🥷🏻 Технічний аналіз зображення на предмет ШІ та слідів редагування

ImageAuthenticity — виявлення слідів ШІ та прихованих змін у зображенні. Перевіряє, чи містить ім’я файлу відповідні слова, наприклад “AI”, “generation”. Аналізує артефакти моделі на рівні пікселів, а не спирається лише на метадані. Також аналізує метадані, вбудований текст генератора, який обробляв зображення, наприклад OpenAI чи Gemini, та особливості стиснення. Провів більше 20 тестів (з/без метаданих, різної якості, від різних ШІ-генераторів). Лише двічі він помилився з висновками, назвавши відредаговану в редакторі фотографію згенерованою ШІ. У другому випадку зображення було дуже стиснутим.

ImageWhisperer** **— комплексний технічний аналіз зображення з повною аргументацією. Пошук вебзбігів, 8 судово-медичних моделей, які одночасно перевіряють зображення для виявлення закономірностей, невидимих для ока, 10 ШІ-детекторів: частотний аналіз (SPAI) для виявлення аномалій, зонд Flux, зонд GPT Image 1.5, детектори редагування, які виявляють підозрілі ділянки (IML-ViT, Sparse-ViT тощо). Там, де не впорався попередній, цей впорався краще. Його особливість у тому, що в спірних випадках він нічого не гарантує, а лише надає відсоткові ймовірності від різних детекторів та сумарний висновок.

Forensically, Maver — для виявлення слідів редагування на зображеннях. Інструменти Для самостійного аналізу зображень. Жодних ШІ детекторів. Лише профільні інструменти для криміналістичного аналізу. Короткий опис їхніх ключових функцій по аналогії з кольоровими книгами: Magnifier Histogram Equalizatio: автоматично перерозподіляє рівні яскравості зображення, збільшуючи контраст між схожими тонами. Це допомагає зробити помітнішими слабкі деталі, текстури, межі об’єктів, артефакти стиснення JPEG та можливі сліди редагування, які важко побачити під час звичайного перегляду. Це ніби ви увімкнули яскравіше освітлення. Усі книги (всіх кольорів) стали видніші.

Level Sweep: допомагає знайти приховані відмінності між сусідніми пікселями, послідовно перегляжаючи різні рівні яскравості зображення. В певний момент можуть проявитися: слабкі сліди клонування, межі вставлених об’єктів, артефакти JPEG-компресії, неоднорідності після ретуші або області, які були замальовані майже тим самим кольором. Це ніби ви взяли кольоровий фільтр, який пропускає тільки книги певного кольору. Потім змінюєте фільтр на інший колір. Так можна знайти книгу, яка губилася серед інших.

Noise Level Analysis: виявляє вставку, клонування об’єктів, деформацію за характерним графічним зашумленням зображення. Перевіряєте запиленість книг. Якщо одна книга майже чиста, а всі інші запилені однаково, це може означати, що її щойно поставили на полицю.

Error Level Analysis: виявляє артефакти накладення зображення або тексту, виходячи з особливостей алгоритмів стиснення JPEG. Перевіряєте, наскільки по-різному зношені сторінки книг після багаторазового копіювання. Якщо одна сторінка виглядає зовсім інакше, ніби її надрукували окремо і вклеїли пізніше, це підозріло.

Luminance Gradient Analysis: виявляє ретуш, розмиття, вставлені елементи за кутом освітлення різних об’єктів. Дивитеся, як освітлення падає на полиці. Якщо одна книга освітлена під іншим кутом або її тінь не відповідає решті, можливо, її вставили в сцену пізніше.

Principal Component Analysis: виявляє клонування об’єктів та невідповідність кольорів. Уявіть, що бібліотекар розклав усі книги за прихованими ознаками, які не видно звичайному читачеві. Наприклад, книги з однаковим папером, способом друку чи фарбою опинилися разом. Якщо одна книга різко виділяється серед інших, це може свідчити про інше походження або редагування.