More

    Fake image detector – 4 soluții utile

    Imaginile fake care par a fi reale au devenit o problemă odată cu creșterea popularității social media, unde o mare parte din conținut este vizual. Fie că e vorba de Instagram, Twitter sau Facebook, pe platformele acestea se vehiculează o mulțime de imagini, însă nu toate sunt reale.

    Pentru a deosebi imaginile reale de cele fake sunt valabile regulile clasice: imaginea trebuie analizată întâi cu ochiul liber, verificată proveniența ei și de cine a mai fost distribuită.

    În principiu, dacă o imagine pare too good to be true, ea trebuie analizată.

    Am căutat și găsit pentru voi câteva soluții de detectare utile ce pot fi folosite pentru a verifica dacă o imagine a fost alterată și în ce măsură.

    1. Forensically este una dintre ele. Include clone detection, error level analysis, metadata analysis, noise analysis și multe alte tool-uri care scot în evidență detalii ascunse care pot fi un bun indicator al unei fotografii manipulate. Forensically se găseste la această adresă, iar un tutorial destul de exact despre cum poate fi folosit acest tool poate fi vizualizat aici, pe YouTube.

    2. FotoForensics folosește algoritmi avansați pentru a identifica imagini photoshop-ate sau manipulate. Se folosește de error level analysis, metadata analysis, last-save quality, color adjustments, parasite detection. Aici puteți consulta mai multe tutoriale sau participa la training-uri.

    3. Ghiro este un software open source pentru Linux. Analiza imaginilor este complet automatizată, iar datele returnate pot fi agregate în moduri diferite. Ghiro se pretează la analiza unei cantități masive de imagini și folosește tool-uri precum error level analysis, hash digest generation, hash list matching, strings extraction, signature engine.

    4. JPEGsnoop este o aplicație open source gratuită care examinează și decodifică detaliile incluse în formatele JPEG, MotionJPEG, AVI și PSD (fișiere Photoshop). Soluția poate indica o multitudine de detalii despre imagini: setările aparatului foto digital folosit, calitatea și natura compresiei JPEG, markeri JPEG și JFIF și multe altele.

    Într-un alt articol am scris despre PimEyes, un instrument online care folosește tehnologii de recunoaștere facială pentru returnarea unor numeroase rezultate cu locații din internet în care o persoană este surprinsă în alte imagini.


    Dacă v-a plăcut acest articol, sau dacă doriți să vă implicați în proiectul SecurityPatch.ro, ne puteți contacta pe [email protected]. Ne găsești și pe Twitter sau Facebook.

    Ultimele articole

    Articole similare