In recent crime scene, there is the captured crime scene video at least one. So video files recorded on storage media often provide important evidence. Criminals often attempt to destroy storage saved crime scene video. For this reason recovery of a damaged or deleted video file is important to resolve criminal cases in aspects of digital forensic. In the recent, there is a study to recover video file based on video frames, but it is very poor time efficiency when the connecting video frames. This paper proposed advanced frame-based recovery technique of a damaged video files using time information. We suggest a new connecting algorithm to connect video frames using recorded time information in front of video frame. We also evaluate performance in aspects of time and experiment result shows that proposed method improves performance.
Kim, Yong Jin;Lee, Jung Hwan;Byun, Jun Seok;Park, Nam In
Journal of Korea Multimedia Society
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v.24
no.12
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pp.1641-1652
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2021
To analyze the crime scene, the role of digital evidence such as CCTV and black box is very important. Such digital evidence is often damaged due to device defects or intentional deletion. In this case, the deleted video can be restored by well-known techniques like the frame-based recovery method. Especially, the data such as the video can be generally fragmented and saved in the case of the memory used almost fully. If the fragmented video were recovered in units of images, the sequence of the recovered images may not be continuous. In this paper, we proposed a new video restoration method to match the sequence of recovered images. First, the images are recovered through a frame-based recovery technique. Then, after analyzing the time information marked on the images, the time information was extracted and recognized via optical character recognition (OCR). Finally, the recovered images are rearranged based on the time information obtained by OCR. For performance evaluation, we evaluate the recovery rate of our proposed video restoration method. As a result, it was shown that the recovery rate for the fragmented video was recovered from a minimum of about 47% to a maximum of 98%.
Various video conferencing and collaboration applications have emerged due to the global epidemic of new viral infections. In addition to real-time video conferencing, video conferencing applications provide features such as chat and file sharing on various platforms. Because various personal information is stored through functions such as chatting, file and screen sharing, these video conferencing applications are the major target of analysis from a digital forensic investigation. In the case of applications that provide cross-platform, the form of stored data is different depending on the platform. Therefore, to utilize data of video conferencing application for forensic investigation, preliminary research on artifacts stored by platform is required. In this paper, we used the video conferencing applications GoToWebinar and GoToMeeting and analyzed the artifacts generated. As a result, we list the main data from a digital forensic investigation. We identify data stored for each platform provided by GoToWebinar and GoToMeeting and organize artifacts that can estimate user behavior. Also, we classify the data that can be acquired according to the role and environment within the video conference.
Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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v.25
no.6
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pp.1495-1502
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2015
Dashboard camera is important system to store the variable data that not only video but also non-visual information that state of vehicle such as accelerometer, speed, direction. Non-visual information include variable data that can't visualization, so it used important evidence to figure out the situation in accident. It could be missed to non-visual information what can be prove the case in the just digital video forensic procedure. In this paper, We proposal the digital forensic analysis procedure for dashboard camera to all data in dashboard camera extract and analysis data for investigating traffic accident case. And I analyze to some products in with this digital forensic analysis procedure.
In this paper, we propose a forensic watermarking scheme using temporal differences of video chrominance values. Proposed method has low complexity and good visual quality, which is suitable for traitor tracing of digital cinema. Experimental results show that our forensic watermarking method has good detection performance and is robust to several attacks, such as camcorder recording and video compression.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.10
no.8
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pp.3943-3957
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2016
As digital evidence has a highly influential role in proving the innocence of suspects, methods for integrity verification of such digital evidence have become essential in the digital forensic field. Most surveillance camera systems are not equipped with proper built-in integrity protection functions. Because digital forgery techniques are becoming increasingly sophisticated, manually determining whether digital content has been falsified is becoming extremely difficult for investigators. Hence, systematic approaches to forensic integrity verification are essential for ascertaining truth or falsehood. We propose an integrity determination method that utilizes the structure of the video content in a Video Event Data Recorder (VEDR). The proposed method identifies the difference in frame index fields between a forged file and an original file. Experiments conducted using real VEDRs in the market and video files forged by a video editing tool demonstrate that the proposed integrity verification scheme can detect broken integrity in video content.
Digital Rights Management (DRM) technology has been widely used for protecting the digital contents over the recent years. But the digital contents protected by DRM are vulnerable to various video memory capture programs when DRM packaged contents are decrypted on the consumers' multimedia devices. To make up for this kind of DRM security holes the Forensic Marking (FM) technology is being deployed into the content protection area. Most leading DRM companies as well as big electronics companies like Thomson and Philips already have commercial FM solutions. Forensic Marking technology uses the digital watermarking to insert the user information such as user id, content playing time and etc. into the decrypted and decoded content at the playback time on the consumer devices. When the content containing watermarked user information (Forensic Mark) is illegally captured and distributed over the Internet, the FM detection system takes out the inserted FM from the illegal contents and informs contents service providers of the illegal hacker's information. In this paper the requirements and test conditions are discussed for the commercial Forensic Marking systems.
Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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v.17
no.7
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pp.95-100
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2012
Currently, crimes are becoming increasingly dense, the technique is also very tricky. Pickpocket, the theft of crime, is occurred at the most crowded or congested places. However, nowadays occurs more commonly at the rare and secluded place in the human. In this paper, we investigate the techniques and types of pickpockets. And realistically to submit classified video, to standing, sitting, and lying to the classification. Target for pickpockets, we classify it to submit a video forensic evidence. This paper will be needed in order to prevent and cope with pickpockets crimes.
The Journal of Korean Institute of Information Technology
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v.17
no.8
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pp.1-9
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2019
With the development of imaging information communication technology in modern society, imaging acquisition and mass production technology have developed rapidly. However, crime rates using these technology are increased and forensic studies are conducted to prevent it. Identification techniques for image acquisition devices are studied a lot, but the field is limited to images. In this paper, camera model identification technique for video, not image is proposed. We analyzed video frames using the trained model with images. Through training and analysis by considering the frame characteristics of video, we showed the superiority of the model using the P frame. Then, we presented a video camera model identification system by applying a majority-based decision algorithm. In the experiment using 5 video camera models, we obtained maximum 96.18% accuracy for each frame identification and the proposed video camera model identification system achieved 100% identification rate for each camera model.
The importance of Digital Rights Protection technologies, especially the forensic marking, is getting larger and larger as the demand for the digital contents is increased. But the technologies for the evaluation of forensic marking is not set up properly due to the conflicts between interested parties and technical difficulties. Therefore to evaluate the performance of forensic marking objectively, image and video modification items/levels and evaluation criteria are essential. This paper suggests the quantitative system for evaluating the performance of forensic marking objectively. By providing the opportunity to evaluate the Digital Rights Protection product in objective and quantitative manner, forensic marking industry can expedite its technology development and consumer can get objective and universally validated performance result. It is expected this technology could help revitalizing the related industries and help expediting the development of forensic mark technologies.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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