2. На основе анализа недостатков существующих способов разработать новые методики установления подлинности и достоверности изображений при проведении их компьютерной экспертизы.

3. Разработать алгоритмы и программное обеспечение для реализации разработанных методик экспертизы цифровых изображений документов в комплексе.

Объектом исследования является цифровое изображение документа.

Предметом исследования являются свойства цифровых изображений документов, конкретно - их целостность.

Методы исследования. Проведённые теоретические и прикладные исследования базируются на известных современных математических аппаратах, таких как вейвлет-анализ и Фурье-анализ, модифицированные автором для решения поставленных задач. Также в работе используются математические подходы использования цветоанализа и особенности обработки и компрессии графической информации.

Научная новизна.

Предложен новый комплексный подход для выявления искусственного искажения документов, включающий в себя:

- модифицированное вейвлет-преобразование цифрового сигнала, позволяющее выявить искусственное искажение (или подделку) цифрового изображения для случая вставки большого размера (больше периода 1РЕО-

структуры), отличающееся тем, что при наличии такой вставки происходит нарушение периодичности коэффициентов вейвлет-разложения сигнала;

- преобразование Фурье цифрового сигнала, позволяющее выявить признак его искажения для случая вставки малых размеров (меньше периода JPEG-структуры), выявление признака основано на установлении отличий матриц коэффициентов структурированных блоков изображения;

- цветоанализ цифрового изображения, отличающийся тем, что анализ числовых значений цветовых компонент пикселей позволяет установить разность коэффициентов сжатия для различных фрагментов изображения при наличии искусственного искажения цифрового изображения;

- использование впервые выявленной особенности работы программного пакета Photoshop, заключающейся в изменении числовых значений сигнала для каждого пикселя в случае, если модификация изображения производилась с использованием данного пакета Photoshop.

Практическая значимость результатов:

- на основе разработанных методик создана комплексная экспертная система для выявления модифицированных цифровых изображений документов (в том числе и технической документации в машиностроении);

- установлены критерии, позволяющие установить границы применимости разработанных методик;

- проведена серия экспериментов по выявлению фактов модификации, в которых подтверждается эффективность разработанных методик.

Применение разработанных методик выявления модифицированных цифровых изображений документов позволяет повысить качество экспертизы.

Полученные в диссертационной работе результаты внедрены в учебный процесс физико-технического института ВолГУ для обучения студентов по специальности 350600 «Судебная экспертиза» по дисциплине «Спецпрактикум». Они также используется в производственном процессе группы кадров ФБУ МЦИТО ФСИН России (г. Волгоград) при установлении

8

целостности цифровых фотографических изображений. Полученные результаты приняты для использования в служебной деятельности ЭКЦ ГУВД по Волгоградской области при проведении компьютерных экспертиз, для установления подлинности цифровых графических изображений, что

подтверждено актами внедрения.

Достоверность результатов исследования обусловлена строгой аналитической аргументацией теории информации, математического анализа, теории алгоритмов, выполненной на ЭВМ программным пакетом в среде программирования «Delphi». Также достоверность полученных результатов подтверждается тем, что успешно применялись две и более разработанных методики для выявления модификаций одного и того же цифрового изображения.

Основные положения, выносимые на защиту:

1. Отсутствие целостности (периодичности) JPEG-структуры однозначно определяет факт модификации изображения, что позволило разработать методику, основанную на применении модифицированного вейвлет-преобразования и алгоритм на её основе.

2. Отличие матриц коэффициентов Фурье-разложения блоков изображения является признаком модификации изображения, что позволило разработать методику, основанную на применении Фурье-преобразования и

алгоритм на её основе.

3. Различие в цветовой насыщенности пикселей, превышающее определённый порог (он определяется индивидуально для каждого изображения), является признаком модификации изображения, что позволило разработать методику, основанную на применении цветоанализа и

алгоритм на её основе.

4. Наличие артефакта, появляющегося вследствие впервые выявленной особенности работы программного пакета Photoshop является признаком модификации изображения, что позволило разработать методику, основанную на выявлении наличия этого артефакта и алгоритм на её основе.

Апробация работы. Основные результаты работы докладывались и обсуждались на следующих симпозиумах, форумах, конференциях и семинарах: 15-й Всероссийской межвузовской научно-технической конференции студентов и аспирантов «Микроэлектроника и информатика -2008» (Зеленоград-2008), XV международной конференции «Математика. Компьютер. Образование» (Дубна-2008), XVII международной научной конференции «Лазерно-информационные технологии в медицине, биологии и геоэкологии - 2009» (Новороссийск-2009), 19-й международной конференции «Лазеры. Измерения. Информация - 2009» (Санкт-Петербург-2009), Международной конференции «Информационные технологии в образовании, технике и медицине» (Волгоград-2009), Международной научной конференции с элементами научной школы для молодёжи «Электронная культура. Информационные технологии будущего и современное электронное обучение Modern IT & (Е-) Learning» (Астрахань-2009), XIV региональной конференции молодых исследователей Волгоградской области (Волгоград-2009), Международной научной конференции «Инновационные технологии в управлении, образовании, промышленности «АСТИНТЕХ-2010» (Астрахань-2010), IX международной конференции «Оптико-электронные приборы и устройства в системах распознавания образов, обработки изображений и символьной информации. Распознавание - 2010» (Курск-2010), на семинарах кафедр электротехники и экспериментальной физики ВолгГТУ, кафедры судебной экспертизы и физического материаловедения ВолГУ.

Соответствие паспорту научной специальности. Указанная область исследований соответствует специальности 05.13.01 - «Системный анализ, управление и обработка информации (в машиностроении)», а именно: пункту 4 - «Разработка методов и алгоритмов решения задач системного анализа, оптимизации, управления, принятия решений и обработки информации», пункту 5 - «Разработка специального математического и программного обеспечения систем анализа, оптимизации, управления, принятия решений и

обработки информации», пункту 12 - «Визуализация, трансформация и анализ информации на основе компьютерных методов обработки информации».

Личный вклад автора заключается в проведении следующих этапов:

- разработана методика на основе модифицированного автором вейвлет-преобразования, позволяющая выявлять JPEG-структуру изображения, что позволяет устанавливать аутентичность цифрового изображения, также разработаны алгоритм и программное обеспечение на его основе [2,3,7, 10, 11, 13, 14, 18];

- разработана методика на основе преобразования Фурье, позволяющая выявлять модификации малых размеров, также разработаны алгоритм и программное обеспечение на его основе [6, 9, 12, 17, 19];

- разработана методика на основе цветоанализа цифрового изображения, позволяющая выявлять модификации цветных цифровых изображений, также разработаны алгоритм и программное обе�