Laboratorio di Scienze Forensi Presso il Pin S.c.r.l. - Polo Universitario Città di Prato Università di Firenze

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1 Laboratorio di Scienze Forensi Presso il Pin S.c.r.l. - Polo Universitario Città di Prato Università di Firenze

2 CHI SIAMO Il FORLAB è nato nel 2010 nell Università di Firenze dall incontro di professionisti del settore forense e ricercatori accademici Il FORLAB studia e sviluppa metodologie e tecniche per l analisi e l elaborazione di dati audio e video a fini forensi. Il FORLAB offre competenze e soluzioni per Magistrati, Avvocati, Forze dell Ordine e cittadini che desiderano ricevere assistenza tecnica nei loro procedimenti legali. Anche Assicurazioni e Testate giornalistiche possono beneficiare dei servizi del FORLAB

3 COSA OFFRIAMO CONSULENZA: il FORLAB affianca i clienti in tutte le fasi dell iter giudiziario (indagini, accertamenti tecnici, etc.) seguendo le best practices per il trattamento e la gestione delle prove digitali RICERCA: il FORLAB utilizza le più recenti tecnologie allo stato dell arte e sviluppa soluzioni innovative per l analisi dei contenuti digitali. FORMAZIONE: il FORLAB offre formazione tecnicoscientifica per risolvere specifiche problematiche forensi

4 Multimedia Forensics: tecnologie per le investigazioni Alessandro Piva Alessia De Rosa Massimo Iuliani Marco Fontani

5 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.

6 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: indicare le proprie necessità e i vincoli di applicazione delle tecnologie

7 Problematiche - Esigenze Validità probatoria dei contenuti digitali Manipolazione dell opinione pubblica Riconoscimento tra immagini (video) pedo-pornografiche create sinteticamente al computer o fotografate Modifica di contenuti per implicare situazioni non realmente esistenti 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

8 Analisi forense di contenuti multimediali Acquisizione Tecnologie Analisi Forense Metodologie Quesiti Dati Risposte Analisi dei risultati L Analisi Forense è eseguita principalmente attraverso l applicazione di Tecnologie per il Multimedia Forensic.

9 Multimedia Forensics Multimedia Forensics può rispondere alla esigenza esposta, analizzando i contenuti multimediali, partendo dall idea che ogni dispositivo di acquisizione ed ogni operazione di elaborazione dei contenuti introduce una firma caratteristica che lo contraddistingue. Scena reale Lenti Filtro ottico Schema CFA sensore luce CCD/CMOS Interpolaz. colore Elaborazione interna alla fotocamera (es: regolaz. Luminosità) Compressione JPEG della camera Immagine Digitale Finale Elaborazione esterna Immagine Digitale

10 Multimedia Forensics Queste tracce digitali vengono utilizzate per conoscere la storia del contenuto digitale, in particolare: identificare il relativo dispositivo di acquisizione (macchina fotografica, scanner, cellulare, etc.) verificare l integrità dei contenuti (hanno subito contraffazioni?) estrarre importanti informazioni (misure fotogrammetriche di oggetti o caratteristiche antropometriche di persone ) Alessia De Rosa alessia.derosa@unifi.it

11 Identificazione Sorgente Come una pistola sulla pallottola, i dispositivi di acquisizione lasciano delle tracce caratteristiche sui contenuti acquisiti. Analizzando le tracce digitali lasciate durante l acquisizione è possibile: distinguere tra contenuti reali e generati al computer distinguere tra dispositivi diversi (camera, scanner, etc.) capire quale fotocamera ha acquisito un immagine

12 Identificazione Sorgente Reale o generata al computer? Nikon Marca? Canon Modello? Dispositivo? Pentax Coolpix P80 Coolpix S500 Quale CoolpixP60? Quale stampante?

13 Identificazione Sorgente Che tipo di tracce? Color Filter Array e Interpolazione: gli scanner rilevano tutti e tre i colori in ogni pixel, le fotocamere rilevano un solo colore per ogni pixel, e stimano i rimanenti 2 colori con algoritmi di interpolazione. Rumore del Sensore: rumore caratteristico di ciascun dispositivo elettronico, dato dalle impercettibili fluttuazione della misura di intensità della luce. Proprietà fisiche e geometriche: caratteristiche geometriche, distribuzione del colore, bordi, tessiture

14 Verifica di Integrità Analizzando le tracce digitali lasciate dall elaborazione e dall acquisizione è possibile: verificare se l immagine è stata modificata, anche in piccola parte (fotomontaggio) rilevare l inserimento, la rimozione o la modifica di fotogrammi in un video studiare l integrità di registrazioni audio Che tipi di tracce? ricampionamento, compressione, operazioni non lineari, regolazione di luminosità, sfocamento, miglioramento, clonazione, fotomontaggio

15 Verifica di Integrità

16 Metodologia Metadati EXIF Analisi Visuale Rilevazione Sorgente Camera ballistic Rilevazione Contraffaz. Localizz. Contraffaz. Confronto risultati & Conclusioni

17 Altre attività Oltre alle competenze specifiche nel Multimedia Forensics, il FORLAB è anche in grado di condurre altri tipi di analisi, al fine di: migliorare la qualità di dati audio-visuali analizzare il contenuto di immagini e video

18 Miglioramento Qualità Spesso il contenuto digitale non è facilmente fruibile a causa delle cattive condizioni di acquisizione (scarsa illuminazione, risoluzione insufficiente ). Usando algoritmi per l elaborazione di immagini e video è possibile, ad esempio: migliorare contrasto e luminosità integrare l informazione da più fotogrammi per aumentare la risoluzione correggere distorsione prospettica ridurre la sfocatura

19 Analisi del Contenuto Si possono applicare metodi per estrarre informazioni: identificazione di "features per ulteriori elaborazioni (contorni, forme geometriche, oggetti di forma nota) Ricostruzione prospettica misurazione di oggetti/soggetti nella scena estrazione di misure fotogrammetriche, caratteristiche antropometriche di oggetti o persone nella scena Estrazione di Misure

20 Nel mondo reale Qual è la differenza tra teoria e pratica? Niente in teoria, una ENORME differenza in pratica! (M. Barni) Provenendo dal mondo accademico, il personale FORLAB è consapevole della differenza tra i risultati pubblicati e quelli reali. Risultati su Dataset Sintetico Risultati su Dataset Reale

21 Conclusioni Il FORLAB vuole sfruttare le sue conoscenze di ricerca per proporre metodi scientifici e metodologie finalizzate a ottenere elementi probatori dai contenuti digitali in casi reali: valutare l applicabilità in contesti pratici degli algoritmi pubblicati sviluppare soluzioni pratiche partendo da metodi allo stato dell arte proporre metodologie scientifiche per supportare i risultati ottenuti studiare il miglior modo di presentare i risultati alla parte legale

22 Contatti CONTATTI PIN S.c.r.l. Polo Universitario Città di Prato Piazza G. Ciardi, 25, Prato (PO) Alessandro Piva Alessia De Rosa Massimo Iuliani Marco Fontani