Recently, the integration of geographical coordinates into a picture has become more and more popular. Indeed almost all smartphones and many cameras today have a built-in GPS receiver that stores the location information in the Exif header when a picture is taken. Although the automatic embedding of geotags in pictures is often ignored by smart phone users as it can lead to endless discussions about privacy implications, these geotags could be really useful for investigators in analysing criminal activity. Currently, there are many free tools as well as commercial tools available in the market that can help computer forensics investigators to cover a wide range of geographic information related to criminal scenes or activities. However, there are not specific forensic tools available to deal with the geolocation of pictures taken by smart phones or cameras. In this paper, we propose and develop an image scanning and mapping tool for investigators. This tool scans all the files in a given directory and then displays particular photos based on optional filters (date, time, device, localisation) on Google Map. The file scanning process is not based on the file extension but its header. This tool can also show efficiently to users if there is more than one image on the map with the same GPS coordinates, or even if there are images with no GPS coordinates taken by the same device in the same timeline. Moreover, this new tool is portable; investigators can run it on any operating system without any installation. Another useful feature is to be able to work in a read-only environment, so that forensic results will not be modified. We also present and evaluate this tool real world application in this paper.


翻译:最近,地理坐标与图片的整合越来越受欢迎。事实上,几乎所有智能手机和许多照相机如今都有一个内置的全球定位系统接收器,在拍摄时将定位信息存储在Exif信头中。虽然智能电话用户往往忽视在图片中自动嵌入地理标签,因为这可能导致对隐私所涉问题的无休止的讨论,这些地理标签对于调查人员分析犯罪活动可能真正有用。目前,市场上有许多免费工具和商业工具,可以帮助计算机法医调查员涵盖与犯罪场景或活动有关的广泛地理信息。然而,没有具体的法医工具可用来处理智能手机或相机拍摄图片的地理定位。虽然在本文中,我们提议并开发一个图像扫描和绘图工具,因为可以导致对特定目录中的所有文件进行无休止的讨论,然后根据可选的过滤器(日期、时间、设备、本地化)展示特定照片。文件扫描程序将不以文件扩展为基础,而是其头版。这个工具还可以有效地向用户展示,如果在地图上没有比实际图像更精确的应用程序,那么这个工具也可以在地图上运行, 与全球定位系统坐标是同一的。

0
下载
关闭预览

相关内容

强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
174+阅读 · 2019年10月11日
[综述]深度学习下的场景文本检测与识别
专知会员服务
77+阅读 · 2019年10月10日
机器学习入门的经验与建议
专知会员服务
92+阅读 · 2019年10月10日
【哈佛大学商学院课程Fall 2019】机器学习可解释性
专知会员服务
103+阅读 · 2019年10月9日
人工智能 | ISAIR 2019诚邀稿件(推荐SCI期刊)
Call4Papers
6+阅读 · 2019年4月1日
Call for Participation: Shared Tasks in NLPCC 2019
中国计算机学会
5+阅读 · 2019年3月22日
IEEE | DSC 2019诚邀稿件 (EI检索)
Call4Papers
10+阅读 · 2019年2月25日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
ResNet, AlexNet, VGG, Inception:各种卷积网络架构的理解
全球人工智能
19+阅读 · 2017年12月17日
【推荐】ResNet, AlexNet, VGG, Inception:各种卷积网络架构的理解
机器学习研究会
20+阅读 · 2017年12月17日
计算机视觉近一年进展综述
机器学习研究会
9+阅读 · 2017年11月25日
【推荐】用Python/OpenCV实现增强现实
机器学习研究会
15+阅读 · 2017年11月16日
【学习】(Python)SVM数据分类
机器学习研究会
6+阅读 · 2017年10月15日
【今日新增】IEEE Trans.专刊截稿信息8条
Call4Papers
7+阅读 · 2017年6月29日
Symbolic Priors for RNN-based Semantic Parsing
Arxiv
3+阅读 · 2018年9月20日
Arxiv
11+阅读 · 2018年5月13日
Arxiv
20+阅读 · 2018年1月17日
Arxiv
4+阅读 · 2017年11月4日
VIP会员
相关资讯
人工智能 | ISAIR 2019诚邀稿件(推荐SCI期刊)
Call4Papers
6+阅读 · 2019年4月1日
Call for Participation: Shared Tasks in NLPCC 2019
中国计算机学会
5+阅读 · 2019年3月22日
IEEE | DSC 2019诚邀稿件 (EI检索)
Call4Papers
10+阅读 · 2019年2月25日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
ResNet, AlexNet, VGG, Inception:各种卷积网络架构的理解
全球人工智能
19+阅读 · 2017年12月17日
【推荐】ResNet, AlexNet, VGG, Inception:各种卷积网络架构的理解
机器学习研究会
20+阅读 · 2017年12月17日
计算机视觉近一年进展综述
机器学习研究会
9+阅读 · 2017年11月25日
【推荐】用Python/OpenCV实现增强现实
机器学习研究会
15+阅读 · 2017年11月16日
【学习】(Python)SVM数据分类
机器学习研究会
6+阅读 · 2017年10月15日
【今日新增】IEEE Trans.专刊截稿信息8条
Call4Papers
7+阅读 · 2017年6月29日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员