Volgograd, Russian Federation
VAC 12.00.02 Конституционное право; конституционный судебный процесс; муниципальное право
VAC 12.00.10 Международное право; Европейское право
VAC 12.00.12 Криминалистика; судебно-экспертная деятельность; оперативно-розыскная деятельность
VAC 12.00.14 Административное право; административный процесс
UDK 34 Право. Юридические науки
GRNTI 10.07 Теория государства и права
BBK 60 Общественные науки в целом
The article is devoted to modern possibilities of identifying a digital shooting device on which a digital image was made by the location of defective pixels. The authors provide a justification for the identification significance of defective pixels on the matrix of a digital shooting device during phototechnical examinations.
phototechnical expertise, digital surveying facilities, a digital camera array, defective pixels, hot pixels, identification significance, the validity of the expert's conclusions
Фотографические изображения сопровождают жизнь современного человека, т.к. позволяют быстро и объективно фиксировать визуальную информацию. Для создания фотографий создано большое количество цифровых устройств. Наиболее популярны среди них цифровые фотоаппараты и смартфоны [1, стр. 42].
Все чаще фотографические изображения используются при совершении таких преступлениях, как ст. 228.1. УК РФ «Незаконные производство, сбыт или пересылка наркотических средств, психотропных веществ или их аналогов, а также незаконные сбыт или пересылка растений, содержащих наркотические средства или психотропные вещества, либо их частей, содержащих наркотические средства или психотропные вещества»; ст. 214. УК РФ «Вандализм»; ст. 242. УК РФ «Незаконные изготовление и оборот порнографических материалов или предметов» и др. [2]. В рамках предварительного расследования данных преступлений возникает необходимость использования специальных знаний в форме фототехнической экспертизы.
Возможность установления групповой принадлежности или идентификации цифрового съемочного устройства, с помощью которого изготовлена исследуемая фотография, позволяет правоохранительным органам устанавливать обстоятельства преступления и причастность конкретного лица совершенному преступлению.
Формирование изображения техническим устройством – сложный процесс, состоящий из трех этапов: прохождение света через оптическую систему; преобразование света ПЗС-матрицей в электрический сигнал; обработка программным обеспечением и сохранение в памяти [3, стр. 54].
Проходя через систему линз, свет попадает на матрицу, состоящую из большого числа светочувствительных элементов, преобразующих свет в электрический сигнал. Матрица цифровых съемочных средств со временем «изнашивается», что отображается на фотоизображениях в виде точек, нарушающих общую композицию. Данное явление, изученное в фотокамерах, получило название «структурный шум» [4, стр. 56].
Структурный шум обладает постоянной природой и детерминированностью, и остается практически неизменным на множестве фотографий, изготовленных с помощью одного и того же фотоаппарата (в пределах идентификационного периода, при этом количество повреждений будет только увеличиваться). Это обстоятельство позволяет однозначно устанавливать конкретную фотокамеру, на которой был изготовлен фотоснимок, т.е. идентифицировать фотокамеру по фотоснимку [5, стр. 12].
Существует метод идентификации фотографических средств по неисправным пикселям на матрице запечатлевающего устройства [6, стр. 57]. Неисправные (дефектные) пиксели, отображаемые на фотографии, получили названия «мертвые» и «горячие» пиксели.
Дефектные (мертвые) - это не работающие пиксели, которые могут быть постоянно белыми, либо постоянно черными, независимо от выдержки, значения светочувствительности (ISO) и других факторов (см. рис. 1). Они стабильны, поэтому в основу идентификации необходимо брать именно их.
«Горячие» пиксели – это некорректно работающие пикселы. Они неправильно реагируют на свет и выглядят цветными точками на фотографиях (см. рис. 2). Количество и яркость напрямую зависят от условий съемки: высокой окружающей температуры, длительной выдержки вкупе с высокими значениями ISO.
Рис. 1. Дефектный пиксель.
Рис. 2. Горячие пиксели.
Феномен дефектных пикселей матриц съемочных устройств изучался в трудах ученых в области технических наук, например, в исследованиях Е. А. Аминовой «Разработка и анализ алгоритмов идентификации источников цифровых изображений» [5] и А. Б. Чумаченко «Разработка и исследование алгоритмов и методик идентификации цифровых устройств записи по создаваемым ими цифровым образам» [7, стр. 10].
Статистическая обработка результатов исследования матриц цифровых съемочных средств позволяет установить за какое количество отснятых кадров в матрице появляются неисправные пиксели. Для этого был проведен ряд экспериментов. На разных фотоаппаратах были сделаны изображения с настройками, позволяющими установить дефектные пиксели. После этого фотоаппараты подключались к персональному компьютеру с установленной программой «Shutter Counter», фиксировалось количество выполненных фотоаппаратом кадров (включая последний, экспериментальный) (см. рис. 3).
В программном обеспечении большинства цифровых фотоаппаратов имеется встроенный автоматический счетчик кадров.
Рис. 3. Скриншот программы «Shutter Counter», указывающий количество срабатываний затвора.
В результате проведенных экспериментов и анализа литературных источников по исследованию цифровых съемочных средств можно прийти к следующим основным выводам. Первый – количество дефектных пикселей в матрице – случайная величина. Второй – чем больше отснято кадров, тем больше шанс обнаружить дефектные пиксели. При этом после 10 000 отснятых кадров у 100% матриц появились дефекты.
При сравнении взаиморасположения дефектных пикселей различных изображений необходимо учитывать разницу в разрешении и размере изображений. Для повышения точности определения взаиморасположения дефектных пикселей на изображении возможно исследовать алгоритмы сжатия. Данные исследования необходимо проводить лицам, обладающим специальными знаниями в области информационных технологий.
Понимание алгоритмов сжатия нужно для того, чтобы правильно сравнить взаиморасположение дефектных пикселей [8, стр. 106]. Кроме того, помимо сжатия изображение может быть подвергнуто и кадрированию.
Для обоснованности выводов экспертного заключения эксперту-фототехнику необходимо знать, какое количество дефектных пикселей нужно, чтобы с уверенностью утверждать, что данное изображение было создано именно этим фотографическим средством с данной матрицей. Решение этой задачи возможно с привлечением математических знаний, в часности использования положений теории вероятностей [9, стр. 9-10]. При помощи формулы сочетания рассчитывается количество случайных расположений дефектных пикселей на матрице и учитываются все возможные варианты перестановок.
Для начала необходимо иметь представление о том, какое количество съемочных устройств на данный момент существует во мире. Согласно данным из открытых источников к сегодняшнему дню создно и используется не менее 50 000 000 000 цифровых съемочных устройств [10-12]. В это число включены смартфоны (с камерой), планшетные компьютеры и цифровые фотоаппараты, а также и другие устройства фото- и видеофиксации: видеокамеры, видеорегистраторы, кинокамеры и т. п.
Исходя из количества цифровых съемочных устройств во всем мире и количества световоспринимающих элементов на конкретной матрице можно оценить уникальность искомой совокупности признаков.
Количество световоспринимающих элементов на матрице указано в свойствах изображения в параметрах «разрешение» (см. рис. 4). Так как пиксели в матрице расположены в форме прямоугольника, их общее количество вычисляется по формуле нахождения площади прямоугольника, то есть перемножением значения ширины и высоты.
Рис. 4. Свойства изображения.
Красным цветом указано разрешение матрицы.
При этом согласно статистическим рассчетам количество неповторимых возможных комбинаций дефектных пикселей, например, для матрицы с разрешением 5184х3456 пикселя при наличии двух дефектных пикселей будет составлять более чем триллион. Значит, для идентификации съемочного устройства двух дефектных пикселей более, чем достаточно.
Однако, каждый раз для различных типов матриц производить вычисления трудоемко. Очевидно, что чем больше разрешение матрицы (ее площадь), тем больше вариантов перестановок для дефектных пикселей, а значит и выше идентификационная значимость каждого пикселя.
Это означает, что при уменьшении значения разрешения возможны варианты, когда количество возможных перестановок двух дефектных пикселей будет ниже условно принятого значения.
Необходимо понимать, что эксперту-фототехнику в большинстве случаев предстоит исследовать в качестве объекта не съемочное устройство, а цифровое изображение. Размер цифрового изображения может быть изменен произвольным образом.
Для решения практических задач экспертами-фототехниками данные расчётов были сведены в таблицу, где приводятся размеры изображения (матрицы) и необходимое количество пикселей для их идентификации (см. таблицу 1). Другие значения не приведены, так как поступление на исследования цифрового изображения площадью меньше 58 пикселей весьма маловероятно. Кроме того, из них более 11 пикселей должны оказаться дефектными.
Таблица 1.
Количество дефектных пикселей, обнаруженных на фотоизображении, необходимое для идентификации съемочного устройства
|
Размер изображения (в пикселях) |
Количество дефектных пикселей, необходимое для идентификации съемочного устройства |
|
от 316229 и более |
2 |
|
от 6700 до 316228 |
3 |
|
от 1049 до 6699 |
4 |
|
от362 до 1048 |
5 |
|
от 185 до 361 |
6 |
|
от 118 до 184 |
7 |
|
от 86 до 117 |
8 |
|
от 69 до 85 |
9 |
|
от 58 до 68 |
10 |
Таким образом, руководствуясь исходным положением, что на матрице цифрового съемочного устройства взаиморасположение дефектных пикселей устойчиво и стабильно от кадра к кадру, для идентификации большинства современных устройств по цифровым изображениям достаточно двух дефектных пикселей.
Использование специальных знаний и учет статистических закономерностей идентификационной значимости дефектных пикселей, по приведенной методике, обеспечит при производстве фототехнических экспертиз соблюдение принципов объективности, всесторонности и полноты исследования на основе современных достижений науки техники, а также будет способствовать обоснованности выводов эксперта.
1. Bulgakov, V. G. Innovations in forensic photography: a look into the future/V. G. Bulgakov, E. V. Bulgakova//Advances in Law Studies. – 2021. - T. 9, NO. 3. - S. 41-45.
2. The Criminal Code of the Russian Federation of 13.06.1996 No. 63-FZ [ed. Dated 09.11.2024] (amended and supplemented, entry effective since 20.11.2024 )//Official Internet portal of legal information: ConsultantPlus - https://www.consultant.ru/document/cons_doc_LAW_10699/ (accessed on: 06.11.2024).
3. Forensic photography and video recording/A. A. Kurin, V. A. Zotchev, V. G. Bulgakov [and others]. - 2nd edition, revised and supplemented. - Volgograd: Volgograd Academy of the Ministry of Internal Affairs of the Russian Federation, 2019. - 260 s.
4. Vinogradova N.I., Klimova E.K. Problems of regulating matrix defects in filming devices. In the collection: Theory and practice of forensic examination in modern conditions. materials of the IX International Scientific and Practical Conference. M., 2023. S. 55-58.
5. Aminova E. A., Development and analysis of algorithms for identifying sources of digital images: Diss. to the nipple. learned. step. Candidate of Technology Sciences (05.12.04): Aminova Elena Albertovna. - Yaroslavl, 2018 - 110 p.
6. Bulgakov, V. G. Phototechnical expertise/V. G. Bulgakov, V. N. Chulakhov, I. V. Shtruzhenkov. - M.: Moscow University of the Ministry of Internal Affairs of Russia named after V.Ya. Kikot, 2023. - 88 s.
7. Chumachenko A. B., Development and study of algorithms and methods for identifying digital recording devices by the digital images they create: Author. diss. to the nipple. learned. step. Candidate of Technology Sciences (05.13.19): Chumachenko Anatoly Borisovich. - Rostov-on-Don, 2010 - 27 p.
8. Chmutin, A. M. The phenomenon of the JPEG structure of a digital photographic image and its properties/A. M. Chmutin, R. R. Sharipov//Izvestia Volgograd State Technical University. – 2012. – № 10(97). - S. 105-108.
9. Atlasov, I.V., Dumachev, V.N. Typical calculation. Probability theory and mathematical statistics. - Voronezh, Voronezh Institute of the Ministry of Internal Affairs of Russia, 2017. - 160 s.
10. Cameras (global market). Tadviser, a Russian Internet portal and analytical agency [Office. site] Updated on 13.11.2024. - URL: https://www.tadviser.ru/index.php/ Article: Cameras _ (global _ market)? ysclid = m3w6qdg1ud985000394 (circulation date 20.11.2024).
11. Smartphones (global market). Tadviser, a Russian Internet portal and analytical agency [Office. site] Updated on 03.09.2024. - URL: https://www.tadviser.ru/index.php/ Article: Smartphones _ (global _ market)? ysclid = m3yyear3cu5466728 (circulation date 20.11.2024).
12. Tablets (global market). Tadviser, a Russian Internet portal and analytical agency [Office. site] Updated on 29.08.2024. - URL: https://www.tadviser.ru/index.php/ Article: Tablets _ (global _ market)? ysclid = m3yz5w84f4134753264 (circulation date 20.11.2024).
