Identificazione di immagini contraffatte con una tecnica basata sull'analisi della doppia compressione Jpeg nello spazio di colori YCbCr

Come già accennato nell'introduzione alle tecniche camera based, queste sfruttano le imperfezioni introdotte dal processo di acquisizione dell'immagine, in particolare i sensori delle fotocamere digitali introducono un rumore che è identificativo del sensore stesso.
Quando elementi sensibili diversi (tipicamente fototransistor) vengono intercettati da un medesimo fascio di luce l'informazione trasmessa è leggermente diversa per motivi costruttivi, in questo modo in ogni fotografia viene introdotto un pattern che rappresenta la firma digitale della macchina e che può essere utilizzato per garantire che un'intera immagine sia autentica. Solitamente il rumore è presente in regioni uniformi dell'immagine e si manifesta come una sorta di granulosità monocromatica (luminance noise) o come dei puntini o macchioline colorate (chrominance noise).
Le sorgenti tipiche di rumore sono:
- Photo shot noise: rumore dipendente dall'incertezza sul numero di fotoni che raggiungono una certa zona del sensore, data una certa esposizione dello stesso
- Rumore termico: rumore dovuto al surriscaldamento del sensore che genera cariche elettriche additive a quelle dovute alla luce
- Pattern noise: rumore dovuto alle imperfezioni del sensore di immagine che resta costante su tutte le fotografie scattate con la stessa macchina. Il Pattern noise è dato da:
o Pixel difettosi: pixel che non registrano in modo corretto la luce che li intercetta, per cui sono sempre bianchi (hot pixel) o sempre neri (dead pixel).
o Fixed Pattern Noise (FPN): rumore additivo dovuto a microcorrenti interne al sensore, dovute a difetti di fabbricazione. Questo rumore è intrinseco dell'elemento sensibile e non dipende dalla luce.
o Photo-Response NonUniformity (PRNU): è un rumore dovuto alla diversa sensibilità dei pixel dello stesso sensore a causa di difetti di fabbricazione.

Il PRNU è sicuramente il fattore più interessante ai fini della verifica dell'autenticità di un'immagine, infatti si mantiene relativamente stabile durante tutta la vita del sensore e, come detto in precedenza, costituisce un impronta digitale permanente per tutte le fotografie provenienti da una determinata fotocamera.
I sensori utilizzati (solitamente di tipo CCD o CMOS) sono composti da elementi sensibili realizzati con diffusioni su uno strato di silicio, denominati anche pixel. L'intensità della luce incidente e, tramite un filtro CFA la sua frequenza, viene trasdotta in un segnale elettrico opportunamente condizionato, prima di essere trasformato in un segnale digitale da un convertitore A/D. Infine la fotocamera realizza ulteriori operazioni di post-processing prima di salvare l'immagine in un particolare formato. Di solito i pixel sono di rettangolare e si accavallano di qualche micron: questa caratteristica unita alle imperfezioni intrinseche delle diffusioni su silicio concorre a generare il pattern PRNU, che identifica univocamente il dispositivo di acquisizione.
Il PRNU gode di numerose proprietà come l'universalità (è presente in tutti i tipi di sensori), la generalità (è indipendente dalle ottiche utilizzate e dalle regolazioni operate sulla fotocamera), stabilità (è stabile nel tempo e in un ampio range di condizioni ambientali, rispetto a fattori come temperatura e umidità) e robustezza (il PRNU 'sopravvive' a elaborazioni come il filtraggio e l'elaborazione di gamma).
Gli utilizzi del PRNU sono molteplici, ad esempio verificando la presenza di uno specifico schema di rumore all'interno di un'immagine è possibile identificare il dispositivo da cui proviene. Il PRNU può anche essere adoperato per verificare l'integrità di un'immagine, infatti la sua assenza in una determinata zona denota la presenza di una manomissione.
Dalla forma che assume lo schema di rumore a seguito delle elaborazioni come ridimensionamento o deformazioni, è possibile individuare quale sia la modifica effettuata e quindi risalire alla manomissione.
Le elaborazioni su citate possono essere modellate come rumore additivo e moltiplicativo. I parametri del modello di rumore sono poi stimati analizzando una serie d'immagini generate da una fotocamera nota. L'autenticazione avviene analizzando le correlazioni tra il rumore stimato e quello estratto dall'immagine.