大规模视频监控支撑着平安城市、雪亮工程等,成为城市管理、社会治理的有效手段。针对海量分布式摄像头的设备假冒以及视频伪造导致大规模视频监控系统面临严峻的信息安全挑战。本文聚焦于大规模视频监控系统的视频溯源与伪造检测。具体工作如下:监控视频源识别因视频特征的提取方式不当导致识别率以及算法效率低下。基于视频PRNU统计特征的算法难以达到理想的识别率。本文将高阶小波统计(HOWS)应用于PRNU噪声的表示,提出一种视频特征的表示方法。在此基础上,提出了一种视频设备指纹提取算法和一种融合HOWS特征与视频帧PRNU统计特征的视频溯源算法。经系统实验验证,所提出的算法具有96.375%的高识别率以及对处理过的视频具有稳健性。有效解决了监控视频源识别准确率低的问题,满足监控系统对欺骗攻击进行有效防范的需求。针对监控视频非法篡改的问题,提出了基于关键点的视频伪造检测的被动取证方法。该方法主要解决视频的帧复制-移动篡改问题,共分为视频帧关键点提取算法、可疑帧研判算法和重复帧检测算法三个部分。对于视频帧关键点的提取,利用高效的ORB算法可以大幅度提高视频篡改检测方法的效率。使用随机抽样一致性算法(RANSAC)进行帧匹配,检测视频中的重复帧。实现了高效快速检测视频篡改的目标,解决了监控视频伪造攻击的问题。实验结果表明,在保证100%准确检测和定位被篡改的帧的前提下,该算法的效率比基于SIFT特征点的视频伪造检测算法提高10倍,平均检测时间为212.75ms。基于以上提出的技术与方法,设计并实现了平安城市监控视频安全管理平台,结合视频特征提取算法和视频监控系统本身的特性,将本文提出的监控视频溯源算法和视频伪造检测方法应用到平台中。并将平台部署在公安系统中,验证了所提出算法的可行性。