Abordagem passiva para reconhecimento de adulterações em imagens digitais através da análise do padrão CFA e do BAG

A criacao e a comercializacao de softwares de edicao de imagens permitiu que pessoas comuns pudessem realizar qualquer tipo de manipulacao em imagens digitais. Em um cenario judicial, em que autenticidade e integridade dos dados sao cruciais, se faz necessario tecnicas que permitam garantir tais atributos. A analise forense em imagens digitais busca, atraves de metodos computacionais cienticos, reconhecer a presenca ou ausencia desses atributos. O presente trabalho apresenta um metodo de reconhecimento de adulteracao em imagens com e sem compressao JPEG. Esse metodo baseia-se em tecnicas de analise de inconsistencia do BAG (Block Artifact Grid) e do Padrao CFA (Color Filter Array) da imagem que e gerada a partir de tecnicas de adulteracao, tais como composicao e clonagem. Os testes foram realizados em 960 imagens, utilizando as taxas de acuracia, sensibilidade, especicidade e precisao como metricas para a avaliacao da efetividade do metodo.