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MEH
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92bb52adf5
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4c612e981c
@ -177,6 +177,83 @@
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\item Informationen ueber Kamera und verwendete Software
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\item thumbd.db/Windows.edb (Tumbnails/Desktop-Search-Savefile)
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\end{itemize}
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\section{Spuren in Multimediadaten}
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\subsection{Authentizitätsprüfung und Ursprungsgeraeterkennung bei Bildern}
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\subsubsection{Ansatzpunkte}
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\begin{itemize}
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\item Geometrie der Szene
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\item Licht/Schatten
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\item Brechfehler in der Linse
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\item spezifisches Rauschen eines Sensors
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\item Interpolationsart unvollstaendiger Sensordaten in einer Kamera (die Daten von
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Kamerasensoren werden oft interpoliert um hohere Aufloesungen zu faken)
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\item Doppelkompression, Resampling/Splicing (Zusammenfuegen zweier Bilder)
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\end{itemize}
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\subsubsection{Copy-Move}
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Es ist oft unwahrscheinlich, dass gleiche Bereiche von Pixeln (also Teilbilder)
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mehrmals im Bild vorkommen, findet man so etwas doch, ist das ein Hinweis auf eine
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Faelschung. (bei der Automatisierung kann man das durch Beschraenkung auf Intensitaeten
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oder Farben vereinfachen)\\
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Sonstige Erkennenung durch:\\
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\begin{itemize}
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\item DCT-Transformation
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\item Zernike-Momente
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\end{itemize}
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\subsubsection{Fertigungsunterschiede bei Sensoren}
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\textbf{In der Theorie}
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\[ Pic = SensoreVariance( Motive + Diskretisierungsrauschen ) + Dunkelstrom + SonstigesRauschen \]
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\textit{Als Dunkelstrom bezeichnet man den Strom in einer Photodiode der auch ohne das
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Auftreffen von Photonen entsteht.}\\
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Das eigentlich interessante ist die Sensore Variance die in den Folien Photo Response
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Non-Uniformit genannt wird. Sie ist charakteristisch fuer einen Sensore und stellt
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einen Fingerprint der Kamera da. Stichwort zum Herrausrechnen der Faktoren die uns
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nicht interessieren ist \textit{Flat field correction} (Aufnahme in Ausgeleuchteten
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Raum und dunklem Raum).
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\textbf{But How...}
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\begin{itemize}
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\item alle Bilder Tiefpass filtern, denn die Frequenz des Rauschens ist hoeher als
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die Frequenz des Bildinhaltes
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\item alle getiefpassten Bilder Mitteln
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\item ????
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\item Profit.
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\end{itemize}
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Bildrotation- oder Skalierung fuehrt zu anderem Fingerabdruck.
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('Desynchronisationsangriff')
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\subsubsection{Resampling Artefakte}
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Wir gehen davon aus, dass ein Bild welches in ein anderes eingefuehgt wird vorher oft
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gedreht oder skaliert werden muss.
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\begin{itemize}
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\item Skalierung oder Rotation ist effektiv eine Interpolation
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\item Interpolation fuehrt zu einer Linearen Abhaengigkeit in Pixelintensitaeten
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\item Berechnung einer Wahrscheinlichkeit fuer jeden Pixel, dass er aus den
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Nachbarpixeln interpoliert wurde \textit{(p-map)} und Fourier-Transformation auf
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die relevante Region
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\item JPEG-Kompression kann \textit{p-map} dominieren
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\item Spurenverschleierung duch Pixel-Distortion moeglich (z.B. Pixel in
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Einzelfarben aufteilen und nochmal drueber Interpolieren)
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\end{itemize}
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\subsubsection{Lichteinfall}
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Kann man voellig vergessen es aus den Folien zu verstehen, das Paper lohnt hier:
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\textit{'Exposing Digital Forgeries in Complex Lighting Environments'}. In a Nutshell:
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Sie approximieren Lichquellen und schauen dann ob der Licheinfall auf allen
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Oberflaechen konsistent ist.
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\subsection{Watermarking}
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\subsection{Fingerprinting}
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\section{Jura-Teil}
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\subsection{Ermaechtigungsgrundlagen fuer Onlinedurchsuchung}
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\begin{itemize}
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\item Strafverfolgung $->$ Repression, konkrete Straftat als Anlass
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\item Gefahrenabwehr $->$ Praevention, konkrete Gefahr als Anlass
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\item BKA-Gesetz $->$ Bundesrecht
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\end{itemize}
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%TODO paragraphen
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%TODO jura fall
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%TODO nachrichtendienst
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%TODO informationen im internetz/netzwerk
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%TODO Information loss through abstraction
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%TODO carriers scheiss
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\section{Freilings Weisheiten der Woche}
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\begin{itemize}
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\item Wenn der Zeitdruck hoch ist und das Ermittlungsziel breit bekommt man nur schwer
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