Elaborazione e Protezione delle Immagini

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1 Elaborazione e Protezione delle Immagini a.a Seminario su: Image Forensics per indagini giudiziarie 1

2 Elaborazione e Protezione delle Immagini Image Forensics Le prove digitali L era digitale coinvolge molteplici ambiti delle nostre vite, uno di essi è quello forense. Nel passato tutte le prove erano in formato analogico, prove fisiche. Oggi il concetto stesso di prova sta cambiando e la maggior parte dei procuratori, avvocati, giudici devono necessariamente confrontarsi con le prove digitali - digital evidences. 2

3 Elaborazione e Protezione delle Immagini Image Forensics Le prove digitali La prova digitale include tutte quelle forme di prova che sono create, elaborate, memorizzate, trasmesse per mezzo di dispositivi digitali quali computer, sistemi telefonici, sistemi di comunicazione wireless, internet, telefoni mobili, smart card, sistemi di navigazione, 3

4 Elaborazione e Protezione delle Immagini Image Forensics Un dialogo necessario Necessità di dialogo tra le due componenti: Scientifica Legale Componente scientifica: spiegare le capacità ed i limiti delle soluzioni tecnologiche disponibili, a supporto delle indagini e dei casi giudiziari Componente legale: deve indicare le proprie necessità e i vincoli di applicazione delle tecnologie 4

5 Elaborazione e Protezione delle Immagini Image Forensics Un dialogo necessario Scena del crimine Recupero dei dati digitali Copia dei dati Quesiti Analisi forense dei dati Report Analisi dei contenuti multimediali 5

6 Immagine: testimone della Elaborazione e Protezione delle Immagini Image Forensics realtà? Con l avvento della fotografia digitale (ma anche prima!) l integrità delle immagini è tutta da dimostrare! Popolarità delle fotocamere digitali. Disponibilità di software per elaborazione immagini di facile utilizzo. Una immagine falsa può essere definita come una immagine che rappresenta una scena che NON è stata ripresa come l immagine vuole lasciare intendere. 6

7 Elaborazione e Protezione delle Immagini Image Forensics Risvolti legali Validità probatoria delle immagini digitali Manipolazione dell opinione pubblica Riconoscimento tra immagini pedo-pornografiche create sinteticamente al computer o fotografate Modifica di contenuti per implicare situazioni non realmente esistenti 7

8 Elaborazione e Protezione delle Immagini Image Forensics Esigenza Conoscere quante più informazioni possibili sulla storia delle immagini che entrano a far parte di un iter giudiziale Conoscere la provenienza di queste immagini Avere informazioni sulla loro credibilità, autenticità, originalità SAPERE COSA E STATO FATTO SU UN IMMAGINE 8

9 Elaborazione e Protezione delle Immagini Image Forensics Tante informazioni utili Image Forensics può rispondere alla esigenza esposta, fornendo informazioni su: Dispositivo sorgente Specifica macchina fotografica Rivelazione di manipolazioni Dipendenza tra immagini 9

10 Elaborazione e Protezione delle Immagini Image Forensics Dispositivo sorgente Quale tipo di dispositivo ha generato l immagine? Reale o sintetica? Fotocamera digitale Scanner Telefoni cellulari Generata al computer 10

11 Specifica macchina Elaborazione e Protezione delle Immagini Image Forensics fotografica E possibile riconoscere la marca della fotocamera, il particolare modello, associare una fotografia ad uno specifico dispositivo (come pallottola-pistola) MARCA: Nikon? Canon? Pentax? NIKON: Coolpix P80? Coolpix S500? Quale Coolpix P60? 11

12 Elaborazione e Protezione delle Immagini Image Forensics Rivelazione di manipolazioni Il contenuto dell immagine è autentico? Localizzazione di regioni sospette 12

13 Elaborazione e Protezione delle Immagini Image Forensics Dipendenza tra immagini Due o più immagini aventi lo stesso contenuto possono essere una elaborazione di un altra, essere dipendenti 13

14 Elaborazione e Protezione delle Immagini Image Forensics Applicabilità in casi reali? Le forti basi scientifiche sono condizione necessaria per l affidabilità della perizia La conoscenza porta la consapevolezza dei limiti delle tecnologie Per comprendere meglio l applicabilità del Digital Image Forensics in ambito giudiziale, si è simulato un caso giudiziario mediante la collaborazione di un Avvocato 14

15 Elaborazione e Protezione delle Immagini Image Forensics Uno scenario legale Nel corso di alcune indagini viene acquisito un insieme di immagini, recuperate da internet (ad esempio un profilo di Facebook, Flickr, ecc) o dal computer sequestrato Oltre al computer, vengono sequestrati dei dispositivi che possono aver prodotto le immagini (ad esempio una macchina fotografica digitale o un cellulare) Le immagini vengono consegnate ad un perito affinché le analizzi 15

16 Elaborazione e Protezione delle Immagini Image Forensics Uno scenario legale I quesiti formulati dal Pubblico Ministero sono: 1. Le immagini sequestrate dalla Polizia Postale provengano da dispositivo di tipo fotografico o sono frutto di computer grafica o altro metodo di riproduzione di immagini (scansione)? 2. Quali sono le eventuali relazioni tra le immagini e i dispositivi sequestrati (macchina fotografica e cellulare)? 3. Le immagini hanno subito alterazioni o sono autentiche con riferimento al momento dello scatto? 4. Qual è la relazione che intercorre, se intercorre, tra le immagini pubblicate su Facebook e quelle rinvenute nel computer dell indagato? 16

17 Elaborazione e Protezione delle Immagini Image Forensics La perizia Ai quesiti posti dal PM il perito intende rispondere con gli strumenti della Digital Image Forensics Si vuole esplorare le problematiche tecnicogiuridiche ed investigative connesse al caso in esame Analizzare le soluzioni tecniche che consentono di rispondere ai quesiti del PM e validarne i risultati Capire l utilità e i limiti di perizie su immagini digitali 17

18 Iter di investigazione sulle Elaborazione e Protezione delle Immagini Image Forensics immagini A partire SOLO dalle immagini sotto esame: analisi del file contenitore dell immagine analisi visiva del contenuto analisi mediante i tool di Image Forensics confronto incrociato dei risultati provenienti dalle diverse analisi stesura dei risultati 18

19 Come è fatto un file Elaborazione e Protezione delle Immagini Image Forensics immagine? File immagine = contenitore Header con i Metadati (EXIF) = descrizione del contenuto I Dati = contenuto vero e proprio Tipi di formato per citarne alcuni: JPEG (lossy compression) TIFF (lossless compression) RAW (no standard) 19

20 Elaborazione e Protezione delle Immagini Image Forensics EXIF EXchangeable Image file Format Standard per file immagini JPEG e TIFF, o file audio (Wave) Informazioni su: date ed ora impostazioni della fotocamera: modello e produttore della fotocamera orientamento, apertura, velocità dello scatto, lunghezza focale, bilanciamento del bianco, informazioni di velocità ISO impostate una miniatura per visualizzare un'anteprima descrizioni ed informazioni di copyright informazioni relative alla locazione degli scatti (GPS) informazioni relative alla compressione dei dati 20

21 Elaborazione e Protezione delle Immagini Image Forensics EXIF Esempio file JPEG 21

22 Elaborazione e Protezione delle Immagini Image Forensics EXIF Esempio file JPEG 22

23 Elaborazione e Protezione delle Immagini Image Forensics EXIF: dati importanti Marca e modello Data acquisizione e data ultima modifica Software usato GPS Tabelle quantizzazione JPEG 23

24 Elaborazione e Protezione delle Immagini Image Forensics EXIF: c è da fidarsi? Lo standard non è manutenuto da nessuna organizzazione Lo standard definisce un tag MakerNote che permette al produttore della fotocamera di scrivere metadati in qualsiasi formato personalizzato internamente al file Il software di manipolazione fotografica a volte non riesce ad aggiornare la miniatura inclusa dopo un operazione di modifica introducendo la possibilità che un utente possa pubblicare involontariamente informazioni non corrette. I dati Exif possono essere manipolati molto facilmente 24

25 Elaborazione e Protezione delle Immagini Image Forensics EXIF: alcuni tool Exiftool: riga di comando, Windows, Mac e Linux Jhead: riga di comando, Windows, Mac e Linux Opanda Power Exif: GUI, Windows ExiftoolGUI: GUI, Windows Tool che permettono inserimento cancellazione e modifica dei dati: modificare valori data/ora relativi alle immagini estrarre diapositive, anteprime e jpeg da file RAW copiare informazioni tra i file (anche di formati differenti) cancellare singole meta-informazioni in gruppo o completamente (ad esempio per rimuovere in blocco tutte le informazioni EXIF) impostare la data di modifica file modificare i dati in modo condizionale basandosi sui valori di qualsiasi metainformazione 25

26 Elaborazione e Protezione delle Immagini Image Forensics Analisi visiva L occhio umano può percepire incoerenze nelle immagini Luci, ombre Contorni Zone uniformi Confronto tra più immagini 26

27 Strumenti di Image Forensics Elaborazione e Protezione delle Immagini Image Forensics Identificazione del dispositivo Camera Ballistic (PRNU) Rivelazione di manipolazioni (tramite JPEG, CFA, altro) Dipendenza tra immagini Una breve parentesi per dettagliare alcuni strumenti 27

28 Identificazione del dispositivo Elaborazione e Protezione delle Immagini Image Forensics Interpolazione CFA Estrazione features Rumore classificatore 28

29 Elaborazione e Protezione delle Immagini Image Forensics Feature della CFA Determinazione dei coefficienti di interpolazione delle tre bande di colore: FiltrodiBayer Algoritmi di interpolazione (bilineare, bicubico, mediano, gradient based, smooth hue, adaptive color plane) Determinazione zone ad alto gradiente orizzontale, zone ad alto gradiente verticale e zone lisce Gradiente verticale Zona liscia Gradiente orizzontale 29

30 Elaborazione e Protezione delle Immagini Image Forensics Feature della CFA Per ogni banda di colore, per ogni zona, si ricerca mediante una finestra 7x7 la ricostruzione dell interpolazione che più si avvicina alla immagine sotto analisi 3x3x7x7= 441 features CFA in ingresso al classificatore 30

31 Elaborazione e Protezione delle Immagini Image Forensics Feature del rumore Il rumore è un segnale non desiderato di origine naturale o artificiale che si sovrappone all informazione trasmessa o elaborata in un sistema Le caratteristiche del rumore servono a classificare l immagine Si fa una descrizione del rumore 31

32 Elaborazione e Protezione delle Immagini Image Forensics Feature del rumore Denoising, media e deviazione standard del rumore estratto: 2 valori 5 filtri di denoising 3 bande RGB = 30 features Analisi Wavelet, media e deviazione standard della distribuzione che descrive i coeff. Wavelet: 2 valori 3 sottobande Wavelet 3 bande RGB = 18 features Predizione lineare del rumore, media e deviazione standard dell errore di predizione in 2 zone lisce (chiare e scure): 2 valori 2 zone 3 bande RGB = 12 features = 60 features rumore in ingresso al classificatore 32

33 Identificazione del dispositivo Elaborazione e Protezione delle Immagini Image Forensics Training/testing del classificatore (SVM) Training set Testing set 33

34 Elaborazione e Protezione delle Immagini Image Forensics Dipendenza tra immagini 34

35 Elaborazione e Protezione delle Immagini Image Forensics Dipendenza tra immagini 35

36 Elaborazione e Protezione delle Immagini Image Forensics Dipendenza tra immagini E utile per: Definire l immagine sorgente originaria (root) del contenuto e raggruppare immagini che provengono dalla stessa root Capire il ruolo di differenti siti web per la formazione delle opinioni Ricostruire come l uso dell informazione trasportata dall immagine root evolve nello spazio e nel tempo Questioni di copyright 36

37 Dipendenza tra immagini: idea Elaborazione e Protezione delle Immagini Image Forensics 37

38 Dipendenza tra immagini: idea Elaborazione e Protezione delle Immagini Image Forensics 38

39 Elaborazione e Protezione delle Immagini Image Forensics Dipendenza tra immagini Concatenazione di 3 funzioni elementari: Trasformazione geometrica (φ g ) Trasformazione dei colori (φ c ) Compressione JPEG (φ J ) Queste rappresentano la maggior parte delle attività di un tipico utente. Il sistema può essere esteso per includere altre funzioni di modifica (ad es. fotomontaggio) 39

40 Dipendenza tra immagini: schema I A Match Colors Match Compression Image Denoise noise Elaborazione e Protezione delle Immagini Image Forensics Image Correlate content Registration Estimation Registration Application Image Registration content I B Image Denoise noise Correlate ρ AB Nearduplicated Image Dataset Image Correlate Correlation Matrix C Threshold Onthology Dependency Graph

41 Dipendenza tra immagini: esempio Elaborazione e Protezione delle Immagini Image Forensics 41

42 Dipendenza tra immagini: esempio Elaborazione e Protezione delle Immagini Image Forensics Le 20 immagini si raggruppano in differenti gruppi che corrispondono a sotto-grafi disgiunti Non conoscendo la reale connessione, possiamo solo valutare se i risultati sono plausibili 42

43 Dipendenza tra immagini: esempio Elaborazione e Protezione delle Immagini Image Forensics Queste immagini sono foto dell attrice che interpretò il ruolo de La ragazza con l orecchino di perla. Queste immagini sono le sole con una cornice o scritte Questa immagine non ha nessuna relazione con le altre 43

44 Elaborazione e Protezione delle Immagini Image Forensics Adesso il CASO! 2010: mediante una tesi di laurea si è sperimentata la stesura di una perizia su un set di immagini fotografiche, possibili fonti di prova in un caso giudiziario, per la verifica dell integrità delle immagini stesse => link 2011: altratesidilaureain corso, in cui si stanno sperimentando diversi tool di Image Forensics per acquisire anche informazioni circa l origine, e la dipendenza tra le foto sotto analisi 44

45 Elaborazione e Protezione delle Immagini Image Forensics References H. Gou, A. Swaminathan, M. Wu and M. Wu, "Robust Scanner Identification Based on Noise Features", in: SPIE Conference on Security, Steganography, and Watermarking of Multimedia Contents, San Jose, CA, 2007 C. McKay, A. Swaminathan, H. Gou and M. Wu, Image Acquisition Forensics: Forensic Analysis to Identify Imaging Source, in: IEEE International Conference on Acoustics, Speech, and Signal Processing, Las Vegas, NV, 2008 A. De Rosa, F. Uccheddu, A. Costanzo, A. Piva and M. Barni, "Exploring Image Dependencies: A New Challenge in Image Forensics", in: SPIE Conference on Media Forensics and Security, San Jose, CA,

46 Introduzione Laboratorio Comunicazioni e Immagini Dipartimento Elettronica e Telecomunicazioni 3 novembre 2010

47 Introduzione Creazione del caso di studio 1/2 Integrità delle immagini Scenario Il Consulente Informatico del Forlab dott. Nunzio Gagliardi ed il Pubblico Ministero della Procura della Repubblica di Prato dott. Eligio Paolini hanno pensato di simulare un caso di omicidio. Simulazione di un caso di omicidio Morte di donna (54 anni) sposata con un figlio (24 anni) presso il Palazzo di Giustizia di Prato. Ipotesi di omicidio con sospetti concentrati sui membri della famiglia. Acquisizione di tutto il materiale elettronico presente nella casa degli indagati e sul luogo del crimine. Simulazione della raccolta di prove digitali Sono stati forgiati ad hoc i dati di cui era stata disposta l acquisizione: 1 2 video recuperati dalle videocamere di sorveglianza del tribunale fotografie, prelevate da un computer e da due fotocamere presenti nell abitazione della vittima.

48 Introduzione Creazione del caso di studio 2/2 Integrità delle immagini Scenario Simulazione dei quesiti del Pubblico Ministero Il figlio afferma l esistenza di un amante della madre e le fotografie sequestrate supportano questa testimonianza marito sospettato. Il PM non è convinto, essendo insospettito dai pregressi problemi del figlio col mondo della droga. Il PM richiede una perizia sul materiale fotografico per rispondere a due quesiti: 1 Discriminazione tra le immagini integre e quelle manipolate. 2 Identificazione delle regioni manipolate. Materiale sottoposto a perizia Le 46 immagini sono in formato JPEG Exif.

49 Introduzione Creazione del caso di studio 2/2 Integrità delle immagini Scenario Simulazione dei quesiti del Pubblico Ministero Il figlio afferma l esistenza di un amante della madre e le fotografie sequestrate supportano questa testimonianza marito sospettato. Il PM non è convinto, essendo insospettito dai pregressi problemi del figlio col mondo della droga. Il PM richiede una perizia sul materiale fotografico per rispondere a due quesiti: 1 Discriminazione tra le immagini integre e quelle manipolate. 2 Identificazione delle regioni manipolate. Materiale sottoposto a perizia Le 46 immagini sono in formato JPEG Exif.

50 Introduzione Creazione del caso di studio 2/2 Integrità delle immagini Scenario Simulazione dei quesiti del Pubblico Ministero Il figlio afferma l esistenza di un amante della madre e le fotografie sequestrate supportano questa testimonianza marito sospettato. Il PM non è convinto, essendo insospettito dai pregressi problemi del figlio col mondo della droga. Il PM richiede una perizia sul materiale fotografico per rispondere a due quesiti: 1 Discriminazione tra le immagini integre e quelle manipolate. 2 Identificazione delle regioni manipolate. Materiale sottoposto a perizia Le 46 immagini sono in formato JPEG Exif.

51 Introduzione Creazione del caso di studio 2/2 Integrità delle immagini Scenario Simulazione dei quesiti del Pubblico Ministero Il figlio afferma l esistenza di un amante della madre e le fotografie sequestrate supportano questa testimonianza marito sospettato. Il PM non è convinto, essendo insospettito dai pregressi problemi del figlio col mondo della droga. Il PM richiede una perizia sul materiale fotografico per rispondere a due quesiti: 1 Discriminazione tra le immagini integre e quelle manipolate. 2 Identificazione delle regioni manipolate. Materiale sottoposto a perizia Le 46 immagini sono in formato JPEG Exif.

52 Introduzione Creazione del caso di studio 2/2 Integrità delle immagini Scenario Simulazione dei quesiti del Pubblico Ministero Il figlio afferma l esistenza di un amante della madre e le fotografie sequestrate supportano questa testimonianza marito sospettato. Il PM non è convinto, essendo insospettito dai pregressi problemi del figlio col mondo della droga. Il PM richiede una perizia sul materiale fotografico per rispondere a due quesiti: 1 Discriminazione tra le immagini integre e quelle manipolate. 2 Identificazione delle regioni manipolate. Materiale sottoposto a perizia Le 46 immagini sono in formato JPEG Exif.

53 Formato JPEG Introduzione Formato JPEG Exchangeable Image File Format Algoritmi di Image Forensics Strumenti utilizzati Il JPEG(Joint Photographic Expert Group) è uno dei formati di compressione fotografica più utilizzati. Algoritmo baseline (di tipo lossy): eliminazione di informazioni in base alle caratteristiche del HVS (Human Visual System). Algoritmo Le principali fasi sono: DCT (trasformata discreta del coseno): applicata a blocchi 8x8 f (i, j) DCT F (u, v) Quantizzazione: fase che introduce la perdita ed è irreversibile Codifica Entropica

54 Quantizzazione Introduzione Formato JPEG Exchangeable Image File Format Algoritmi di Image Forensics Strumenti utilizzati La prima fase che porta una vera perdita d informazione ed è irreversibile. Vengono eliminate le informazioni a cui siamo meno sensibili. Ciascun blocco 8x8 viene diviso per delle costanti specifiche, contenute in matrici 8x8 chiamate tabelle di quantizzazione. Operazione di quantizzazione Se indichiamo con Q(u, v) l elemento della matrice di quantizzazione e F (u, v) l elemento della matrice delle frequenze spaziali, l elemento quantizzato F Q (u, v) viene ottenuto tramite la seguente operazione: ( ) F (u, v) F Q (u, v) = round, u, v 0,..., 7 Q(u, v)

55 Quantizzazione Introduzione Formato JPEG Exchangeable Image File Format Algoritmi di Image Forensics Strumenti utilizzati Grossa flessibilità nel grado di compressione delle immagini 3 tabelle con 64 coefficienti ciascuna, i quali variano solitamente tra 1 e 25. Possono esistere possibili tabelle di quantizzazione. Questo numero è molto minore perchè gli elementi non sono scelti indipendentemente l uno dall altro. Tabelle come indicazione della sorgente Tracce lasciate dai dispositivi di acquisizione e software di photo editing. I produttori di fotocamere configurano i propri dispositivi bilanciando qualità e compressione, quindi utilizzando determinate tabelle. In alcuni casi le tabelle sono adattive In altri casi vengono usate sempre le stesse tabelle (Adobe Photoshop)

56 Exif Introduzione Formato JPEG Exchangeable Image File Format Algoritmi di Image Forensics Strumenti utilizzati Exif (Exchangeable Image File Format) è uno standard creato per delineare il metodo di registrazione dei dati immagine in un file. La specifica è utilizzata da tutti i produttori di fotocamere e da molti software di fotoritocco. Definisce: La struttura dei dati nel file immagine I tag utilizzati dallo standard (metadati contenuti) Informazioni I dati presenti nel file includono informazioni su: Marca e modello della fotocamera Configurazione della fotocamera Data ed ora dell acquisizione/data ed ora dell ultimo salvataggio Software utilizzato per l ultimo salvataggio Dimensioni dell immagine Tabelle di quantizzazione Spazio di colori ed istogrammi

57 Exif Introduzione Formato JPEG Exchangeable Image File Format Algoritmi di Image Forensics Strumenti utilizzati Exif (Exchangeable Image File Format) è uno standard creato per delineare il metodo di registrazione dei dati immagine in un file. La specifica è utilizzata da tutti i produttori di fotocamere e da molti software di fotoritocco. Definisce: La struttura dei dati nel file immagine I tag utilizzati dallo standard (metadati contenuti) Informazioni I dati presenti nel file includono informazioni su: Marca e modello della fotocamera Configurazione della fotocamera Data ed ora dell acquisizione/data ed ora dell ultimo salvataggio Software utilizzato per l ultimo salvataggio Dimensioni dell immagine Tabelle di quantizzazione Spazio di colori ed istogrammi

58 Introduzione Algoritmo Single Compression Formato JPEG Exchangeable Image File Format Algoritmi di Image Forensics Strumenti utilizzati coefficiente C j delle basse frequenze, di tutti blocchi 8x8, si crea un istogramma. Tramite gli istrogrammi si calcola la probabilità che i blocchi facciano parte di una zona manipolata. Viene costruita una mappa di probabilità (BPPM) in cui ogni pixel corrisponde ad un blocco ed il suo valore alla probabilità di essere manipolato.

59 Applicativi Introduzione Formato JPEG Exchangeable Image File Format Algoritmi di Image Forensics Strumenti utilizzati 1 JPEGSnoop: Un applicazione per Windows in fase di sviluppo, che esamina e decodifica le informazioni contenute all interno di immagini compresse JPEG. 2 Matlab: Per utilizzare in modo automatico metadati estratti e per rendersi indipendenti da uno specifico software Utilizzi MatLab Estrazione di metadati attraverso funzioni già esistenti Estrazione delle matrici di quantizzazione tramite la libreria JPEGlib Implementazione di funzioni per la classificazione delle immagini in base ai metadati Clusterizzazione delle immagini in base alle tabelle di quantizzazione Utilizzo di algoritmi di Image Forensics sviluppati in ambiente Matlab

60 Dataset 1/2 Introduzione Estrazione metadati Exif Estrazione tabelle di quantizzazione Algoritmo Single Compression Analisi visiva

61 Dataset 2/2 Introduzione Estrazione metadati Exif Estrazione tabelle di quantizzazione Algoritmo Single Compression Analisi visiva

62 Introduzione Estrazione e utilizzo di Metadati Exif Estrazione metadati Exif Estrazione tabelle di quantizzazione Algoritmo Single Compression Analisi visiva Vengono estratte le seguenti informazioni: Marca e modello della fotocamera Data ed ora dell acquisizione/data ed ora dell ultimo salvataggio Software utilizzato per l ultimo salvataggio Tabelle di quantizzazione Classificazione dei dati Si vogliono classificare/clusterizzare le immagini in base a: Fotocamera di acquisizione Consistenza o inconsistenza delle date di acquisizione e di ultima modifica Software utilizzato per l ultimo salvataggio

63 Introduzione Estrazione e utilizzo di Metadati Exif Estrazione metadati Exif Estrazione tabelle di quantizzazione Algoritmo Single Compression Analisi visiva Vengono estratte le seguenti informazioni: Marca e modello della fotocamera Data ed ora dell acquisizione/data ed ora dell ultimo salvataggio Software utilizzato per l ultimo salvataggio Tabelle di quantizzazione Classificazione dei dati Si vogliono classificare/clusterizzare le immagini in base a: Fotocamera di acquisizione Consistenza o inconsistenza delle date di acquisizione e di ultima modifica Software utilizzato per l ultimo salvataggio

64 Metadati Exif Introduzione Estrazione metadati Exif Estrazione tabelle di quantizzazione Algoritmo Single Compression Analisi visiva Classificazione in base alla fotocamera di acquisizione Nikon COOLPIX L1 Nikon COOLPIX L19

65 Metadati Exif Introduzione Estrazione metadati Exif Estrazione tabelle di quantizzazione Algoritmo Single Compression Analisi visiva Classificazione in base alla consistenza delle date di acquisizione ed ultima modifica e ai software di ultimo salvataggio Firmware Nikon COOLPIX L1/L19 Microsoft Photo Gallery Adobe Photoshop Date uguali Date diverse

66 Metadati Exif Introduzione Estrazione metadati Exif Estrazione tabelle di quantizzazione Algoritmo Single Compression Analisi visiva Classificazione in base alla consistenza delle date di acquisizione ed ultima modifica e ai software di ultimo salvataggio Firmware Nikon COOLPIX L1/L19 Microsoft Photo Gallery Adobe Photoshop Date uguali Date diverse

67 Metadati Exif Introduzione Estrazione metadati Exif Estrazione tabelle di quantizzazione Algoritmo Single Compression Analisi visiva Classificazione in base alla consistenza delle date di acquisizione ed ultima modifica e ai software di ultimo salvataggio Firmware Nikon COOLPIX L1/L19 Microsoft Photo Gallery Adobe Photoshop Date uguali Date diverse

68 Metadati Exif Introduzione Estrazione metadati Exif Estrazione tabelle di quantizzazione Algoritmo Single Compression Analisi visiva Classificazione in base alla consistenza delle date di acquisizione ed ultima modifica e ai software di ultimo salvataggio Firmware Nikon COOLPIX L1/L19 Microsoft Photo Gallery Adobe Photoshop Date uguali Date diverse

69 Matrici di quantizzazione Introduzione Estrazione metadati Exif Estrazione tabelle di quantizzazione Algoritmo Single Compression Analisi visiva Clusterizzazione delle immagini in base alle tabelle di quantizzazione ha confermato l insieme delle immagini sospette. Luminanza Crominanza

70 algoritmo 1/6 Introduzione Estrazione metadati Exif Estrazione tabelle di quantizzazione Algoritmo Single Compression Analisi visiva

71 algoritmo 2/6 Introduzione Estrazione metadati Exif Estrazione tabelle di quantizzazione Algoritmo Single Compression Analisi visiva

72 algoritmo 3/6 Introduzione Estrazione metadati Exif Estrazione tabelle di quantizzazione Algoritmo Single Compression Analisi visiva

73 algoritmo 4/6 Introduzione Estrazione metadati Exif Estrazione tabelle di quantizzazione Algoritmo Single Compression Analisi visiva

74 algoritmo 5/6 Introduzione Estrazione metadati Exif Estrazione tabelle di quantizzazione Algoritmo Single Compression Analisi visiva

75 algoritmo 6/6 Introduzione Estrazione metadati Exif Estrazione tabelle di quantizzazione Algoritmo Single Compression Analisi visiva

76 Analisi visiva 1/8 Introduzione Estrazione metadati Exif Estrazione tabelle di quantizzazione Algoritmo Single Compression Analisi visiva

77 Analisi visiva 2/8 Introduzione Estrazione metadati Exif Estrazione tabelle di quantizzazione Algoritmo Single Compression Analisi visiva

78 Analisi visiva 3/8 Introduzione Estrazione metadati Exif Estrazione tabelle di quantizzazione Algoritmo Single Compression Analisi visiva

79 Analisi visiva 4/8 Introduzione Estrazione metadati Exif Estrazione tabelle di quantizzazione Algoritmo Single Compression Analisi visiva

80 Analisi visiva 5/8 Introduzione Estrazione metadati Exif Estrazione tabelle di quantizzazione Algoritmo Single Compression Analisi visiva

81 Analisi visiva 6/8 Introduzione Estrazione metadati Exif Estrazione tabelle di quantizzazione Algoritmo Single Compression Analisi visiva

82 Analisi visiva 7/8 Introduzione Estrazione metadati Exif Estrazione tabelle di quantizzazione Algoritmo Single Compression Analisi visiva

83 Analisi visiva 8/8 Introduzione Estrazione metadati Exif Estrazione tabelle di quantizzazione Algoritmo Single Compression Analisi visiva

84 Introduzione del Pubblico Ministero L analisi ha permesso di: Indurre un ragionevole dubbio di alterazione su alcune immagini Individuare zone manipolate attraverso algoritmi di Image Forensics Individuare artefatti attraverso analisi visiva che confermano i risultati degli algoritmi ed offrono ulteriori informazioni Ipotesi formulate dal PM Tentativo di nascondere una terza persona Sostituzione di un oggetto/contenitore importante con uno di poco conto Tentativo di camuffare un identità Creazione di un contesto fasullo

85 La verità 1/7 Introduzione

86 La verità 2/7 Introduzione

87 La verità 3/7 Introduzione

88 La verità 4/7 Introduzione

89 La verità 5/7 Introduzione

90 La verità 6/7 Introduzione

91 La verità 7/7 Introduzione