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Computação forense e criminalística de documentos: coleta, organização, classificação e análise de evidências

Processo: 10/05647-4
Linha de fomento:Auxílio à Pesquisa - Apoio a Jovens Pesquisadores
Vigência: 01 de dezembro de 2010 - 30 de novembro de 2014
Área do conhecimento:Ciências Exatas e da Terra - Ciência da Computação - Metodologia e Técnicas da Computação
Pesquisador responsável:Anderson de Rezende Rocha
Beneficiário:Anderson de Rezende Rocha
Instituição-sede: Instituto de Computação (IC). Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP). Campinas , SP, Brasil
Auxílios(s) vinculado(s):14/18289-0 - 7th International Conference on similarity search and applications (SISAP'2014), AR.EXT
Bolsa(s) vinculada(s):11/03808-3 - Atribuição de fonte em imagens provenientes de câmeras digitais, BP.MS
Assunto(s):Criminalística  Falsificação 

Resumo

Documentos digitais (e.g., imagens, vídeos) estão em toda parte --- desde nossos celulares a websites de notícias. No entanto, o que podemos fazer com as diferentes técnicas de processamento de documentos digitais disponíveis atualmente traz à tona uma diversidade surpreendente de questões legais e éticas que precisamos tratar. A manipulação de uma imagem é apropriada em casos onde a mesma imagem pode afetar o comportamento das pessoas? Como saber se uma imagem representa um crime ou uma situação que nunca existiu? Antes de qualquer ação policial ser empregada baseada em um documento questionável, precisamos analisar o documento em si. Investigadores provenientes dos mais diversos campos da Ciência precisam das melhores abordagens e ferramentas para lidar com os desafios apresentados pelas técnicas de processamento maliciosas disponíveis atualmente. Neste projeto de pesquisa, propomos a investigação de possíveis soluções para problemas de Computação Forense Digital relacionados à coleta, organização, classificação e análise de evidências digitais. Em relação à coleta e organização, procuramos abordagens para reduzir a utilização errônea e ingênua de possíveis evidências importantes. Com respeito à classificação, buscamos soluções que nos permitam categorizar as evidências de modo a reduzir o esforço técnico necessário durante sua análise. Finalmente, em relação à análise, objetivamos investigar a fonte originadora de um determinado documento, como sua autenticidade. Na identificação da fonte originadora, buscamos identificar o modelo particular de um dispositivo de captura (e.g., scanner, câmera, impressora), ou o dispositivo exato, que fez a captura de um documento. Na detecção de manipulações, procuramos estabelecer a autenticidade de um documento ou expor quaisquer manipulações que este possa ter sofrido. Propomos realizar esta pesquisa em colaboração com nossos parceiros da Polícia Federal do Brasil e com a Polícia Técnico-Científica do Estado de São Paulo. (AU)

Matéria(s) publicada(s) na Agência FAPESP sobre o auxílio:
Microsoft Research Faculty Fellow Award é concedido a professor da Unicamp 

Publicações científicas (32)
(Referências obtidas automaticamente do Web of Science e do SciELO, por meio da informação sobre o financiamento pela FAPESP e o número do processo correspondente, incluída na publicação pelos autores)
MENDES JUNIOR, PEDRO R.; DE SOUZA, ROBERTO M.; WERNECK, RAFAEL DE O.; STEIN, BERNARDO V.; PAZINATO, DANIEL V.; DE ALMEIDA, WALDIR R.; PENATTI, OTAVIO A. B.; TORRES, RICARDO DA S.; ROCHA, ANDERSON. Nearest neighbors distance ratio open-set classifier. MACHINE LEARNING, v. 106, n. 3, p. 359-386, MAR 2017. Citações Web of Science: 6.
PIRES, RAMON; AVILA, SANDRA; JELINEK, HERBERT F.; WAINER, JACQUES; VALLE, EDUARDO; ROCHA, ANDERSON. Beyond Lesion-Based Diabetic Retinopathy: A Direct Approach for Referral. IEEE JOURNAL OF BIOMEDICAL AND HEALTH INFORMATICS, v. 21, n. 1, p. 193-200, JAN 2017. Citações Web of Science: 6.
RUPPERT, GUILHERME C. S.; CHIACHIA, GIOVANI; BERGO, FELIPE P. G.; FAVRETTO, FERNANDA O.; YASUDA, CLARISSA L.; ROCHA, ANDERSON; FALCAO, ALEXANDRE X. Medical image registration based on watershed transform from greyscale marker and multi-scale parameter search. COMPUTER METHODS IN BIOMECHANICS AND BIOMEDICAL ENGINEERING-IMAGING AND VISUALIZATION, v. 5, n. 2, p. 138-156, 2017. Citações Web of Science: 1.
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DE OLIVEIRA, ALBERTO A.; FERRARA, PASQUALE; DE ROSA, ALESSIA; PIVA, ALESSANDRO; BARNI, MAURO; GOLDENSTEIN, SIOME; DIAS, ZANONI; ROCHA, ANDERSON. Multiple Parenting Phylogeny Relationships in Digital Images. IEEE Transactions on Information Forensics and Security, v. 11, n. 2, p. 328-343, FEB 2016. Citações Web of Science: 11.
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MENOTTI, DAVID; CHIACHIA, GIOVANI; PINTO, ALLAN; SCHWARTZ, WILLIAM ROBSON; PEDRINI, HELIO; FALCAO, ALEXANDRE XAVIER; ROCHA, ANDERSON. Deep Representations for Iris, Face, and Fingerprint Spoofing Detection. IEEE Transactions on Information Forensics and Security, v. 10, n. 4, p. 864-879, APR 2015. Citações Web of Science: 137.
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PIRES, RAMON; JELINEK, HERBERT F.; WAINER, JACQUES; GOLDENSTEIN, SIOME; VALLE, EDUARDO; ROCHA, ANDERSON. Assessing the Need for Referral in Automatic Diabetic Retinopathy Detection. IEEE Transactions on Biomedical Engineering, v. 60, n. 12, p. 3391-3398, DEC 2013. Citações Web of Science: 22.
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DIAS, ZANONI; GOLDENSTEIN, SIOME; ROCHA, ANDERSON. Large-Scale Image Phylogeny: Tracing Image Ancestral Relationships. IEEE MULTIMEDIA, v. 20, n. 3, p. 58-70, JUL-SEP 2013. Citações Web of Science: 19.
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SCHEIRER, WALTER J.; ROCHA, ANDERSON DE REZENDE; PARRIS, JONATHAN; BOULT, TERRANCE E. Learning for Meta-Recognition. IEEE Transactions on Information Forensics and Security, v. 7, n. 4, p. 1214-1224, AUG 2012. Citações Web of Science: 6.
ROCHA, ANDERSON; PAPA, JOAO PAULO; MEIRA, LUIS A. A. HOW FAR DO WE GET USING MACHINE LEARNING BLACK-BOXES?. INTERNATIONAL JOURNAL OF PATTERN RECOGNITION AND ARTIFICIAL INTELLIGENCE, v. 26, n. 2 MAR 2012. Citações Web of Science: 6.
ROCHA, ANDERSON; SCHEIRER, WALTER; BOULT, TERRANCE; GOLDENSTEIN, SIOME. Vision of the Unseen: Current Trends and Challenges in Digital Image and Video Forensics. ACM COMPUTING SURVEYS, v. 43, n. 4 OCT 2011. Citações Web of Science: 85.
SCHEIRER, WALTER J.; ROCHA, ANDERSON; MICHEALS, ROSS J.; BOULT, TERRANCE E. Meta-Recognition: The Theory and Practice of Recognition Score Analysis. IEEE TRANSACTIONS ON PATTERN ANALYSIS AND MACHINE INTELLIGENCE, v. 33, n. 8, p. 1689-1695, AUG 2011. Citações Web of Science: 40.

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