Как проверить достоверность и происхождение фото и видео | Блог Касперского

Подробно разбираем способы проверки аутентичности изображения: от классического поиска по картинкам до нового стандарта C2PA.

За последние полтора года мы окончательно разучились верить своим глазам. Подделка изображений в фоторедакторах встречалась и ранее, но появление генеративного ИИ вывело подделки на новый уровень. Пожалуй, первым знаменитым ИИ-фейком можно назвать ставшее виральным год назад фото папы римского в белом пуховике, но с тех пор счет таким качественным подделкам пошел на тысячи. Более того, развитие ИИ обещает нам вал убедительных поддельных видео в самом ближайшем будущем.

Один из первых дипфейков, получивших всемирную популярность: папа римский в белом пуховике

Это еще больше усложнит проблему отслеживания «фейковых новостей» и их иллюстративного материала, когда фото одного события выдаются за изображение другого, людей, которые никогда не встречались, соединяют в фоторедакторе и так далее.

Подделка изображений и видео имеет прямое отношение к кибербезопасности. Уже давно в разного рода мошеннических схемах жертв убеждают расстаться с деньгами, присылая им фото людей или животных, для которых якобы ведутся благотворительные сборы, обработанные изображения звезд, призывающих инвестировать в очередную пирамиду, и даже изображения банковских карт, якобы принадлежащих близким знакомым жертвы мошенничества. На сайтах знакомств и в других соцсетях жулики тоже активно используют сгенерированные изображения для своего профиля.

В наиболее сложных схемах дипфейк-видео и аудио, якобы изображающие начальство или родственников жертвы, применяются, чтобы убедить ее совершить нужное аферистам действие. Совсем недавно работника финансовой организации убедили перевести $25 млн мошенникам — жулики организовали видеозвонок, на котором присутствовали «финдиректор» и другие «коллеги» жертвы, — все дипфейковые.

Как бороться с дипфейками и просто фейками? Как их распознавать? Это крайне сложная проблема, но ее остроту можно поэтапно снизить, особенно если научиться отслеживать происхождение изображения.

Где-то я это уже видел

Проблемы «фейковости», как мы уже упомянули, можно разделить на несколько категорий. Начнем со случаев, когда изображение не генерируется и не редактируется, — например, настоящий снимок из региона боевых действий выдается за фотографию из другого региона или кадр из художественного фильма преподносится как документальный. В подобных случаях искать какие-то аномалии на самом изображении бесполезно, зато можно поискать копии картинки в Интернете. Это давно решенная проблема благодаря таким инструментам, как Google Reverse Image Search, TinEye, и их аналогам.

Если какое-то изображение вызывает у вас сомнения, можно загрузить его в подобный инструмент и найти сайты, на которых эта картинка уже публиковалась ранее. Так можно узнать, что несчастная семья погорельцев, десять собак из приюта или жертвы какой-то иной напасти «гастролируют» по сайтам и соцсетям уже несколько лет. Кстати, когда речь заходит о благотворительности, можно выделить еще несколько признаков фальшивого сбора, помимо собственно изображений.

Пес из приюта? Нет, из фотостока

Фотошоп? Скоро узнаем!

Поскольку проблеме отредактированных фотографий уже много лет, математики, инженеры и специалисты по изображениям неоднократно подступались к ней, чтобы научиться определять модифицированные изображения автоматически. Среди наиболее известных начинаний такого толка можно упомянуть анализ метаданных изображений и определение «прифотошопленных» зон по артефактам сжатия JPEG (ELA, error level analysis). На них базируются многие популярные инструменты анализа изображений, например Fake Image Detector.

Fake Image Detector предупреждает, что не всякий папа воистину римский

С появлением генеративного искусственного интеллекта (ИИ) появились и основанные на ИИ способы детектирования сгенерированного контента, но все они далеки от стопроцентной точности. Вот некоторые из работ и инструментов на эту тему: определение ИИ-модификаций лиц, детектор сгенерированных изображений и определение модели-генератора, открытая ИИ-модель для тех же целей.

Ключевая проблема всех этих подходов в том, что ни один из них не дает полной уверенности в происхождении изображения, не дает гарантий, что в изображении отсутствуют модификации, и не позволяет эти модификации верифицировать.

WWW в помощь: заверяем происхождение контента

А можно ли упростить проверку изображения так, чтобы ее мог сделать обычный человек? Кликнул на изображение, и видишь: «Иван снял эту фотографию на камеру iPhone 20 марта», «Анна обрезала края и увеличила яркость 22 марта», «Петр заново сохранил картинку с большим сжатием 23 марта», «Изменений не было» — да так, чтобы эти данные нельзя было подделать? Звучит утопично, но именно такую амбициозную задачу поставила перед собой Коалиция за аутентичность и проверяемое происхождение контента (Coalition for Content Provenance and Authenticity, C2PA). В Коалицию входят крупные игроки компьютерной, фото- и медиаиндустрий: Canon, Nikon, Sony, Adobe, AWS, Microsoft, Google, Intel, BBC, Associated Press и еще около сотни участников, которые так или иначе присутствуют в жизненном цикле практически любой картинки, от ее создания до публикации онлайн.

Стандарт C2PA, разработанный Коалицией и позволяющий реализовать эту задачу, уже не только опубликован, но даже дорос до версии 1.3, и постепенно появляются необходимые для его использования элементы индустриальной мозаики. Например, Nikon планирует производство совместимых C2PA-камер, а BBC опубликовала первые статьи с верифицированными изображениями.

BBC рассказывает о том, как верифицируются изображения и видеоролики в их статьях

Предполагается, что, когда ответственные СМИ и крупные компании перейдут на публикацию большинства изображений в верифицированном виде, пользователь сможет прямо из браузера проверить, что происходило с интересующим его изображением. Спецификация предусматривает, что из небольшой пометки «проверенное изображение» будет открываться более крупное окно, в котором отображается, какие снимки послужили источником, какие правки происходили на каждом этапе до появления изображения в браузере, кто и когда их сделал. Все промежуточные изображения на пути к финальной картинке тоже можно изучить.

История создания и редактирования изображения

Данный подход работает не только для камер, но и для других способов создания изображений —так, маркировать свои генерации могут сервисы вроде Dall-E и Midjourney.

Видно, что это изображение создано в Adobe Photoshop

Верификация основана на криптографии с открытым ключом, по аналогии с защитой, применяемой в сертификатах веб-серверов при установке защищенного соединения HTTPS. Предполагается, что каждый производитель изображений, будь то Джек с конкретным экземпляром фотоаппарата или Анжела с лицензией на Photoshop, получит сертификат X.509 в одном из многочисленных удостоверяющих центров. Сертификат может быть «зашит» прямо в камеру на заводе, а для программных продуктов выдаваться при их активации. При обработке изображений с контролем происхождения каждая новая версия файла будет содержать большое количество дополнительной информации: дату, время и место правки, миниатюры исходного изображения и его новой версии. Все это будет подписано цифровой подписью автора или редактора изображения. Таким образом, верифицированный графический файл содержит сохраненную цепочку всех промежуточных версий, и каждая версия подписана автором правок.

Это видео содержит контент, сгенерированный с помощью ИИ

Создатели спецификации озаботились и функциями конфиденциальности. В работе журналистов порой бывает, что источник фотографий разглашать нельзя. Для таких случаев предусмотрен особый вид правки фото — скрытие данных (redaction). Тот, кто ее проводит, заменяет часть информации о создателе фото нулями и подписывает эту правку своим сертификатом.

Для демонстрации и тестирования возможностей C2PA создана коллекция тестовых изображений и видеофайлов, а на сайте Сontent Сredentials можно проверить учетные данные, историю создания и редактирования подобных изображений.

Сайт Content Credentials раскроет всю подноготную C2PA-изображения

Естественные ограничения

Увы, цифровая подпись изображений проблему фальшивок быстро не решит — ведь в Интернете уже существуют миллиарды картинок, которые никем не подписаны, и они никуда не денутся. Однако, по мере того как авторитетные источники информации будут переходить на публикацию только подписанных изображений, любые фото без цифровой подписи начнут восприниматься с подозрением. Настоящие фото и видео, сделанные камерой или смартфоном, с метками даты, времени и геопозиции, будет практически невозможно выдать за изображения других событий, а сгенерированные ИИ видео и изображения можно будет легко распознать.

09.04.2024