211service.com
Detekce padělků videa
Výzkumníci již dokážou odhalit sofistikované manipulace se statickými snímky, ale stejný problém začínají řešit teprve u videa.
Některé z prvních snah v oblasti videoforenzních studií vycházejí z Dartmouth College, kde Hany Farid , profesor počítačové vědy a výzkumník Weihong Wang ilustrovali metodu zjišťování, zda bylo video ve vysoké kvalitě znovu uloženo – což je signál, že někdo manipuloval s původním souborem.
Zatímco Faridova technika by nefungovala dobře s nekvalitními videi na YouTube, říká, že se dobře hodí pro vysoce kvalitní video, jako je video z monitorovacích kamer. Tyto nástroje jsou stále sofistikovanější pro manipulaci s videem a zvukem, říká Farid. Můžeme do toho také skočit.
Výzkumný nástroj proti padělání využívá matematické triky, které využívají předvídatelný způsob, jakým jsou videa komprimována do standardních souborů MPEG. Komprese videa vychází z předpokladu, že mezi sérií snímků videa nedochází k velkému pohybu, a proto není nutné uchovávat každý snímek. Ale informace o pohybu jsou stále zachovány: kompresní algoritmus se dívá na počáteční snímek a druhý snímek a extrahuje čísla, která představují pohybový rozdíl mezi nimi. Čísla popisují, jak regenerovat druhý snímek z prvního snímku, říká Farid, a lze je uložit, aniž by zabíralo tolik úložného prostoru jako druhý snímek. Tento proces se opakuje pro následující snímky. Jak se však rozprostírá dále od původního vysoce kvalitního rámce, dochází k dalším chybám. Proto, říká Farid, každý dvanáctý snímek MPEG videa je vysoce kvalitní statický obrázek, který začíná proces znovu.
Farid říká, že vysoce kvalitní obrázek, který se objeví každý dvanáctý snímek, není nic jiného než JPEG, formát obrázku, který, jak on a jeho tým dříve ukázali, je citlivý na vícenásobnou kompresi. Představte si, že pořídíte videosekvenci, manipulujete s ní a znovu ji uložíte, říká. Nyní máte tuto dvojitou kompresi JPEG. Dvojitá komprimace snímků, říká Farid, zavádí statistický podpis, který se odhalí, když je video analyzováno pomocí softwaru pro zpracování signálu. Detekce rekompresního podpisu JPEG ve videu dokazuje, že soubor byl alespoň jednou znovu uložen, což ukazuje na neoprávněnou manipulaci.
Faridův test padělku také zkoumá další aspekt komprese MPEG: chybu, která se objevuje při odhadování pohybu mezi snímky. Pohybová chyba se pro nás ukazuje jako velmi cenná, říká. Mezi každým snímkem souboru MPEG je předvídatelný typ chyby pohybu, ale když jsou snímky odstraněny, chyba se znatelným způsobem změní. Kombinace této detekce chyb a testu komprese JPEG je velmi dobrá při detekci smazání několika snímků, říká Farid.
Myslím, že je to velmi zajímavý přístup, říká Edward Delp , profesor elektrického a počítačového inženýrství na Purdue University v Lafayette, Indiana. Tato technika je rozšířením dřívějších obrazových forenzních prací z Faridovy laboratoře, říká.
V budoucnu uvidíte víc a víc, protože pro lidi je tak snadné získat a zpracovat videa, říká Delp. Právní důsledky jsou důležité, zejména v případě monitorovacího videa, ze kterého lze snadno odstranit několik snímků s osobou procházející kolem. Otázka před soudem zní: Jak prokážete, že je to skutečně video, které vyšlo z kamery? on říká. A budeme potřebovat další nástroje, abychom mohli rozhodnout, zda bylo [video] zmanipulováno a zda je autentické.
Faridův tým spolupracuje se společností Adobe, výrobcem softwaru pro úpravu videa Premier, aby lépe porozuměl tomu, jak mohou být nástroje pro úpravy společnosti zpětně navrženy.
Přístup Dartmouth však není spolehlivý pro vysoce kvalitní videa. Mazání snímků v násobcích dvanácti může oklamat systém. Můžete to obejít – o tom není pochyb, říká Farid. To je důvod, proč on a jeho tým vyvíjejí sadu nástrojů pro detekci manipulace, které používají různé techniky, které nejsou citlivé na zvláštnosti komprese MPEG. Stejně jako u obrazové forenzní analýzy očekáváme, že každou techniku lze obejít, ale obcházení větší sady nástrojů bude stále obtížnější, dodává. Současná práce, říká Farid, je však dobrým výchozím bodem a metoda bude stále užitečná jako počáteční test, který určí, zda videa byla upravena nešikovnými editory.