論文の概要: On the Reliability of the PNU for Source Camera Identification Tasks
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2008.12700v1
- Date: Fri, 28 Aug 2020 15:15:31 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-10-24 02:34:01.320987
- Title: On the Reliability of the PNU for Source Camera Identification Tasks
- Title（参考訳）: ソースカメラ識別タスクにおけるPNUの信頼性について
- Authors: Andrea Bruno, Giuseppe Cattaneo and Paola Capasso
- Abstract要約: PNUはSCIを実行する上で必須のツールであり、その間、法医学分野におけるこのタスクの標準デファクトとなった。
デジタルカメラ画像中のPNUトレースをキャンセル・修正・置き換える戦略は存在するが,実験手法により,撮影に用いるセンサが生成する残音の痕跡を見つけることが可能である。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.885175627590247
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The PNU is an essential and reliable tool to perform SCI and, during the
years, became a standard de-facto for this task in the forensic field. In this
paper, we show that, although strategies exist that aim to cancel, modify,
replace the PNU traces in a digital camera image, it is still possible, through
our experimental method, to find residual traces of the noise produced by the
sensor used to shoot the photo. Furthermore, we show that is possible to inject
the PNU of a different camera in a target image and trace it back to the source
camera, but only under the condition that the new camera is of the same model
of the original one used to take the target image. Both cameras must fall
within our availability.
For completeness, we carried out 2 experiments and, rather than using the
popular public reference dataset, CASIA TIDE, we preferred to introduce a
dataset that does not present any kind of statistical artifacts.
A preliminary experiment on a small dataset of smartphones showed that the
injection of PNU from a different device makes it impossible to identify the
source camera correctly.
For a second experiment, we built a large dataset of images taken with the
same model DSLR. We extracted a denoised version of each image, injected each
one with the RN of all the cameras in the dataset and compared all with a RP
from each camera. The results of the experiments, clearly, show that either in
the denoised images and the injected ones is possible to find residual traces
of the original camera PNU.
The combined results of the experiments show that, even in theory is possible
to remove or replace the \ac{PNU} from an image, this process can be, easily,
detected and is possible, under some hard conditions, confirming the robustness
of the \ac{PNU} under this type of attacks.
- Abstract（参考訳）: PNUはSCIを実行するための必須かつ信頼性の高いツールであり、その間、法医学分野におけるこのタスクの標準デファクトとなった。
本稿では,デジタルカメラ画像におけるpnuトレースのキャンセル,修正,置換を目的とした戦略が存在するが,撮影に使用するセンサが生成するノイズの残留トレースを,実験手法により検出することが可能であることを示す。
さらに、ターゲット画像に異なるカメラのPNUを注入し、元のカメラに追跡することができるが、新しいカメラがターゲット画像を取得するのに使用される元のカメラと同じモデルであるという条件下でのみであることを示す。
両方のカメラは我々の手元に収まらなければならない。
完全性のために,我々は2つの実験を行い,一般的な公開参照データセットであるCASIA TIDEを使わずに,統計的アーティファクトを提示しないデータセットを導入することを好んだ。
スマートフォンの小さなデータセットに関する予備実験では、異なるデバイスからPNUを注入することで、ソースカメラを正しく識別することは不可能であることが示された。
2つ目の実験では、同じモデルdslrで撮影した画像の大規模なデータセットを構築しました。
我々は、各画像の復号化バージョンを抽出し、各画像にデータセット内の全カメラのRNを注入し、各カメラのRPと比較した。
実験の結果は明らかに、鑑別画像と注入画像のいずれかにおいて、元のカメラPNUの残像を見つけることができることを示している。
実験の結果は、理論上、画像から \ac{PNU} を取り除いたり、置き換えたりできるとしても、このプロセスは容易に、検出でき、いくつかの厳しい条件下では可能であり、この種の攻撃下での \ac{PNU} の堅牢性を確認する。
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