Luận văn Thạc sĩ: Tìm hiểu về thuật toán phát hiện điểm cắt, ghép trong video

Sự phát triển mạnh mẽ của khoa học và công nghệ, đặc biệt là Trí tuệ nhân tạo (AI) và Dữ liệu lớn, đã mang lại nhiều tiện ích nhưng cũng kéo theo thách thức nghiêm trọng về tính xác thực của thông tin. Trong bối cảnh đó, dữ liệu hình ảnh và video từ các hiện trường vụ án trở thành chứng cứ quan trọng, tuy nhiên, tình trạng video giả mạo, bị chỉnh sửa (cắt ghép, Deepfake) ngày càng phổ biến, gây sai lệch thông tin và đặt ra nguy cơ lớn. Việc giám định video hiện nay chủ yếu dựa vào quan sát thủ công, tốn nhiều thời gian và công sức. Do đó, nhu cầu cấp bách là phát triển các hệ thống tự động để phát hiện điểm cắt, ghép và các hành vi chỉnh sửa khác trong video, nhằm nâng cao hiệu quả công tác giám định kỹ thuật hình sự và bảo vệ tính toàn vẹn của chứng cứ số.

Nghiên cứu sinh, sinh viên ngành Hệ thống Thông tin, Kỹ thuật Máy tính, chuyên gia an ninh mạng, kỹ thuật số và pháp y.

Luận văn này giải quyết vấn đề cấp thiết về “Nghiên cứu thuật toán phát hiện điểm cắt, ghép trong video” trong bối cảnh các video giả mạo và bị chỉnh sửa ngày càng phổ biến, gây ảnh hưởng nghiêm trọng đến tính xác thực thông tin và công tác pháp lý. Nghiên cứu chỉ ra rằng, bên cạnh các công nghệ tiên tiến như Deepfake, những thao tác chỉnh sửa đơn giản như cắt, ghép, nối vẫn rất hiệu quả và khó phát hiện thủ công, đặc biệt khi video thường bị nén và đăng tải trên các nền tảng mạng xã hội. Mục tiêu của luận văn là khảo sát, phân tích và đánh giá các thuật toán, phương pháp phổ biến để phát hiện các dấu vết chỉnh sửa trong video, bao gồm phát hiện dựa trên đặc trưng điểm ảnh mức thấp, đặc trưng luồng video và đặc trưng luồng âm thanh của đa phương tiện. Nghiên cứu tập trung vào các khái niệm cốt lõi như nhiễu hình ảnh (image noise), độ sắc nét (sharpness) và ảnh hưởng của nén MPEG. Kết quả nghiên cứu sẽ làm cơ sở để khuyến nghị các kỹ thuật phù hợp cho từng trường hợp sử dụng cụ thể, từ đó góp phần xây dựng hệ thống tự động hóa quá trình giám định, giảm thiểu công sức cho chuyên gia và tăng cường độ tin cậy của chứng cứ video trong các lĩnh vực an ninh công cộng, điều tra tội phạm và pháp y.