Adobe Research se ha estado ocupando de determinar cómo detectar manipulaciones de imágenes mediante el uso de inteligencia artificial en el caso. Al hacerlo, pueden estar logrando avances reales en el campo de la ciencia forense de imágenes.

Puedes consultar el periódico "Aprendizaje de funciones avanzadas para la detección de manipulación de imágenes, "por autores cuyas afiliaciones incluyen Adobe Research y la Universidad de Maryland, College Park.

El documento debe ser visto por falsificadores que piensan que pueden salirse con la suya haciendo alarde de sus trucos porque los científicos de Adobe están ansiosos por seguir su caso.

El científico investigador principal Vlad Morariu, por ejemplo, emprendió una búsqueda para resolver el problema de cómo detectar imágenes que han sido objeto de manipulación. Morariu no es ajeno a la tarea. En 2016, asumió el desafío de detectar la manipulación de imágenes como parte del programa DARPA Media Forensics.

¿Cómo se puede detectar si una imagen es auténtica o ha sido manipulada?

En este caso, él y sus colegas vigilaron la manipulación mediante tres tipos de operaciones. Empalme [se combinan partes de dos imágenes diferentes], clonación [cuando mueves un objeto de un paso a otro] y eliminación. [En lo ultimo, quita un objeto, y el espacio se puede completar.]

Primero, escuchemos un poco de ruido.

"Cada imagen tiene sus propias estadísticas de ruido imperceptibles. Cuando manipulas una imagen, de hecho, mueves las estadísticas de ruido junto con el contenido. "

Una publicación en el Blog de Adobe también incluyó sus comentarios sobre lo que podemos saber sobre la manipulación. "Los formatos de archivo contienen metadatos que se pueden usar para almacenar información sobre cómo se capturó y manipuló la imagen. Se pueden usar herramientas forenses para detectar la manipulación examinando la distribución del ruido, bordes fuertes, iluminación y otros valores de píxeles de una foto. Las marcas de agua se pueden utilizar para establecer la creación original de una imagen ".

Aunque el ojo humano no pueda detectar los artefactos, la detección es posible mediante un análisis detallado a nivel de píxel, dijo Adobe, o aplicando filtros que ayuden a resaltar los cambios. No todas estas herramientas sin embargo, funcionan perfectamente para descubrir la manipulación.

Ingrese la inteligencia artificial y el aprendizaje automático, y entraron en la cabeza de Vlad, como rutas potencialmente confiables para identificar una imagen modificada.

¿Puede la IA no solo detectar la manipulación, sino también identificar el tipo de manipulación utilizada y resaltar el área específica de la fotografía que fue alterada? Para obtener respuestas él y su equipo entrenaron una red neuronal de aprendizaje profundo para reconocer la manipulación de imágenes.

Se probaron dos técnicas, (1) una secuencia RGB (cambia a rojo, valores de color verde y azul de los píxeles) para detectar la manipulación y (2) el uso de un filtro de flujo de ruido.

Resultados? Los autores dijeron en su artículo que "Los experimentos con conjuntos de datos estándar muestran que nuestro método no solo detecta artefactos de manipulación, sino que también distingue entre varias técnicas de manipulación. Más características, incluida la compresión JPEG, será explorado en el futuro ".

El Blog de Adobe nos recuerda que la manipulación de imágenes digitales es una tecnología que "puede utilizarse tanto para lo mejor como para lo peor de nuestra imaginación".

Por qué es importante esta investigación:las técnicas utilizadas brindan más posibilidades y más opciones para gestionar el impacto de la manipulación digital, y potencialmente responden preguntas de autenticidad de manera más eficaz, dijo el Blog de Adobe.

Paul Lilly intervino en HotHardware :"No es un sistema perfecto, pero es agradable ver a empresas como Adobe trabajando en formas de separar la realidad de la ficción en la fotografía ".

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