Las cámaras de vigilancia proporcionan seguridad y protección a través del monitoreo en tiempo real o mediante la investigación de videos grabados. La autenticidad de los videos de vigilancia no puede darse por sentada, pero la detección de manipulaciones es un desafío. Las técnicas existentes enfrentan limitaciones significativas, incluida la aplicabilidad restringida, la poca generalización y la alta complejidad computacional. Este documento presenta un sistema de detección robusto para enfrentar los desafíos de detección de duplicación de cuadros (FD) e inserción de cuadros (FI) en videos de vigilancia. El sistema aprovecha las alteraciones en los patrones de textura y el flujo óptico entre cuadros consecutivos y funciona en dos etapas; primero, se detectan videos sospechosos manipulados utilizando patrones binarios locales basados en residuos de movimiento (MR-LBPs) y SVM; segundo, al eliminar falsos positivos, se determina la ubicación precisa de la manipulación utilizando la consistencia en la agregación del flujo óptico y la varianza en MR-LBPs. El sistema se evalúa extensamente en un gran Conjunto de Datos de Evaluación de Manipulación de Video Estructurado COMSATS (CSVTED) que comprende videos desafiantes con diferentes niveles de calidad de manipulación y complejidad y se valida cruzadamente en conjuntos de datos de dominio público de referencia. El sistema muestra un rendimiento sobresaliente, logrando un 99.5% de precisión en la detección y localización de regiones manipuladas. Garantiza la generalización y amplia aplicabilidad del sistema manteniendo la eficiencia computacional.