取证与反取证从来都是永不停息的博弈。正所谓“道高一尺魔高一丈”，当反取证者掌握足够多的信息，如，包括取证者使?的分类器类型、特征空间、甚?训练集。此时，反取证者可以获得取证者的决策平?，进?通过修改取证分析所依赖的取证特征，使之达到取证分析采?的决策平?，甚?跨过决策平?，从?使取证?法失效。

在本项工作中，作者提出了一种随机特征选择的策略，用于在面对具备完美先验知识的反取证攻击下，实现图像操作取证的目的。?先，作者从理论上证明随机特征选择策略的有效性。通过对取证和反取证双方的对抗?为建?理论模型，当反取证者实施最优攻击时，即以最优的方向和强度攻击取证特征，于是取证检测方法失效。当取证者采用随机特征选择?法后，取证分析所依赖的决策平面发生改变，而原本可以实现最优攻击的反取证方法，性能大大下降（检测错误率从%下降到50%）。随后，作者采用数值分析的方法证明了算法的性能。另外，一个有趣的发现是，当取证特征非独立同分布，并且经过归一化后，随机特征选择策略的性能更加显著。

作者将随机特征选择策略应?到两种图像操作（即?适应直?图均衡化和中值滤波检测）的检测问题。大量的实验结果显?，面对分别作?于特征域与像素域的两种基于梯度下降的反取证攻击，基于提出策略的图像操作检测?法在存在攻击的情况下，可以有效的抵抗。在?攻击的情况下，图像操作检测?法只有较?性能损失。

图1.具备完美先验知识的反取证者和采用特征选择的取证者之间的对抗示意图

相关论文已在IEEETransactionsonInformationForensicsandSecurity发表，作者为北京交通大学信息科学研究所的谌志鹏、李晓龙、倪蓉蓉、赵耀；意大利锡耶纳大学的BenedettaTondi和MauroBarni。

ZhipengChen,BenedettaTondi,XiaolongLi,RongrongNi,YaoZhao,MauroBarni,SecureDetectionofImageManipulationbymeansofRandomFeatureSelection,IEEETrans.onInformationForensicsandSecurity,vol.9no.14.pp.-.

撰稿人：李晓龙

编辑：复旦大学钱振兴