视频监控作为平安城市、天网工程的重要组成部分,是重点区域监测、城市治安防控的主要手段。视频设备及其内容的伪造攻击是分布式视频监控系统面临的主要安全问题。视频内容的原始性和真实性是视频监控系统广泛应用的重要基础。本文依据重要区域视频监控的准确性和可靠性要求,聚焦于视频监控系统的高效视频溯源认证和视频伪造检测。具体工作如下:在视频溯源认证方面,基于光响应非均匀性(Photo Response Non-Uniformity,PRNU)的视频指纹提取方法使用GOP(Group of Pictures)组合帧或仅使用I帧,因受到视频压缩影响,其视频溯源难以满足识别率要求。根据H.264编码特性,综合考虑I帧及未受损的B、P帧可用区域,提出了一种改进的PRNU视频噪声提取及指纹构造方法和设备指纹相关性检测方法,实现视频源识别。实验验证表明,在达到90%识别率的情况下,相比基于GOP组合帧的方法,本文提出的算法将提取到准确噪声所需帧数从220帧降低到58帧。源设备识别率达到95.85%,与现有视频指纹提取方法相比,识别率提升了6%,能够有效应对视频欺骗攻击,满足视频监控系统精准识别的安全要求。在视频伪造检测方面,考虑相邻视频帧之间的噪声相关性,将视频划分为重叠的子帧组,并将每个子帧组作为查询片段,给出基于子帧组之间的相关性计算方法,提出了一种基于帧间噪声相关矩阵的视频伪造检测方法,确定视频伪造类型并定位视频伪造位置。实验表明,该方法查准率和查全率均达到90%以上,能够有效检测两种帧间复制伪造,满足视频监控系统高效检测的安全要求。基于研究的技术和方法,设计并实现了视频安全监控平台,将上述溯源算法和伪造检测方法应用于平台中,利用硬件设备固有属性和视频特性,能够有效应对同源和异源视频伪造。该平台已部署应用于公安监控系统中,验证了所提出方法的可行性和有效性。