Desenvolvendo e Disseminando Métodos e Ferramentas Para a Análise Forense de Documentos Digitais

• Processo: 17/12631-6
• Modalidade de apoio: Auxílio à Pesquisa - Regular
• Data de Início da vigência: 01 de fevereiro de 2018
• Data de Término da vigência: 31 de julho de 2020
• Área do conhecimento: Ciências Exatas e da Terra - Ciência da Computação - Sistemas de Computação
• Pesquisador responsável: Tiago Jose de Carvalho
• Beneficiário: Tiago Jose de Carvalho
• Instituição Sede: Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia de São Paulo (IFSP). Campus Campinas. Campinas , SP, Brasil
• Pesquisadores associados: Anderson de Rezende Rocha ; Andreiwid Sheffer Corrêa ; Antônio Carlos Theóphilo Costa Júnior ; CARLOS EDUARDO BELUZO ; Danillo Roberto Pereira ; Fabio Augusto Faria ; Hélio Pedrini
• Assunto(s): Visão computacional Estudos interdisciplinares Reconhecimento de padrões Processamento de imagens
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: Análise Forense de Documentos Digitais | Interdisciplinaridade | Processamento de imagens | Reconhecimento de Padrões | Visão Computacional | Reconhecimento de Padrões e Processamento de Imagens

Resumo

A Computação Forense, especificamente a Análise Forense de Documentos Digitais (AFD), trata da subárea da Ciência da Computação que desenvolve métodos e ferramentas utilizados na análise e validação de documentos digitais, em especial vídeos, imagens, textos e áudios. Tais métodos são de vital importância para órgãos como a Polícia Federal e o Poder Judiciário, dado que cada vez mais estes tipos de mídias são apresentados como provas e indícios em diversos tipos de investigações policiais. Ao mesmo tempo, muita pesquisa e desenvolvimento na área de AFD tem sido feita na academia e publicada em veículos científicos mas que não chega ao estágio de estar disponível para o profissional de investigação, necessitando de um considerável esforço para levar a técnica do texto científico ao dia-a-dia do profissional de investigação policial. Este projeto tem como objetivo o desenvolvimento de um software a partir do levantamento, comparação e aperfeiçoamento de métodos da literatura para tratar os problemas da AFD, tais como, a identificação de falsificações em fotos, a detecção de imagens de pessoas geradas por computador e a identificação de tentativas de ataques em sistemas biométricos. Utilizando técnicas avançadas de Processamento de Imagens, Aprendizado de Máquina e Reconhecimento de Padrões (incluindo o "Aprendizado Profundo" -- Deep Learning), este projeto tem como objetivo melhorar e disponibilizar técnicas da literatura de AFD. Como resultado final esperado para este projeto, pretendemos produzir uma ferramenta (software) para disseminar e simplificar a operacionalização de técnicas AFD pelos setores e órgãos interessados. (AU)

Publicações científicas

(4)

(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)

POMARI, THALES; RUPPERT, GUILLHERME; REZENDE, EDMAR; ROCHA, ANDERSON; CARVALHO, TIAGO; IEEE. IMAGE SPLICING DETECTION THROUGH ILLUMINATION INCONSISTENCIES AND DEEP LEARNING. 2018 25TH IEEE INTERNATIONAL CONFERENCE ON IMAGE PROCESSING (ICIP), v. N/A, p. 5-pg., 2018-01-01. (17/12646-3, 17/12631-6, 18/00858-9)

DE REZENDE, EDMAR R. S.; RUPPERT, GUILHERME C. S.; THEOPHILO, ANTONIO; TOKUDA, ERIC K.; CARVALHO, TIAGO. Exposing computer generated images by using deep convolutional neural networks. SIGNAL PROCESSING-IMAGE COMMUNICATION, v. 66, p. 113-126, AUG 2018. (17/12631-6, 17/12646-3)

FERREIRA, ALEXANDRE; CARVALHO, TIAGO; ANDALO, FERNANDA; ROCHA, ANDERSON. Counteracting the contemporaneous proliferation of digital forgeries and fake news. Anais da Academia Brasileira de Ciências, v. 91, n. 1, 2019. (17/12646-3, 17/12631-6)

PINTO, ALLAN; GOLDENSTEIN, SIOME; FERREIRA, ALEXANDRE; CARVALHO, TIAGO; PEDRINI, HELIO; ROCHA, ANDERSON. Leveraging Shape, Reflectance and Albedo From Shading for Face Presentation Attack Detection. IEEE Transactions on Information Forensics and Security, v. 15, p. 3347-3358, 2020. (17/12646-3, 19/16253-1, 17/12631-6)