Учёные Самарского университета разработали программный продукт, который за несколько секунд позволяет проверить достоверность любого изображения. Это касается как снимков, полученных с космических спутников, так и цифровых документов или фотографий для глянца.
Фейковые изображения превратились в большую проблему для компаний, чья работа связана с проверкой и с распространением информации — в первую очередь это средства массовой информации, банки и страховые компании.
При этом видов визуальных искажений, которые вносятся намеренно, множество: начиная от геометрических преобразований на снимке и ретуширования, заканчивая дублированием объектов.
Для определения подлинности изображения команда учёных кафедры геоинформатики и информационной безопасности Самарского университета использовала определённый набор программных средств.
"Когда вы получаете изображение из неизвестного или непроверенного источника, вам нужно узнать, вносились ли в него изменения. Это легко выяснить с помощью нашего программного обеспечения, — говорит руководитель проекта доцент кафедры геоинформатики и информационной безопасности Андрей Кузнецов. — Это особенно наглядно при анализе снимков дистанционного зондирования Земли (ДЗЗ)".
Фотографии, полученные с космических аппаратов, имеют очень большой размер по сравнению с повседневными снимками фотоаппаратом или камерой мобильного устройства. Программное же обеспечение (ПО) намного быстрее человеческого глаза может найти "лишнюю" деталь — например, новое, искусственно встроенное в изображение здание или тучу, закрывающую важные объекты на территории съёмки.
"Проверить, является ли "настоящей" туча, закрывающая интересующий вас объект, например, базу на снимке ДЗЗ, элементарно, — поясняет учёный. — Мы анализируем, изменены ли размеры тучи, или она целиком перенесена с другого снимка. Проверяем, какой угол наклона солнца был в момент съёмки и сопоставляем с положением тени тучи на снимке, как был повёрнут сенсор спутника, какое в целом он занимал положение на орбите. И делаем вывод — искажена интересующая вас область изображения или нет".
Более того, при помощи разработки можно также обнаружить на фото дублирование объектов.
"Картинка разбивается на маленькие блоки, и в каждом из них компьютер вычисляет некоторое значение. Как только все данные рассчитаны, строится гистограмма, которая показывает, сколько раз одинаковые значения встречаются на изображении. Если значение встречается больше одного раза, то, вероятнее всего, это подделка", — рассказывает Андрей Кузнецов.
Как утверждают разработчики, анализ изображения в самых сложных случаях занимает до одной минуты, а в стандартных ситуациях — всего две-три секунды.
Использование подобных технологий позволяет заинтересованной стороне сэкономить время, поскольку отпадает необходимость выезжать на место с целью проверки или контроля реального положения дел.
В пакет программного обеспечения, разработанного учёными, входит множество алгоритмов, которые запускаются поочерёдно. Каждый алгоритм направлен на обнаружение конкретного вида искажений изображения. Так, ПО можно использовать даже для обнаружения подделок цифровых копий документов. К примеру, при анализе фиктивной справки о доходах программа, настроенная на определённый вид искажений, моментально выведет злоумышленника на чистую воду: все графические изменения на электронной копии будут отчётливо видны.
"Это может быть полезно банкам, страховым компаниям, поскольку сделает невозможными случаи, когда человек для получения кредита предоставляет скан справки о доходах с лишним нулём в зарплате, и затем исчезает с полученной суммой", — приводит пример Андрей Кузнецов.
Поможет определить программа и разного рода поддельные справки в цифровом формате, требующиеся из правоохранительных и медицинских учреждений при устройстве на работу. Также программный продукт даст чёткий ответ, применялся ли фотошоп в глянцевых изданиях или же перед зрителем неискажённое многочисленными фотофильтрами изображение.
"Мы анализируем, какого рода атаки применяются для изменения не столько цвета и света в изображении, сколько для изменения содержания сцены. А это значит, что наша программа помогает разоблачать ложные снимки, документы, а в конечном счёте — фейковые события", — заключают исследователи.
Добавим, что ранее российские программисты создали нейросеть, оценивающую качество фото. Также мы сообщали о технологии, которая улучшает изображения с низким разрешением за счёт машинного обучения.
