Integridad en vídeos de dispositivos móviles

TRABAJO FIN DE GRADO GRADO EN INGENIERÍA INFORMÁTICA CURSO 2015-2016 INTEGRIDAD EN VÍDEOS DE DISPOSITIVOS MÓVILES Roumen Da on Medenou Di ec o es: Luis Ja ie Ga cía Villalba Ana Lucila Sando al O ozco Depa amen o de Ingenie ía del So wa e e In eligencia A i icial FACULTAD DE INFORMÁTICA UNIVERSIDAD COMPLUTENSE DE MADRID i El p esen e T abajo Fin de G ado se enma ca den o de un p oyec o de in es igación i ulado RAMSES ap obado po la Comisión Eu opea den o del P og ama Ma co de In es igación e Inno ación Ho izon e 2020 y en el que pa icipa el G upo GASS del Depa amen o de Ingenie ía del So wa e e In eligencia A i icial de la Facul ad de In o má ica de la Uni e sidad Complu ense de Mad id (G upo de Análisis, Segu idad y Sis emas, h p://gass.ucm.es, g upo 910623 del ca álogo de g upos de in es igación econocidos po la UCM). Po azones de con idencialidad del p oyec o se ha omi ido in o mación del abajo desa ollado pa a no in ingi la no ma i a co espondien e. ________________________ Roumen Da on Medenou iii Ag adecimien os Quie o ag adece a mis di ec o es la posibilidad de ealiza el p esen e abajo, ag adecimien os que ex iendo al es o de miemb os del G upo GASS, po habe me enseñado y ayudado an o. Resumen Con ecuencia una pe sona conec ada a In e ne sube ídeos a una ed social desde su mó il. Es o es así po la popula ización de los sma phones de bajo cos e y po el inc emen o del uso de las edes sociales mul imedia. Cuando se isionan és os, su ge la p egun a: ¿Hab á sido edi ado? ¿Es e dade o? Ac ualmen e, las écnicas o enses pa a imágenes son bas an e so is icadas. En cambio, las o ien adas a ídeos digi ales y, pa icula men e, a ídeos digi ales de disposi i os mó iles, es án apenas en sus comienzos. Es e abajo o ma pa e de un p oyec o de in es igación inanciado po la Comisión Eu opea den o del P og ama Ma co de In es igación e Inno ación Ho izon e 2020 denominado RAMSES que iene, en e o os obje i os, el desa ollo de una po en e he amien a de análisis o ense pa a ídeos digi ales de disposi i os mó iles. Más conc e amen e, la con ibución que apo a el p esen e abajo a la ci ada he amien a es el diseño e implemen ación de un mé odo de análisis o ense que indica al usua io las zonas del ídeo que son poco iables, lo cual es muy ú il a la ho a de de ec a manipulaciones. Palab as cla e Análisis o ense, disposi i o mó il, he amien a, in eg idad, manipulación, edes sociales, Theia, ídeos. ii Abs ac People, connec ed o he In e ne , on a egula basis, upload ideos o Social Ne wo ks, using mobile phones. This is due o he popula isa ion o low-end Sma phones, and o he ise o Mul imedia O ien ed Social Ne wo ks. When we wa ch a homemade ideo, we ask ou sel es i i has been edi ed, whe he i ’s ake o no . When wo king wi h pho og aphs, o ensic echniques and me hods a e qui e sophis ica ed. On he o he side, implemen a ions o o ensic me hods applied o Digi al Video, a e s ill in an ea ly s age. This wo k is a pa o a much bigge p ojec , inanced by The EU F amewo k P og amme o Resea ch and Inno a ion Ho izon 2020, named as RAMSES. I has objec i es such as de eloping a powe ul Fo ensic Tool on mobile de ices digi al ideo, among o he s. Mo e speci ically, he con ibu ion made by his wo k o he abo e men ioned ool, is he design and implemen a ion o a o ensic analysis echnique which pinpoin s he no e y eliable a eas o a ideo. Tha is qui e use ul when de ec ing ampe ing. Keywo ds Fo ensic analysis, in eg i y, manipula ion, mobile de ice, social ne wo k, Theia, ool, ideos. . x ÍNDICE DE FIGURAS Figu a 1.1: Diag ama de Gan de la plani icación del p oyec o ......................................... 4 Figu a 2.1 Ma co gene al de un sis ema de p ocesamien o de imágenes y ídeo ............ 7 Figu a 2.2. P oceso de adquisición de ídeos en cáma as digi ales .................................... 9 Figu a 2.3: Es uc u a de un g upo de imágenes ................................................................. 14 Figu a 4.1. Apa iencia gene al de la pes aña Exi In o ......................................................... 29 Figu a 4.2. Geoposicionamien o en Google Maps ............................................................... 31 Figu a 4.3. Apa iencia gene al de la pes aña DDBB P ojec s .............................................. 32 Figu a 4.4. Visualización de las imágenes de un p oyec o ................................................. 33 Figu a 4.5. Que y Se ................................................................................................................ 34 Figu a 4.6. Ad anced Que y ...................................................................................................... 35 Figu a 4.7. Geoposicionamien o de un g upo de imágenes en Google Maps ................. 36 Figu a 5.1 Esquema gene al de uncionamien o del algo i mo ......................................... 38 x i 1 1. INTRODUCCIÓN 1.1. Mo i ación Los disposi i os mó iles ac uales, es án pe manen emen e in e conec ados. En la e a del ‘In e ne de las cosas’, y los disposi i os mó iles ac uales no son exac amen e o denado es pe sonales. Median e demonios de mensaje ía, clien es a edes sociales, o incluso malwa e, los disposi i os mó iles pueden, sin in e ención alguna, ecibi , en ia y almacena piezas de in o mación, ya sean imágenes, iche os de ideo, e c. Cuando una pe sona se encuen a, po so p esa, con un iche o de ideo en su mó il se hace las siguien es p egun as: ¿lo he g abado yo? ¿es un ideo anilla (no-manipulado)? Los me ada os, a día de hoy, son algo opcional, y el so wa e clien e de edes sociales suele bo a los. Po lo an o, es necesa ia la implemen ación de écnicas de análisis o ense de ídeos, que pe mi an a las pe sonas y au o idades pode gene a cie os da os que ca ac e icen dichos ideos. 1.2. Con ex o El p esen e T abajo Fin de G ado se enma ca den o de un p oyec o de in es igación i ulado RAMSES ap obado po la Comisión Eu opea den o del P og ama Ma co de In es igación e Inno ación Ho izon e 2020 (Con oca o ia H2020-FCT-2015, Acción de Inno ación, Núme o de P opues a: 700326)y en el que pa icipa el G upo GASS del Depa amen o de Ingenie ía del So wa e e In eligencia A i icial de la Facul ad de In o má ica de la Uni e sidad Complu ense de Mad id (G upo de Análisis, Segu idad y Sis emas, h p://gass.ucm.es, g upo 910623 del ca álogo de g upos de in es igación econocidos po la UCM). 2 Además de la Uni e sidad Complu ense de Mad id pa icipan las siguien es en idades:  T eelogic Telemá ica y Lógica Racional pa a la Emp esa Eu opea SL (España)  Minis é io da Jus iça (Po ugal)  Uni e si y o Ken (Reino Unido)  Cen o Rice che e S udi su Sicu ezza e C iminali à (I alia)  Fachhochschule u O en liche Ve wal ung und Rech sp lege in Baye n (Alemania)  T ila e al Resea ch & Consul ing LLP (Reino Unido)  Poli ecnico di Milano (I alia)  Se ice Public Fede al In e ieu (Bélgica)  Uni e si ae des Saa landes (Alemania)  Di ección Gene al de Policía - Minis e io del In e io (España) 1.3. Obje i os El p esen e T abajo Fin de G ado (TFG) iene los siguien es obje i os:  Es udia mé odos exis en es de ca ac e ización de ídeos digi ales y su e icacia.  Elegi uno o a ios mé odos pa a de e mina la in eg idad de un ideo.  Depu a y Documen a la ins alación y uso del F amewo k de Desa ollo en GNU/Linux, a in de p epa a lo pa a mul ipla a o ma ( an o mul i-S.O como en a ias a qui ec u as ha dwa e). 3 1.4. Plan de T abajo El p oyec o es á compues o de cua o ases: Fase P e ia, Documen ación, Diseño e Implemen ación. Asimismo, cada ase con iene sus ac i idades en e las cuales des acan: Diseño, Implemen ación y P uebas. Todas és as se han desa ollado en pa alelo, pe o según la ase en la que se encon aba el p oyec o, cada una se e ec uaba con mayo o meno in ensidad. La Figu a 1.1 mues a el diag ama de Gan del p oyec o. Nomb e de a ea Du ación (días) Inicio Fin Fase P e ia 92 03/10/15 07/02/16 ● Plani icación 15 ● Es udio de abajos p e ios 30 ● Es udio de ecnologías exis en es 15 ● Despliegue y ac ualización de pla a o ma de desa ollo 32 Fase de Documen ación 30 08/02/16 21/03/16 ● Plani icación 20 ● Análisis de Riesgos 10 Fase de Diseño 30 22/03/16 28/03/16 ● Toma de equisi os 10 ● Especi icación de Obje i os 200 ● P epa ación de la memo ia 15 Fase de Implemen ación 40 10/05/16 04/07/16 Fase de P uebas 14 05/07/16 24/07/16 Tabla 1.1. Ac i idades de la ase de ejecución del p oyec o 4 Figu a 1.1: Diag ama de Gan de la plani icación del p oyec o 5 1.5. Es uc u a de la memo ia El es o del abajo es á o ganizado en 7 capí ulos con la siguien e es uc u a. En el capí ulo 2 se in oducen concep os básicos pa a comp ende el análisis o ense en ídeos de disposi i os mó iles, es o es, el p oceso de gene ación de un ídeo digi al y los elemen os de la cáma a que si en de base pa a las écnicas o enses en ídeos. También se ealiza un es udio de la comp esión y los ipos de codi icación de un ídeo y una desc ipción de la me odología más u ilizada pa a almacena ideos en And oid, que es el H264 den o de con enedo mp4. En el capí ulo 3 se p esen a un es ado del a e sob e écnicas o enses elacionadas con la de ección de manipulaciones de ídeos de disposi i os mó iles. En el capí ulo 4 se especi ica una he amien a pa a el análisis o ense de imágenes y ídeos digi ales denominada Theia, desc ibiendo sus p incipales ca ac e ís icas y uncionalidades. En el capí ulo 5 se p esen a la con ibución de es e abajo, que consis e en la implemen ación de un algo i mo de comp obación de la in eg idad de un ídeo con o ma o MP4. Asimismo, se p esen a un expe imen o ealizado pa a alida la e icacia del algo i mo. En el Capí ulo 6 se p esen an las p incipales conclusiones ex aídas de es e abajo y las líneas de abajo u u o. En los capí ulos 7 y 8 se ealiza un esumen en inglés de la in oducción y las conclusiones del abajo. 6 7 2. ANÁLISIS FORENSE EN VÍDEOS DIGITALES Pa a comp ende las di e en es écnicas de análisis o ense de en ídeo digi ales, p ime o se equie e conoce cómo es á compues a una cáma a o og á ica y cuál es el p ocedimien o que se ealiza pa a gene a un ídeo. Según [Moe12] a menudo se aplica el ma co gene al que se ilus a en la Figu a 2.1. Figu a 2.1 Ma co gene al de un sis ema de p ocesamien o de imágenes y ídeo El sis ema abaja con ídeos e imágenes y no odos los bloques es án incluidos en un sis ema en pa icula , sin emba go el ma co gene al p opo ciona una guía muy ú il. A con inuación se desc ibe el p opósi o de los di e en es bloques:  Adquisición de imágenes y ídeos: Se e ec úa odo lo elacionado con la cáma a y la con igu ación de su sis ema. Po ejemplo, el ipo de cáma a, ajus es de cáma a, la óp ica y la uen e de luz.  P e p ocesamien o: Se ejecu an cie os p ocesos a la imagen an es de una ans o mación eal. Po ejemplo con e i la imagen de colo a escala de g ises o eco a la pa e más in e esan e de la imagen.  Segmen ación: Se ex ae a in o mación de in e és de la imagen o da os de ídeo. En el ejemplo de la Figu a 2.1. la in o mación son los dedos. La imagen de la pa e in e io mues a que se han segmen ado los dedos incluido algo de uido. 14  Imágenes de codi icación median e p edicción (P-F ames): Con ienen in o mación de la compensación de mo imien o de la imagen p eceden e, ya sea del ipo P-F ame o I-F ame.  Imágenes de codi icación median e p edicción bidi eccional (B-F ames): Con ienen in o mación di e en e de las imágenes p eceden e y siguien e. Un GOP siemp e empieza con una imagen ipo I-F ame, seguida de cualquie núme o de I-F ames y P-F ames, conside ados como ma cos de anclaje. En e cada pa de o og amas consecu i os de anclaje pueden apa ece a ios B- F ames como se obse a en la Figu a 2.3. Figu a 2.3: Es uc u a de un g upo de imágenes Un I-F ame no se e ie e a ningún o o o og ama de ídeo y, po lo an o, puede se decodi icado de o ma independien e, p opo cionando un pun o de en ada pa a un ápido acceso alea o io al ídeo comp imido. Asimismo, la codi icación de un o og ama P-F ame se basa en un ma co de anclaje an e io , mien as que la codi icación de un o og ama B-F ame se puede basa en dos ma cos de anclaje: uno an e io y uno pos e io . Si la in o mación de la imagen I- ame se encuen a en RGB debe con e i se a YUV, an es de comenza el p oceso de comp esión. Es o es he edado de JPEG y es i al pa a la comp esión ya que el ojo humano es más sensible al componen e Y que a las componen es CbC . Es o pe mi e al algo i mo disminui la can idad de da os pa a la ep esen ación del colo . 15 2.2.2. Comp esión H.264/MPEG-4 AVC El es ánda H.264/MPEG-4 Ad anced Video Coding (AVC) es una e olución de la codi icación es ablecida en los es ánda es MPEG e In e na ional Telecommunica ion Union (ITU). Algunas mejo as con espec o a los es ánda es an e io es son: 1. Uso de es imación de mo imien o o Mo ion Es ima ion pa a mejo a la p edicción en e o og amas (in e -pic u e p edic ion) y elimina edundancias empo ales. 2. Uso de la co elación espacial de los da os pa a ealiza la p edicción in a o og amas (in a-pic u e p edic ion). 3. La cons ucción de esiduos como la di e encia en e las imágenes p edecidas y las imágenes o iginales. El uso de una ans o mada espacial disc e a y la aplicación de un il o pa a elimina edundancias espaciales y po úl imo la codi icación de la en opía de los coe icien es esiduales de la ans o mada y de los da os de apoyo, como los ec o es de mo imien o que se calculan al usa la es imación de mo imien o. El es ánda H.264/AVC se di ide en dos pa es: Una capa de codi icación de ídeo o Video Coding Laye (VCL), que ep esen a la codi icación y el con enido de ídeo, y la capa de abs acción de ed o Ne wo k Abs ac ion Laye (NAL), que adap a la in o mación que p o iene de VCL, que pos e io men e le p opo ciona un o ma o. En es e abajo se hace én asis en la capa de abs acción de ed que es necesa ia pa a ealiza la ex acción de o og amas p esen ado en capí ulos pos e io es. 2.3. Impo ancia del Análisis Fo ense La necesidad de ealiza un análisis o ense en disposi i os mó iles su ge a pa i de las bondades y ca ac e ís icas ecnológicas que pueden o ece es e ipo de disposi i os. Po ejemplo, la acilidad de implemen a aplicaciones pa a 16 es os disposi i os en poco iempo [AZ06], la capacidad de almacena , edi a , elimina e imp imi documen os elec ónicos, el uso de mensajes de ex o, mensajes mul imedia y con e saciones a a és de aplicaciones de edes sociales (lo más eque ido en la ac ualidad), el uso de pla a o mas en línea pa a ealiza ope aciones banca ias, comp as a a és de la web y odas aquellas ope aciones ealizadas con da os sensibles. Po an o, hoy en día, los disposi i os mó iles son elemen os que p o een in o mación ú il que debe á a a se con cau ela y p ecisión. 2.4. Uso de Vídeos en el Análisis Fo ense Pa iendo del hecho que en el mundo hay más elé onos mó iles que pe sonas y que g an pa e son sma phones que g aban ídeos, es ampliamen e conocido que la mayo ía de disposi i os mó iles ac ualmen e ienen sis ema ope a i o And oid, y pa icula men e en EEUU son IPhones. Sin miedo a equi ocación, p ác icamen e el 100% de los disposi i os mó iles lle a una e sión de And oid igual o supe io a 3.0. Es o lle a a pensa que el es ánda de empaque ado y comp esión de ideo es el H264 MP4 [In 16]. En cie o sen ido, es una sue e que MPEG4 siga u ilizándose, ya que iene asgos comunes con MPEG2 [In 96]. In es igado es y p o esionales han ealizado es udios e implemen aciones de dicho es ánda y desa ollado écnicas o enses de ca ac e ización de dichos ídeos digi ales, con el obje i o de acili a su azabilidad, ga an iza su in eg idad, en e o as cosas. Po que al in y al cabo, los ideos no son más que o a pieza de in o mación. Cualquie ipo de análisis o ense al que pueda some e se, po ejemplo, un documen o PDF, debe ene su equi alen e pa a ideos. La mayo ía de he amien as de edición de ídeo exis en es no uncionan di ec amen e en el dominio comp imido. Po lo an o, el p oceso de edición de una secuencia de ídeo se compone de es pasos p incipales: Decodi icación de 17 la secuencia de en ada, edición del ídeo eal y e-codi icación del ídeo edi ado. Conoce y en ende es e p oceso es muy ú il pa a el análisis o ense ya que pe mi e iden i ica posibles manipulaciones. Algunos in es igado es ya es án u ilizando es e p oceso pa a al in. 2.5. Técnicas de Análisis Fo ense En el caso del desa ollo de écnicas de análisis o ense en ídeos digi ales, exis e poca li e a u a al espec o. Según [BFM+12a], las écnicas o enses en ídeos se ag upan en he amien as o enses según el obje i o a cumpli : he amien as o enses pa a el análisis de adquisición, comp esión y au en icación de un ídeo. Algunos abajos se basan di ec amen e en la secuencia de codi icación y o as en la ex acción de o og amas aplicando a algún mé odo de clasi icación pa a imágenes ijas [RP07] [MTT12]. Hay que ene en cuen a que la in eg idad y au en icidad de un ídeo no puede ga an iza se al 100% ni mucho menos. Sob e odo po que la comp esión de ideo gene a muchísimo uido, po no habla de la p opia comp esión in a- o og ama. Pa a un ídeo sospechoso, el ec o local de mo imien o local es usado pa a segmen a egiones de ondo, en cada o og ama. En unción de la segmen ación de los ondos, y la can idad de mo imien o del p ime plano, la secuencia de p edicción modi icada esidual es calculada, y es a iene huellas consis en es de una posible doble comp esión. Después del pos -p ocesado, los esul ados de de ección y es imación GOP, son ob enidos al aplica el análisis empo al pe iódico a la secuencia gene ada. 18 19 3. ESTADO DEL ARTE A pesa de se más complicado que pa a las imágenes, c ea un ídeo alsi icado aho a es más sencillo que an es, debido a la disponibilidad de he amien as de edición de ídeos. Al mismo iempo, los ídeos son ampliamen e u ilizados pa a la igilancia, y po lo gene al se conside an una p ueba mucho más ue e que una sola oma de ídeo. Hay di e en es mane as de manipulación de un ídeo, y algunos de ellos no son complicados en absolu o: uno puede es a in e esado en la sus i ución o eliminación de algunos o og amas (po ejemplo, de una g abación de ídeo- igilancia), duplica un conjun o de o og amas, in oduci , o elimina algunos de los obje os de la escena. Es posible iden i ica écnicas de an i- o ense de ídeo como la alsi icación de un ídeo po medio de la edundancia espacial y empo al. La edundancia espacial o in a se ealiza a ando cada o og ama de o ma independien e. La edundancia empo al conside a la elación que exis e en e o og amas adyacen es. Aunque se ía posible analiza la in eg idad de un ídeo aplicando las he amien as o enses de imágenes, es e en oque se conside a poco p ác ico po las siguien es azones:  Complejidad: Las he amien as pa a la de ección de alsi icaciones en las imágenes po lo gene al ienen ele ada complejidad de p ocesamien o.  Fiabilidad: La copia o eliminación de o og amas no se ía de ec ado po ninguna he amien a o ense de imágenes.  Con eniencia: la c eación de ídeos que son manipulados que son cons an es en el iempo son muy di íciles de de ec a po lo que es e ipo de elaciones en e los o og amas son un ac i o alioso pa a la iden i icación de la alsi icación. 20 La doble comp esión de ipo 1 consis e en que el ídeo manipulado, sigue la misma es uc u a GOP que el o iginal. Po lo an o, nos encon amos con o og amas-I que han su ido una doble comp esión, muy pa ecida a la doble comp esión JPEG. La doble comp esión de ipo 2, implica que el ideo manipulado no sigue la misma es uc u a GOP que el o iginal. Po lo an o algunos o og amas-I pasan a se o og amas-P. Po lo an o, los mé odos pa a ipo 1 o ecen un endimien o pob e al se aplicados a ma e ial e-comp imido de ipo 2. Hay a ios mé odos pa a de ec a la doble comp esión ipo 2, en e los que pueden menciona se los siguien es: En [SLL12] se desa olló un mé odo au oma izado, comp obándolo con écnicas an i- o enses. En [WF06] se usa la pe iodicidad de la secuencia esidual media de p edicción. En [VPFB+12] se p opuso una écnica basada en la p edicción median e a iación de mac obloques en los o og amas-P ecodi icados. Es pa ame izable pa a a ios g ados de comp esión y es capaz de de ec a el amaño de GOP inicial. En [LWH08] se u o en cuen a los e o es de bloque de los ídeos e- comp imidos, al bo a di e en es o og amas de una secuencia dada. Aun así, es e mé odo no es au oma izable, necesi a de un se humano pa a da el is o bueno inal. En [SSCL15] se p opusie on dos mé odos o enses posibles, que pudie on de o a los mé odos an i- o ense p opues os en ideos H.264. EL p ime mé odo consis e en emplea el il o de desbloqueo de H.264/AVC y el segundo mé odo es á elacionado con la selección del pa áme o de cuan ización. La de ección de e-comp esión de ipo II es complicada, ya que el amaño GOP del ideo o iginal es desconocido. Los es udios exis en es ace ca de de ección de e-comp esión de ipo II se cen an an o en el dominio comp imido como en el descomp imido. Pe o muy pocos se ijan en el con enido comp imido y el con enido isible al usua io. 21 En [BFM+12b] se p opone un mé odo pa a iden i ica las egiones manipuladas en MPEG- 2 con sólo I-F ames. Pos e io men e, los mismos au o es p oponen ene en cuen a la in o mación sob e el e o de mo imien o al u iliza P-F ames, a in de de ec a eliminación o adición de ma cos. En [SWJ12], es iman el pa áme o de cuan i icación y los ec o es de mo imien o de ma cos decodi icados. En [JWS+13] se p opone un nue o en oque pa a la iden i icación de una secuencia de ídeo que se ha codi icado doblemen e. Es e mé odo unciona al ecomp imi el ídeo bajo análisis con los es posibles códecs y al calcula una medida de simili ud en e las dos secuencias. En [LBR+13] se p opone un mé odo pa a de ec a si un ídeo se ha codi icado dos eces, si es e es el caso, es ima el amaño del g upo de imágenes (GOP) empleado du an e la p ime a codi icación. En la p opues a se u iliza una huella obus a y muy dis in i a basada en la a iación de los ipos de p edicción de mac obloques en los P- ames ecodi icados. Una en aja de es a a iación de p edicción de huella (VPF) es su p esencia en el ídeo codi icado dos eces sin la necesidad de e-comp esión. Po o a pa e, eniendo en cuen a que la VPF se hace e iden e sólo en P-F ames que se in acodi ican en la p ime a codi icación no conside an el uso de B-F ames. Pa a al in, se limi a la comp esión que se ealiza de acue do al pe il de base pa a H.264 y al pe il equi alen e pa a MPEG-2 y MPEG-4. Es os pe iles de sopo e sólo es án en I- F ames y P-F ames, jun o con los es p incipales ipos de mac obloques: in a- codi icado (I-MB), in e -codi icados (P-MB) y omi idos (S-MB). Un I-F ame codi icado sólo puede con ene mac obloques I-MB, mien as que P-F ames codi icados pueden con ene cualquie a de los mac obloques mencionados, es deci , I-MB, P-MB o S-MB. En gene al, la ma iz de cuan i icación o el ac o de calidad pa a codi ica un I-F ame di ie en de la conside ada pa a un cuad o P- F ame debido a que los I-F ames se u ilizan de o ma di ec a o indi ec amen e 22 como e e encia pa a codi ica a ias amas u u as. Se concluye que si se puede de ec a esas a iaciones en el núme o de ipos de p edicción I-MB y S- MB, en onces se puede de de ec a si una doble codi icación de la misma secuencia ha sido lle ada a cabo y, si es e es el caso, se puede es ima el amaño de la p ime a GOP de esas a iaciones. La VPF se puede u iliza pa a de ec a doble codi icación y pa a es ima el amaño de GOP de la p ime a comp esión En [VPFB+12] se abo da la localización de alsi icación en ídeos comp imidos en MPEG-2. El mé odo p opues o se basa en el análisis de Doble de Cuan i icación (DQ) que se aza en los I-F ames. Es os ma cos se encuen an en el ídeo bajo análisis pudiendo es ima con ellos el amaño del g upo de imágenes (GOP) que e a u ilizado en la p ime a comp esión. Pos e io men e, el análisis DQ se ideó pa a el esquema de codi icación MPEG-2 y se aplica a los ma cos que ue on in a-codi icados an o en la p ime a y segunda comp esión. De al mane a, que las egiones que ue on manipuladas en e las dos decodi icaciones se de ec a. En compa ación con los mé odos exis en es basados en el doble análisis de cuan i icación, el esquema p opues o hace posible la localización de alsi icaciones en una amplia gama de con igu aciones. Es e mé odo pe mi e de e mina qué pa es de un ma co han sido al e adas. El mé odo unciona básicamen e median e la búsqueda de as os de doble cuan i icación a ni el espacial, lo que pe mi e la cons ucción de un mapa de g ano ino de p obabilidad de manipulación pa a cada ma co analizado. Se cen an en el escena io de alsi icación con ma cos in a-codi icados, y suponen que, a pa i de una secuencia de ídeo MPEG-2, el a acan e decodi ica el ídeo, al e a la con enido de un g upo de amas, y inalmen e se codi ica nue amen e la secuencia esul an e usando MPEG-2 con un amaño di e en e. En [In 96] se combinan écnicas de es egoanálisis como el análisis de ca ac e ís icas de densidad conjun a de los elemen os ci cundan es, con la densidad ma ginal del dominio DCT, pa a mejo a la de ección de doble 23 comp esión JPEG. Asimismo, se es udia la elación en e el ac o de comp esión, complejidad de la imagen y exac i ud de de ección. Po o o lado, se p e ende ap o echa dichos da os pa a iden i ica la uen e de las imágenes p oducidas po disposi i os mó iles (sma phones). A p ime a is a, con el uido del senso , se debe ía pode o o ga cie o pode de clasi icación de una imagen, a pesa de ello, las imágenes son obje o a in e polación, eco e, y ecomp esión. Po lo que se hace necesa io busca o as ca ac e ís icas, pa a complemen a dicha écnica. Los au o es indican que una imagen al se una señal mul imedia, se puede modela median e una dis ibución Gaussiana Gene alizada (GGD), que iene dos pa áme os al a y be a, que a ían adap a i amen e. Al a mide la anchu a del pico de la dis ibución, mien as que be a modela la o ma de la dis ibución. En comp esión JPEG, un bloque DCT iene 64 (8x8) coe icien es de ecuencia. Po an o, se puede deci que la densidad ma ginal de dichos coe icien es sigue la dis ibución GGD, y que manipulaciones como doble comp esión cambian dicha densidad ma ginal al aplica dos eces ablas de cuan ización. Adicionalmen e, p oponen usa un modelo dis ibución Gaussiana Gene alizada mul i-pa áme o pa a e alua las densidades conjun as Po egla gene al, la manipulación a imágenes JPEG, modi ica á los coe icien es DCT y su densidad ma ginal, en sus espec i as coo denadas de ecuencia. (en la abla de cuan i icación de JPEG, los alo es más al os es án ag upados en el ondo de echo de las coo denadas de al a ecuencia, a in de me e muchos ce os en los coe icien es DCT de al a ecuencia. En o as palab as, los coe icien es DCT no nulos es án ag upados en coo denadas de baja ecuencia. Po ejemplo, las modi icaciones ocu en en bandas de baja ecuencias. El algo i mo p opues o p ime o comp ueba que el modelo se e i ica den o de un mismo bloque y que el modelo se cumple pa a densidad conjun a in e -bloque. En los esul ados, la asa de de ección de es e mé odo es signi ica i amen e buena. Sin emba go, en el caso de ideos, obje o de 30 su co espondien e in o mación. De es a es uc u a cabe des aca en la in e az g á ica que es o almen e con igu able a ni el de amaños, es deci odos los sepa ado es en e las dis in as zonas se pueden mo e . La in o mación Exi se ha o ganizado en 6 g upos: Image, Exi , GPS, In e ope abili y, Thumbnail y Make No e. • Image In o: En es e bloque se almacenan las e ique as con in o mación ela i a a la p opia imagen y que no ienen elación di ec a con el en o no y el momen o de la cap u a. Po ejemplo la ma ca y modelo de la cáma a, el amaño de la imagen, la unidad u ilizada en la esolución X e Y, e c. • Exi In o: En es e bloque se gua dan las e ique as con in o mación ela i a al momen o o al en o no de la oma de la imagen. Den o de es e bloque se encuen a po ejemplo la in o mación e e en e al lash, ho a de oma y gene ación de la imagen, con igu ación de la len e, e c. • GPS In o: En es e bloque es á oda la in o mación ela i a al geoposicionamien o. Po ejemplo in o mación de la i ud, longi ud, al i ud, el es ado del ecep o GPS, e c. • In e Ope abili y In o: En es e bloque se incluyen las e ique as ela i as a la in o mación de las eglas de in e ope abilidad, como pueden se Exi R98, DCF humbnail ile o DCF Op ion ile. • Thumbnail In o: En es e bloque se encuen an odas las e ique as ela i as a la in o mación de humbnail. Po ejemplo su amaño en e ical y ho izon al y el esquema de comp esión u ilizado. • Make No e In o: Es una e ique a indi idual que almacena la in o mación que cada ab ican e puede inse a de o ma opcional y que no ha sido ecogida en ninguna e ique a Exi . 31 El o ma o de es a in o mación es lib e y no iene una es uc u a p e ijada, cada ab ican e u iliza la suya p opia que incluso puede se di e en e pa a dis in os modelos de la misma ma ca. Po an o se mues a como una secuencia de by es (en hexadecimal). Si se conoce la es uc u a es os by es pueden se decodi icados de o ma manual. Asimismo, se pueden ex ae los da os de geoposicionamien o que es én incluidos en las imágenes. Si la imagen no iene la su icien e in o mación pa a pode se mos ada en alguna de las opciones al pulsa la opción de geoposicionamien o se mos a á un mensaje indicándolo (No enough GPS in o ma ion). El geoposicionamien o se puede ealiza desde dos opciones: posicionamien o en Google Maps y en Google Ea h. En la p ime a se ab i á el na egado web po de ec o del sis ema ope a i o y se mos a á la ubicación inse a en los me ada os de la imagen en un mapa de Google Maps (es necesa io conexión a in e ne ). La Figu a 4.2 mues a un ejemplo de geoposicionamien o en una o og a ía en Google Maps. Figu a 4.2. Geoposicionamien o en Google Maps 32 En la segunda opción se ab i á un menú pa a pode almacena un a chi o de ex ensión “kml”. Es e a chi o pod á se pos e io men e abie o si es á ins alada la aplicación Google Ea h, en la cual se mos a á igualmen e la posición geog á ica almacenada en los me ada os de la imagen (es necesa io conexión a in e ne ). 4.2. T a amien o a ni el de g upo Pe mi e hace análisis de imágenes en g upo. Cada g upo es o almen e independien e en e sí. Su apa iencia g á ica gene al puede e se en la Figu a 4.3. Figu a 4.3. Apa iencia gene al de la pes aña DDBB P ojec s Lo p ime o a des aca en es a uncionalidad es que las imágenes se a an en g upos llamados p oyec os. Es os g upos pueden se de una o más imágenes. Cada p oyec o es o almen e independien e en e sí. Se busca ace ca la ealidad del día a día del analis a o ense a la he amien a, es deci , el analis a end á di e sos casos de análisis disjun os los cuales pod á a a en p oyec os dis in os. 33 En la pa e cen al de la pes aña DDBB P ojec s y den o de és a en la pes aña P ojec Images se mues an una lis a de las imágenes del p oyec o seleccionado en la lis a de p oyec os. Pa a cada imagen se mues a su iden i icado in e no de la base de da os (pa a pe mi i el caso de a chi os con el mismo nomb e), el nomb e del a chi o, la ma ca y el modelo de disposi i o que la c eó (si exis e). Además se p esen a la in o mación de si posee me ada os en los dis in os g upos Exi que analiza la he amien a. Asimismo se isualiza el con enido de cada una de las imágenes a la de echa según se an seleccionando. Un ejemplo de cap u a de es a uncionalidad se mues a en la Figu a 4.4. Figu a 4.4. Visualización de las imágenes de un p oyec o Los di e en es análisis que se pueden ealiza sob e cada p oyec o son los siguien es: adminis ación de imágenes (añadi y elimina imágenes), consul as p ees ablecidas, consul as a anzadas y geoposicionamien o de las imágenes.  Consul as p ees ablecidas: Pe mi e c ea consul as ag egando e ique as Exi (y o as adicionales que añade la aplicación que ayudan al análisis o ense) sob e las imágenes del g upo seleccionado. La consul a ag upa las imágenes po los c i e ios seleccionados y mues a el núme o de imágenes que hay en 34 cada uno de los g upos o mados, como puede e se en un ejemplo en la Figu a 4.5. En las consul as pe mi en escoge 5 campos de ag egación como máximo (po de ec o se ealiza sob e Make y Model, aunque se pueden elegi cualesquie a). Pa a escoge los dis in os campos hay que pulsa sob e el bo ón Que y Se Figu a 4.5. Que y Se  Consul as a anzadas: Pe mi e la c eación de consul as sob e imágenes de un g upo con igu ando los da os Exi a mos a y los il os a aplica . Es deci , mues a la in o mación de las imágenes de los campos seleccionados que coincidan con uno de los alo es de cada uno de los il os con igu ados. Asimismo, se pe mi e el almacenamien o pe manen e de consul as. Una isión gene al se mues a en la Figu a 4.6. En Ad anced Que y hay que dis ingui dos g andes bloques: la con igu ación de la consul a y su almacenamien o. Con espec o a la con igu ación de la consul a a anzada hay que ene en cuen a la con igu ación de las columnas de los esul ados y la con igu ación de los il os. En es a consul a se mues an los alo es de los campos seleccionados po la con igu ación de las columnas de los esul ados que cumplen las es icciones indicadas en la con igu ación de los il os. 35 Figu a 4.6. Ad anced Que y  Geoposicionamien o: Análogamen e al a amien o de imágenes a ni el indi idual, exis e una uncionalidad que pe mi e el a amien o de la in o mación de geoposicionamien o pa a un g upo de imágenes. Es a opción pe mi e la selección de algunas o de odas las imágenes de un g upo con in o mación de geoposicionamien o pa a la c eación de un mapa en Google Maps que si úe a las mismas. En el mapa se ag upan las imágenes po zona y, a medida que se aumen a el zoom, se an de allando las coo denadas. La Figu a 4.7 mues a un ejemplo del mapa gene ado y el p oceso de aumen o del zoom en una zona conc e a (desde la Figu a 4.7 (a) has a la Figu a 4.7 (d)). 36 (a) (b) (c) (d) Figu a 4.7. Geoposicionamien o de un g upo de imágenes en Google Maps 37 5. CONTRIBUCIÓN El obje i o de es e capí ulo es p esen a la con ibución de es e abajo que consis e en un algo i mo de comp obación de in eg idad de los o og amas de un ídeo de disposi i o mó il. Po azones de con idencialidad del p oyec o se ha omi ido in o mación del abajo desa ollado pa a no in ingi la no ma i a co espondien e. El algo i mo ha sido implemen ado eniendo en cuen a los siguien es obje i os:  Op imización de cos es  E iciencia  Mul i-p ocesamien o y/o p ocesamien o dis ibuido  Po abiildad  Modula idad 5.1. Funcionamien o El algo i mo iene como inalidad calcula el po cen aje de con iabilidad de un ideo. El algo i mo iene como obje i o analiza cada o og ama de un ídeo pa a iden i ica al e aciones o modi icaciones ealizadas en el con enido del o og ama. La e i icación en cada o og ama se basa en la ex acción del uido del senso de cada o og ama. El algo i mo se compone, a su ez, de es p ocesos: (1) Ex acción de o og amas, (2) ex acción del esiduo del uido y (3) análisis median e umb al y mé odos es adís icos. En la Figu a 5.1 se p esen a el esquema gene al de uncionamien o del algo i mo. 38 Figu a 5.1 Esquema gene al de uncionamien o del algo i mo El algo i mo comienza con la lec u a del ídeo que se desea analiza . Se e i ica que el o ma o del mismo sea MP4 pa a ex ae los da os necesa ios de los á omos mda y ak de la pis a de ídeo. Los á omos necesa ios de la pis a de ídeo son: s sd, s sc, s co y s sz. Los da os necesa ios de cada á omo son los siguien es:  s sd: Con iene los da os de egis o de con igu ación del decodi icado que o ma pa e del á omo a cC.  s sc: Con iene el núme o de mues as en un agmen o.  s co: Con iene la ubicación del agmen o. Es e desplazamien o se conoce desde el p incipio del a chi o.  s sz: Con iene el amaño de cada mues a de un agmen o. 39 Se ob iene el núme o de en adas del á omo s sc y el núme o de mues as en cada agmen o del dicciona io en ies. De cada agmen o se ob ienen es da os impo an es: el núme o de agmen o, el núme o de mues as que con iene cada uno y el núme o de i e aciones donde se de e mina si exis en más da os a se leídos, calculando la di e encia en e el agmen o y el núme o de agmen o. En caso que ue a la úl ima, se i e a una sola ez. Con es a in o mación se c ea el iche o con ex ensión .H264 colocando en la cabece a los siguien es elemen os:  Un p e ijo de inicio de la unidad de acceso ep esen ado po (00 00 00 01).  La cabece a de la unidad NAL.  E0 que ep esen a cualquie a de los siguien es ipos de ames (I, P, B, SI y SP).  Un delimi ado (00 00 00 01). Es a cabece a se añade al p incipio de cada unidad de acceso.  La secuencia con los da os seguidos po el delimi ado (00 00 00 01). La esc i u a del iche o con ex ensión .H264 inaliza con los da os que ep esen an la in o mación del ídeo. Con es e p oceso queda ex aído el lujo elemen al H.264 del con enedo MP4. A con inuación se ealiza la ex acción de odos los o og amas del iche o .H264. En p ime luga se ex ae el conjun o de ma ices de alo es [R, G, B] de cada o og ama, es deci de cada unidad de acceso del lujo elemen al H.264, pa a pos e io men e se con e idos en imágenes con o ma o JPEG. Pa a cada o og ama del ídeo, se ex ae el esiduo del uido pa a pos e io men e calcula la co elación del esiduo del uido en e bloques de mismo índice espacial (i,j) de cada pa de o og amas consecu i os en e los o og amas ex aídos del ídeo. Finalmen e, se localizan bloques manipulados analizando las p opiedades es adís icas de co elaciones del uido 46 47 7. INTRODUCTION 7.1. Mo i a ion Almos e e y mode n sma phones is online a all ime. We li e in he age o ‘In e ne o hings’, and hus sma phones a e no mo e ‘pe sonal compu e s’. By unning messaging daemons, social ne wo k clien so wa e, and e en malwa e, he sma phones, no needing human use , a e able o ecei e, send and s o e pieces o in o ma ion, be i pic u es, ideo iles, e c. Imagine an use , who jus ound a new ideo ile in his Sma Phone. He wonde s whe he he has eco ded i o i has been ecei ed by an app. He wonde s i a ideo in his phone has been ampe ed o no . Nowadays, embedding me ada a in ideo ile, is no manda o y, and e en a oided when a ideo is uploaded o a Social Ne wo k. (me ada a is dele ed by Social Ne wo ks). Tha ’s why, i is necessa y o implemen Video Fo ensics Analysis Techniques, in o de o empowe people and ins i u ions, so hey could gene a e classi ica ion and me ada a on selec ed ideo iles. 7.2. Mo i a ion This end o s udies wo k (ESW) has he ollowing objec i es:  S udy exis ing digi al ideo classi ica ion me hods and hei e ec i eness.  Choose one o se e al me hods o check ideo in eg i y.  Debug and Documen ins alla ion and usage o he So wa e De elopmen F amewo k a GNU/Linux, in o de o ge i wo king on se e al pla o ms (make mul i-OS and ha dwa e independen ) 48 7.3. Wo k Schedule This p ojec is done h ough ou phases: Ini ial Phase, Documen ing, Design and inally, Implemen a ion. Addi ionally, each phase is made o asks, among which a e: Risk Analysis, Design, Implemen a ion, and Tes ing. All o hese asks has been done simul aneously, bu depending on he Phase, hei impo ance has luc ua ed. Task Du a ion (Days) S a End Ini ial Phase 92 03/10/15 07/02/16 ● Planning 15 ● P e ious wo k s udy 30 ● Exis ing echnologies s udy 15 ● Deploymen and upg ade o So wa e De elopmen F amewo k 32 Documen a ion Phase 30 08/02/16 21/03/16 ● Planning 20 ● Risk Analysis 10 Design Phase 30 22/03/16 28/03/16 ● Requi emen s Speci ica ion 10 ● Objec i es Speci ica ion 200 ● Memo andum se up 15 Implemen a ion Phase 40 10/05/16 04/07/16 Tes ing Phase 14 05/07/16 24/07/16 Table 7.1. Ac i i ies o p ojec phases 49 8. CONCLUSIONS AND FUTURE WORK 8.1. Conclusions This p ojec has issued an algo i hm which checks MP4 digi al ideo in eg i y. Fi s ly, a s udy, on ideo c ea ion p ocess, has been made, h ough se e al kinds o de ices, looking mos ly a ypes o encoding and comp ession. Secondly, mos used echniques, on digi al ideo o ensic analysis, ha e been explained, and easons o s udy hem. As a esul o his in es iga ion, and in collabo a ion wi h legal expe s, we ha e come o he conclusion ha , solely a ideo ile, only by i sel , is no enough e idence o suppo a legal de ense o an p osecu ion. Thi dly, we ha e ead he leading s udies abou o ensic echniques on digi al ideo ampe ing de ec ion. In hese s udies, i ’s w i en abou wo a eas o ampe ing: me ada a e sus ideo pho og ams. Las ly, he con ibu ion issued by his p ojec , is made o a echnique ha checks in eg i y o mobile de ice ideo pho og ams. The algo i hm has been implemen ed in conside a ion o image p ocessing’s high compu a ional cos . Tha ’s why, i can be (bu no necessa ily) dis ibu ed o e se e al machines o CPU Co es. 8.2. Fu u e Wo k As you may ha e seen, by eading abou his p ojec , Video Fo ensic Analysis Field is in ea ly s ages, and he e’s s ill a lo o be implemen ed and es ed: 50  Make u he es ing and imp o ing , using implemen ed algo i hm, in o de o achie e bigge success a e  S udy double comp ession de ec ion echniques  Implemen echniques o ien ed o de ec ing whe he a ideo has been agmen ed. Tha is done based on analysis o a oms’ s uc u e ypical o ce ain b and and models.  C ea e all-in-one ools made wi h echniques ha analyze me ada a, ideo and audio s eams and o he s. 51 REFERENCIAS [AZ06] M. Al-Za ouni. Mobile Handse Fo ensic E idence: a Challenge o Law En o cemen . In P oceedings o he 4 h Aus alian Digi al Fo ensics Con e ence. School o Compu e and In o ma ion Science, Edi h Cowan Uni e si y, Decembe 2006. [BFM+12a] P. Bes agini, M. Fon ani, S. Milani, M. Ba ni, A. Pi a, M. Tagliasacchi, and S. Tuba o. An O e iew on Video Fo ensics. 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