如何检测上传文件是否被篡改？寻求开源工具/Python库方案

图片篡改检测 #

• PIL/Pillow：Python主流图像处理库，可通过两种方式检测篡改：一是提取图像EXIF元数据，查看是否存在编辑软件留下的标记（如Photoshop的修改记录）；二是对比图像哈希值，若上传图片与原始基准哈希不符，说明内容被修改。示例代码：

from PIL import Image
import hashlib

def verify_image_integrity(image_path, original_sha256):
    with open(image_path, 'rb') as img_file:
        current_hash = hashlib.sha256(img_file.read()).hexdigest()
    return current_hash == original_sha256

# 先预存原始图片的SHA256哈希，后续上传时比对即可

• OpenCV：适合基于图像特征的篡改检测，可通过分析图像噪声一致性、边缘异常，或使用频域变换（如DFT）查找拼接/复制粘贴痕迹。比如检查图像不同区域的高斯噪声分布，若差异过大则大概率存在篡改。
• ForgeryNet：基于深度学习的开源检测框架，针对图像拼接、局部篡改等场景做了优化，提供预训练模型，直接输入图像即可输出篡改区域或篡改概率。

PDF篡改检测 #

• PyPDF2：轻量PDF处理库，可提取文档元数据（如修改时间、创建工具），判断是否存在异常编辑记录；也可通过哈希比对验证PDF完整性。示例代码：

import PyPDF2
import hashlib

def verify_pdf_integrity(pdf_path, original_sha256):
    with open(pdf_path, 'rb') as pdf_file:
        current_hash = hashlib.sha256(pdf_file.read()).hexdigest()
    return current_hash == original_sha256

# 查看PDF元数据中的修改痕迹
def check_pdf_edit_traces(pdf_path):
    reader = PyPDF2.PdfReader(pdf_path)
    metadata = reader.metadata
    return {
        "修改时间": metadata.get('/ModDate'),
        "创建工具": metadata.get('/Creator'),
        "上次保存工具": metadata.get('/Producer')
    }

• pdfid：开源PDF分析工具，能扫描PDF中的可疑对象、隐藏修改痕迹或异常结构，快速判断文档是否被篡改，支持命令行调用，也可通过Python子进程集成。
• QPDF：命令行工具，专注PDF完整性检查，执行qpdf --check input.pdf即可输出文档是否存在损坏、篡改迹象，适合批量检测场景，Python可通过subprocess模块调用。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Prashant