面向实时监控视频的跨模态伪造检测与定位
密码学与安全
2021-01-13 v2
摘要
网络安全漏洞使监控系统易受视频伪造攻击，在此类攻击下，真实的实时视频流被篡改以掩盖监控摄像头下的非法人类活动。传统视频取证方法可使用计算昂贵的时空分析检测和定位每帧中的伪造痕迹，但难以对实时视频馈送进行实时验证。近期工作关联时序摄像头与无线信号，利用事件级时序信息识别重放的监控视频，但无法实现对每帧的细粒度伪造检测与定位。为弥补这一不足，本文提出 Secure-Pose，一种利用摄像头附近 WiFi 信号的新型实时监控视频跨模态伪造检测与定位系统。我们观察到共存的摄像头与 WiFi 信号传达共同的人类语义信息，而对视频帧的伪造攻击会破坏此种信息对应关系。Secure-Pose 从同步的多模态信号中提取有效人体姿态特征，并在帧间与帧内攻击下检测并定位每帧中的伪造痕迹。我们使用商用摄像头与两块 Intel 5300 NIC 实现 Secure-Pose，并在真实环境中评估。Secure-Pose 达到 95.1% 的高检测准确率，并能有效定位不同伪造攻击下的篡改对象。
引用
@article{arxiv.2101.00848,
title = {Towards Cross-Modal Forgery Detection and Localization on Live Surveillance Videos},
author = {Yong Huang and Xiang Li and Wei Wang and Tao Jiang and Qian Zhang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2101.00848},
year = {2021}
}
备注
Accepted by IEEE International Conference on Computer Communications 2021