Частотный анализ электрических сетей - Electrical network frequency analysis

Частота электрической сети (ENF) анализ это Криминалистика метод проверки аудиозаписи сравнивая частоту изменения фона гул сети в записи с долгосрочными высокоточными историческими записями частота сети изменения из базы данных. Фактически, гудящий сигнал сети обрабатывается, как если бы он был зависящим от времени. цифровой водяной знак это может помочь определить, когда была создана запись, и помочь обнаружить любые изменения в записи.[1][2][3] Исторические записи изменений частоты сети хранятся в записях, например, полицией в федеральной земле Германии. Бавария с 2010.[4]

Эта технология была названа «самым значительным достижением в аудио криминалистика поскольку Уотергейт."[5] Однако, согласно статье Huijbregtse и Geradts, метод ENF, хотя и мощный, имеет значительные ограничения, вызванные неоднозначностью, основанной на фиксированных смещениях частоты во время записи, и самоподобие в базе данных частот сети, особенно для записей продолжительностью менее 10 минут.[6]

Совсем недавно исследователи продемонстрировали, что внутреннее освещение, такое как люминесцентные лампы и лампы накаливания, меняет интенсивность света в соответствии с подаваемым напряжением, которое, в свою очередь, зависит от частоты источника напряжения. В результате интенсивность света может переносить информацию о колебаниях частоты в записи визуального датчика аналогично тому, как электромагнитные волны от линий электропередачи переносят информацию ENF в механизмы восприятия звука. Основываясь на этом результате, исследователи продемонстрировали, что визуальная дорожка из неподвижного видео, снятого в условиях внутреннего освещения, также содержит следы ENF, которые можно извлечь, оценив частоту, с которой ENF будет появляться в видео, как низкую частоту дискретизации видео (25–30 Гц). вызывают значительное искажение.[7] В том же исследовании было продемонстрировано, что сигнатуры ENF из визуального потока и сигнатуры ENF из аудиопотока в данном видео должны совпадать. В результате соответствие между двумя сигналами можно использовать для определения того, были ли аудиовизуальная дорожка записана вместе или наложена позже.[8]

Использование правоохранительными органами

Характерное электрическое гудение использовалось для обеспечения судебной проверки аудиозаписей - процесса, полностью автоматизированного в объединенное Королевство.[9]

Рекомендации

  1. ^ Купер, А.Дж .: «Частота электрической сети (ENF) как средство аутентификации судебных цифровых аудиозаписей - автоматизированный подход». Июнь 2008 г. Цитировать журнал требует | журнал = (помощь), Документ конференции, 33-я Международная конференция AES, США (2008 г.)
  2. ^ Григорас, К.: «Анализ цифровой аудиозаписи - критерий частотности электрической сети»., Международный журнал языка речи и права, вып. 12, вып. 1. С. 63–76 (2005).
  3. ^ Матеуш Кайстура, Агата Травинская, Яцек Хебенштрайт. «Применение критерия частоты электрической сети (ENF): случай цифровой записи». Forensic Science International, том 155, выпуск 2, страницы 165–171 (20 декабря 2005 г.)
  4. ^ "Dem Verbrechen auf der Spur" (на немецком). Süddeutsche Zeitung. 2011-02-16.
  5. ^ Крис Уильямс (01.06.2010). "Met lab заявляет, что это самый большой прорыв со времен Уотергейта.'". Реестр.
  6. ^ Маартен Хуйбрегтсе, Зено Герадтс. «Использование критерия ENF для определения времени записи коротких цифровых аудиозаписей» (PDF). Конспект лекций по информатике; Vol. 5718, Материалы 3-го Международного семинара по компьютерной криминалистике, 2009 г.
  7. ^ Гарг Рави, Варна Авинаш Л., У Минь: ""Увидеть "ENF: естественная метка времени для цифрового видео посредством оптического распознавания и обработки сигнала"., Доклад конференции, в трудах 19-й международной конференции ACM Multimedia, США (2011 г.)
  8. ^ Гарг, Рави. "Исследовательские проекты". ece.umd.edu. Архивировано из оригинал на 2012-08-05.
  9. ^ Морелль, Ребекка (12 декабря 2012 г.). «Гул, помогающий бороться с преступностью». Получено 27 января 2017.