利用PACS和DICOM伪影进行医学图像篡改的法医检测

《Journal of Forensic Sciences》：Forensic detection of medical image manipulation using PACS and DICOM artifacts

随着医疗信息数字化，篡改医疗图像等非法活动频发。本研究针对PACS系统开发数字取证技术，通过分析DICOM元数据、PACS日志和数据库痕迹，构建包含82种篡改场景的测试集，设计自动化检测模块。实验证明该系统能准确识别所有篡改，为医疗数据防篡改提供技术框架。

　　随着医疗信息的数字化进程不断加快，非法活动如医疗犯罪和保险欺诈等也呈现出上升趋势。这些活动往往通过篡改数据来实现，而医疗图像因其具有软拷贝属性以及在传输过程中可能受到网络影响，成为最容易被篡改的目标之一。医疗图像不仅包含患者的生理特征，还能揭示疾病的具体位置，因此在临床诊断中具有至关重要的作用。然而，一旦这些图像被篡改，就可能影响诊断结果，甚至引发法律纠纷。尽管如此，目前医疗图像的篡改检测仍缺乏系统的数字取证方法，特别是在医学图像领域中尚未建立标准化的检测流程。本研究旨在提出一种用于检测医疗图像篡改的数字取证技术，选择两个广泛使用的PACS（Picture Archiving and Communication System，图像存档与通信系统）平台，并构建了一个包含82个样本、涵盖40种篡改场景的实验数据集。通过分析DICOM标签和系统痕迹，可以识别图像修改的类型和来源。开发并测试了自动化检测模块，结果表明在所有篡改案例中，系统均能准确识别出是否发生了篡改行为。这项研究是首个针对医疗图像篡改检测的数字取证方法，为未来医疗相关犯罪的调查提供了理论基础和技术支持。

在医疗图像领域，篡改行为的检测是保障信息安全和医疗公正的重要手段。然而，目前大多数技术主要集中在图像内容的识别上，如水印技术或人工智能驱动的视觉分析。这些方法虽然在一定程度上可以识别图像是否被篡改，但往往无法明确篡改的具体内容和修改意图。此外，水印技术存在被篡改或删除的隐患，其在法律上的可信度也受到质疑。相比之下，基于系统日志、数据库记录和DICOM元数据的数字取证方法更具优势，因为它们可以追溯篡改的时间、操作者和具体修改的字段。因此，本研究采用多源数据融合的方式，包括PACS日志、DICOM元数据和数据库痕迹，以实现对医疗图像篡改行为的系统性识别。

本研究主要针对两个主流的PACS系统展开实验，这些系统在全球范围内被超过2500家医疗机构使用。在实验设计中，研究人员通过手动或工具操作，模拟了多种篡改行为，包括对患者信息和检查信息的修改和删除。这些篡改行为不仅涉及图像文件本身，还包括数据库中存储的患者信息、检查记录以及日志文件中的操作痕迹。通过这些操作，研究人员可以验证数字取证技术在实际医疗系统中的有效性。实验数据集包括DICOM文件、数据库记录和日志文件，覆盖了多种篡改类型，如修改患者ID、姓名、性别、出生日期、检查日期和时间、医院名称等。此外，实验还涉及对PACS系统中某些字段的删除，以及对DICOM文件元数据的直接修改。

在数据采集和分析过程中，研究人员对DICOM文件的结构进行了深入研究，以识别篡改行为的特征。DICOM文件通常包含多个标签，这些标签记录了图像的元数据信息，如患者信息、检查信息和存储时间等。如果原始文件存在，研究人员可以通过对比修改前后的标签值来检测篡改行为。若原始文件不存在，研究人员则通过检查DICOM文件中的日期标签来识别篡改痕迹。然而，某些标签，如“File Meta Information Version”和“Media Storage SOP Instance UID”，只有部分PACS系统会记录。因此，研究人员在实验中特别关注这些标签的变化，以识别可能的篡改痕迹。

在PACS数据库中，研究人员通过分析不同表之间的关联性来识别篡改行为。例如，通过对比患者信息表、检查信息表和历史记录表，可以确定篡改发生的时间、操作者以及具体修改的字段。数据库备份文件也是识别篡改的重要工具，因为它们记录了篡改前的数据状态，可以与修改后的数据进行对比。此外，PACS日志文件提供了操作记录，包括用户登录、图像上传和修改行为。研究人员利用这些日志文件，识别出篡改行为的具体时间、IP地址和操作记录，从而建立一个完整的篡改追踪体系。

在实验过程中，研究人员还发现了一些重要的发现。例如，某些篡改行为在PACS系统中可能不会被记录在最终的DICOM文件中，这使得篡改行为难以被直接检测。这种现象在某些情况下可能被用于隐藏篡改痕迹，从而增加取证的难度。因此，研究人员强调，检测篡改行为不仅要依赖图像文件本身，还必须结合日志文件和数据库记录，才能确保检测的全面性和准确性。

在开发数字取证工具的过程中，研究人员采用了一种模块化的设计思路，将整个系统分为输入、分析和输出三个主要模块。输入模块负责获取DICOM文件、日志文件和数据库记录，并将这些数据进行预处理。分析模块则专注于对这些数据的比对和验证，以识别可能的篡改痕迹。输出模块则用于生成报告，展示检测结果，并提供详细的篡改信息，包括篡改时间、操作者和具体修改的字段。整个工具的开发基于Python语言，并结合了多种数据处理技术，如SQL数据库查询、日志分析和元数据比对。

为了验证该工具的有效性，研究人员构建了一个包含110个测试案例的数据集。在这些案例中，他们模拟了多种篡改行为，并测试了工具是否能够准确识别这些行为。结果表明，该工具在所有篡改案例中均能成功识别出篡改行为，特别是在修改和删除操作上表现出了较高的准确性。然而，也有部分案例由于PACS系统的限制，无法被完全检测到。例如，某些字段的修改不会反映在最终的DICOM文件中，这使得工具在这些情况下无法直接验证篡改行为。

尽管该工具在某些情况下存在局限性，但其提供的检测方法仍然具有重要的实际意义。它不仅能够帮助医疗机构识别潜在的篡改行为，还能为法律调查提供技术支持。例如，在保险欺诈案件中，通过该工具可以分析医疗图像的篡改痕迹，从而判断图像是否被故意修改，以支持进一步的法律行动。此外，该工具还可以用于医学研究，帮助研究人员识别图像数据的完整性，确保实验数据的可靠性。

在未来的研究中，研究人员建议进一步优化数字取证工具，以适应更多类型的PACS系统，并提高检测的准确性。例如，可以通过引入更复杂的算法，如机器学习模型，来提高篡改行为的识别能力。此外，研究人员还建议加强对PACS系统的安全保护，防止未经授权的访问和篡改行为。这不仅需要技术上的改进，还需要在法律和政策层面加强监管，确保医疗图像的安全性和完整性。

总之，本研究提出了一种基于数字取证技术的医疗图像篡改检测方法，为医疗信息安全提供了新的思路。通过分析DICOM文件、PACS日志和数据库记录，研究人员能够识别篡改行为的类型和来源，从而为医疗犯罪的调查提供技术支持。尽管该工具在某些情况下仍存在局限性，但其为未来医疗图像安全领域的研究和实践奠定了基础。随着医疗图像在临床诊断和法律调查中的重要性日益增加，数字取证技术的应用将变得越来越不可或缺。