多媒体谱系溯源过滤

与传统的数字取证建模（旨在孤立地分析单个对象）不同，多媒体谱系分析研究数字对象和集合随时间演化的过程。其核心组成部分之一是溯源过滤，即在可能庞大的对象池中，针对给定查询，搜索在可能的祖先（提供者或贡献者）和后代方面最相关的对象。本文提出了一种双层溯源过滤方法，以查找所有可能对给定查询 q 的创建过程有所贡献的潜在图像。在我们的解决方案中，第一层（粗筛）旨在找到最可能的“宿主”图像——即构成合成/篡改图像的主要提供者或背景。然后在第二层中细化搜索，我们在此搜索查询中可能从其他图像提取并拼接到查询图像中的更具体（可能很小）的部分。在一个包含超过一百万张图像的数据集上的实验结果表明，以查询上下文为基础的双层解决方案对于解决这一困难任务非常有用。