El artículo «Exposing digital forgeries in video by detecting double MPEG compression” escrito por Weihong Wang y Hany Farid en 2006, aborda el desafío creciente de detectar manipulaciones en videos digitales, una tarea cada vez más crucial con la proliferación de cámaras de vigilancia y las tecnologías de edición de video cada vez más sofisticadas. A través del estudio, se exploran técnicas para identificar alteraciones en secuencias de video comprimidas en formato MPEG, que son ampliamente usadas para la transmisión y almacenamiento de videos.
La premisa fundamental del análisis radica en la compresión doble MPEG, un proceso que introduce perturbaciones estadísticas específicas que pueden servir como evidencia de manipulación. El video MPEG se comprime mediante la reducción de redundancias espaciales en imágenes individuales y redundancias temporales entre cuadros. Las secuencias son comprimir con diferentes cuadros: intra (I), predictivo (P) y bi-direccionalmente predictivo (B), que ofrecen grados variados de compresión.
La investigación se apoya en la comprensión de las firmas estadísticas dejadas por la compresión doble. Los autores describen cómo la compresión doble afecta tanto los cuadros individuales (I-frames) como los cuadros predictivos (P-frames). Un cuadro I comprimido dos veces con diferentes tasas de compresión exhibe patrones únicos en la distribución de sus coeficientes DCT (Transformada Discreta del Coseno), lo que crea una firma que puede ser utilizada para detectar manipulación. La investigación detalla cómo ciertos artefactos periódicos en los histogramas de los coeficientes DCT pueden delatar la presencia de compresión doble.
Además, la manipulación que implica la eliminación o inserción de cuadros en una secuencia de video también provoca errores de movimiento específicos que pueden ser detectados. Los autores demuestran que la reubicación de cuadros desde un grupo de imágenes (GOP) a otro grupo aumenta el error de movimiento, debido a que los cuadros dentro de un mismo GOP están más correlacionados entre sí. Esta periodicidad en el aumento del error de movimiento, que se puede detectar mediante la transformación de Fourier, sugiere alteraciones en la secuencia original del video.
El artículo detalla la metodología de estos análisis a través de experimentos con secuencias de video reales. Al simular la edición de video mediante la eliminación y re-guardado de series de cuadros, los autores pueden identificar patrones de compresión y errores de movimiento que confirman la manipulación. Ejemplos gráficos en el documento muestran cómo los aumentos periódicos de los errores de movimiento y picos en los análisis de Fourier corroboran estas manipulaciones.
Wang y Farid concluyen que aunque estas técnicas son prometedoras, no son infalibles y los métodos de contra-medidas para ocultar rastros de manipulación también evolucionarán. Sin embargo, al desarrollar nuevos métodos continuamente, creen que será progresivamente difícil eludir todas estas aproximaciones, mejorando así la capacidad para detectar y prevenir forgeries en videos digitales.
Este artículo representa un avance significativo en la disciplina emergente de la informática forense digital, proporcionando herramientas esenciales para la autenticación y la integridad de datos de video en un contexto de seguridad y vigilancia.
