VİDEOLARIN ENF TABANLI ADLİ KANIT ANALİZİNE IŞIK KAYNAĞI ETKİSİ

Abstract

Video dosyalarının Elektrik Şebeke Frekansı (Electric Network Frequency - ENF) temelli adli kanıt analizi tekniği, çoklu ortam dosyalarının kayıt zamanını doğrulamada ve dosyalarda yapılan sahteciliği tespit etmede son yıllarda önerilmiş en önemli araçlardan biridir. ENF, şebekede üretilen toplam gücün tüketilen toplam güce göre artıp azalmasına bağlı olarak nominal değer (Avrupa’da 50 Hz) etrafında sürekli salınımlar yapar. Bu salınımlar aynı şebeke üzerindeki her noktada aynıdır. Elektrik şebekesinden beslenen bir ışık kaynağının yaymış olduğu aydınlatma şiddeti elektrik şebeke frekansına bağlı olarak insan gözünün fark edemeyeceği anlık değişkenlikler gösterir. Işık şiddetindeki bu değişimler, video kameralar tarafından yakalanabilmektedir. Çekilen videolardaki tüm resim çerçeveleri boyunca değişmeyen içerik analiz edilerek aydınlatma şiddetinin değişim hızı, dolayısıyla elektrik şebeke frekansı kestirilebilir. Videolardan kestirimi yapılan ENF sinyalinin, elektrik şebekesinden doğrudan elde edilen referans ENF sinyali ile benzerlikleri hesaplanarak dosya kayıt zamanı bilgisine ulaşılabilir. Bu çalışmada, şebeke elektriğine bağlı ışık kaynağı türünün, CCD sensörlü kamera ile çekilmiş videolardan kestirilen ENF sinyali kalitesinde ne derece etkili olduğu incelenmiştir. Işık kaynağı türüne göre, çeşitli uzunluktaki videolarda ENF temelli kayıt zamanı doğrulama performansı analiz edilmiştir.

Keywords

• ENF,elektrik şebeke frekansı,videolarda adli kanıt,video kayıt zamanı doğrulama,ışık kaynağı etkisi

The Effect of Light Source on ENF Based Video Forensics

Abstract

Electric Network Frequency (ENF) based Forensic analysis technique of video files is one of the most significant tools, proposed in recent years, in timestamp verification and forgery detection of multimedia files. ENF fluctuates continuously from its nominal value (50 Hz in Europe) depending on an increase or decrease in total power production as against total power consumption in the grid network. These fluctuations are the same across the entire network. Light intensity emitted by light sources that are connected to power grid, shows instantaneous variations, which cannot be noticed by human eye, depending on electric network frequency. These variations in light intensity can be caught by video cameras. With the analysis of steady content throughout the whole frames of recorded videos, speed of light intensity variations, so power network frequency can be estimated. By computation of the similarity between the ENF signal estimated from video recordings and the reference ENF obtained directly from power grid network, the information of file record time can be accessible. In this work, it is investigated that how much the type of a light source, connected to grid network, is influential in ENF signal quality estimated from video files captured by cameras with CCD sensor. ENF based video record time verification performance in videos of various lengths is analyzed in accordance with light source type.

Keywords

• ENF,electric network frequency,video forensics,video timestamp verification,effect of light source

References

1. Bollen, M. H., ve Gu, I. (2006) Signal Processing of Power Quality Disturbances. Wiley.
2. Chai, J., Liu, F., Yuan, Z., Conners, R., ve Liu, Y. (2013) Source of ENF in Battery-Powered Digital Recordings, Audio Engineering Society Convention 135.
3. Cooper, A. (2008) The electric network frequency (ENF) as an aid to authenticating forensic digital audio recordings–an automated approach, AES 33rd International Conference, 1–10.
4. ENTSO-E. (2013) European Network of Transmission System Operators for Electricity-Appendix 1 of System Operation Agreement (Vol. 1).
5. Fechner, N., ve Kirchner, M. (2014) The humming hum: Background noise as a carrier of ENF artifacts in mobile device audio recordings, Proceedings - 8th International Conference on IT Security Incident Management and IT Forensics, IMF 2014, 3–13, doi: 10.1109/IMF.2014.14
6. Garg, R., Varna, A. L., Hajj-Ahmad, A., ve Wu, M. (2013) “Seeing” ENF: Power-signature-based timestamp for digital multimedia via optical sensing and signal processing, IEEE Transactions on Information Forensics and Security, 8(9), 1417–1432, doi: 10.1109/TIFS.2013.2272217
7. Garg, R., Varna, A., ve Wu, M. (2011) Seeing ENF: natural time stamp for digital video via optical sensing and signal processing, Proceedings of the 19th ACM International Conference on Multimedia, 23–32, doi: 10.1145/2072298.2072303
8. Grigoras, C. (2005) Digital audio recording analysis–the electric network frequency criterion, International Joururnal of Speech Language and the Law, 12(1), 63–76, doi: 10.1558/sll.2005.12.1.63

9. Grigoras, C. (2007) Applications of ENF criterion in forensic audio, video, computer and telecommunication analysis, Forensic Science International, 167(2-3), 136–145,doi: 10.1016/j.forsciint.2006.06.033
10. Proakis, J. G., ve Manolakis, D. G. (2007) Digital Signal Processing: Principles, Algorithms, And Applications, 4/E. Pearson Education.
11. Sidhu, T. S. (1999) Accurate measurement of power system frequency using a digital signal processing technique, IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement, 48(1), 75–81, . doi: 10.1109/19.755064
12. Vatansever, S. ve Dirik, A E. (2016) Forensic Analysis of Digital Audio Recordings Based on Acoustic Mains Hum, 24th Signal Processing and Communication Application Conference (SIU), 1285–88, doi: 10.1109/SIU.2016.7495982