Derin öğrenme tabanlı adli analiz uygulamaları

Günümüzde sayısal resimler üzerinde oynama yapabilmek oldukça kolay bir işlem haline gelmiştir. Bu oynama işlemleri genellikle kötü bir niyet taşımaksızın yapılmaktadır. Fakat bazı durumlarda bir resmin oynanıp oynanmadığı oldukça önem arz etmektedir. Özellikle siyasi kişilere karşı manipülasyon yapabilmek için sahte resimler oluşturulmaktadır. Bu bağlamda resimlerin güvenilirliği günümüzde adli kanıt olması açısından oldukça önem arz etmektedir. Mevcut adli analiz yöntemleri bazı durumlarda iyi sonuçlar üretebilmektedir. Ancak çoğu oynama çeşidinde mevcut yöntemler yetersiz kalmaktadır. Literatürdeki PRNU tabanlı kaynak cihaz tanıma yöntemi, adli bilişim alanında çalışanlar tarafından kabul görmüş ve eşdeğer yöntemler arasındaki en iyi yöntem olarak kabul edilir. Ayrıca son zamanlarda bu alana farklı bir açıdan çözüm getiren derin öğrenme tabanlı kamera model sınıflandırıcısı yöntemi de adli bilişim alanında başarısını kanıtlamaktadır. Bu çalışmada PRNU tabanlı yöntem ile derin öğrenme tabanlı yöntem irdelenmiş ve özel bir yaklaşımla birleştirilerek yeni bir yöntem önerilmiştir. Bu yöntem ile sayısal resimler üzerindeki oynanan bölgeler, eşdeğer yöntemlere göre daha doğru bir şekilde tespit edilebilmektedir. Hatta 100 x 100 piksel boyutundaki müdahalelerde dahi iyi derecede çalışmaktadır.