數字圖像的入侵越來越引起人們的關注，大量未加水印的數字照片，遭到入侵后，開
展取證分析工作十分困難。由于數碼相機在成像過程中，受到光學系統的制約，難以避免地存在著色像差。也就是說，圖像各像素間存在著較強的局部聯系，對圖像的修改勢必會引起圖像統計特征的變化?；诖?，提出并設計了一個適用于數字照片的圖像取證分析系統，其中對部分已有圖像入侵盲檢測算法進行了改進。
關鍵詞：數字取證;圖像偽造;統計特性;入侵檢測
數碼相機的普及使得計算機世界更加豐富多彩，當我們面對五彩繽紛的圖片世界時，不
禁要問：“這些照片是真實的嗎？”數字圖像處理軟件功能的日益強大和使用便捷，為我們帶來了許多歡樂，但同時也給數字圖像偽造犯罪創造了條件。利用拼接、修改圖像制造虛假的政治丑聞、明星軼事等等，令我們無所適從，經過“處理”的照片已達到了足以亂真的地步，“眼見為實”這個流傳了上千年的樸素真理也受到了挑戰。在打擊數字圖像入侵犯罪時，數字水印技術[1]等發揮了重要作用，可是對于一些事先沒有嵌入水印的數字圖像入侵犯罪，由于缺乏必要的技術支持，很多時候我們就顯得無能為力了，這也在無形之中助長了計算機犯罪的氣焰。
數字圖像取證，是指對數字圖像的篡改、偽造和隱密進行分析、鑒別和認證，是利用技
術手段來判斷圖像內容的真實性、完整性和原始性，是對源于數字圖像資源的數字證據進行確定、收集、識別、分析及出示法庭的過程[2]。數字圖像取證技術包括主動取證和被動取證兩種，各自有著不同的應用領域。數字圖像主動取證主要是利用數字水印技術，事先向原始
數字圖像中嵌入驗證信息，以便圖像遭到入侵時作為取證分析的憑證。數字圖像被動取證技術，又稱盲取證技術，是指在事先沒有對圖像進行干預（如嵌入水?。┑那疤嵯?，對數字圖像進行取證分析的技術。雖然，當今的圖像處理軟件修改和編輯過的圖像可以欺騙我們的視覺，但是這些“入侵”操作都會引起圖像統計特性上的變化，數字圖像盲取證技術正是通過分析這種變化，來檢測圖像是否被入侵。從當今的實際情況看，數字圖像主動取證技術由于受到各種條件制約，難以有效遏制圖像偽造犯罪的發展趨勢。相反，數字圖像盲取證技術對應用條件要求不高，實用性更強，具有廣闊的應用前景。