研究人员找出凭照片识拍照者的办法
你的手机被一位有拍摄爱好的小偷给偷了。小偷偷走后第一时间就进行了刷机，然后拿着偷来的手机肆无忌惮地拍摄各种照片还煞有其事地发布到自己的社交网络上，自以为事情办得天衣无缝。但是意大利研究人员的一项新成果有可能令这些小偷收敛。
这项研究成果的名字叫做利用传感器模式噪声（SPN）建立照片与社交网络身份关联（On the usage of Sensor Pattern Noise for Picture-to-Identity linking through social network accounts）。
SPN的利用并非新鲜事。早在2006年就已有人发现可以利用传感器的模式噪声来识别数码相机—因为数码相机拍照时会在照片上留下独特的指纹。而且跟Exif元数据不一样的是，SPN是无法剥离的，因此从事数字取证的人对SPN非常感兴趣。
近年来由于智能手机和社交网络的流行，数字取证人员开始研究SPN新的应用领域。意大利伊斯普拉公民保护与安全研究所的Riccardo Satta和Pasquale Stirparo就想出了一种通过照片比对来匹配社交网络账号的新办法。
其方法是将涉嫌照片的SPN指纹与一组嫌疑人在各种社交网络上发布的一组照片的指纹进行比对，然后利用算法来计算匹配程度。匹配得分最高的账号相关身份即被选为嫌疑人。利用这种办法，从理论上来说只要能拿到文章开头情形下的小偷拍摄的照片以及手机主人原来拍摄的照片，通过SPN比对即可查找出是否同一相机所拍（哪怕手机被刷机），从而让小偷现形。此外，这种办法还可以用来识别在网上发布诽谤照片和虐童照片的始作俑者等。
但是，考虑到在在Facebook、Flickr等社交网络上的照片往往是被改动过的，比如修剪、压缩、放缩或者PS等，这些动作也会导致照片的SPN发生变动。此外，ISO设置的选择也会导致数字签名变动。所以目前该技术的精确度仍然不足以提供可靠证据，但研究人员通过在调查阶段采用这种方法已经为缩小嫌疑人范围提供了足够的帮助。
不过，从另一方面来看，由于社交网络和手机拍照的流行，现在任何人都有可能接触到网上海量的图片资源，如果有人利用该技术建立起照片与人的关联关系的话，也许你拍摄的照片就会暴露你的隐私，这个问题应该引起关注。
