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domingo, 4 de novembro de 2018

Aplicações que analisam Deepfakes conseguem detetar um pixel fora de sítio

Duas startups estão a usar algoritmos para descobrir quando as imagens são editadas, desde o momento em que são tiradas.


Falsificar fotografias e vídeos costumava ser um processo complicado. Ou se usava um CGI (computer-generated imagery - efeitos visuais especiais criados através de software de computador) para criar fotografias foto-realísticas de raiz ou se tinha um grande domínio sobre o Photoshop que permitisse uma alteração convincente de imagens existentes.

Atualmente, com a chegada de imagens geradas por Inteligência Artificial, qualquer pessoa é capaz de alterar uma imagem ou um vídeo e obter resultados realistas. Essa mesma tecnologia tem permitido o aumento de um tipo de conteúdo e fotografias chamados Deepfakes, que têm o potencial de minar a verdade, confundir os espetadores e semear a discórdia a uma escala muito maior do que já vimos com notícias falsas baseadas em texto.

Segundo um professor de ciência de computação do Dartmouth College, Hany Farid, há duas maneiras de lidar com o problema que é a verificação de imagens. 

A primeira está relacionada com a procura de modificações numa imagem. Especialistas forenses de imagem usam técnicas computacionais para detetarem se algum pixel ou se a metadata foi alterada. Também podem procurar imagens e reflexões que não seguem os padrões e as leis da física, por exemplo, ou verificar quantas vezes uma imagem foi comprimida para determinar se foi guardada várias vezes.

O segundo e mais recente método é verificar a integridade da fotografia no momento em que é tirada. Isto envolve realizar muitas verificações para ter a certeza que o fotógrafo não está a tentar alterar os dados de localização e de hora do dispositivo. As coordenadas da câmara, o fuso horário, a altitude e as redes Wi-Fi próximas são apenas algumas funções que têm de estar de acordo umas com as outras. Outro aspeto tem a ver com a refração da luz que é característica de uma realidade tridimensional, para termos a certeza que não nos encontramos perante uma fotografia tirada a partir de outra fotografia.

As duas startups que estão a investir neste procedimento são a Truepic, dos EUA, e a Serelay, do Reino Unido, que estão agora a trabalhar na comercialização da ideia. Ambas têm uma abordagem similar para a resolução do problema. Cada uma tem aplicações de câmara gratuitas, para iOS e para Android, que usam os algoritmos de propriedade para verificarem automaticamente as fotografias quando tiradas. Se uma imagem se torna viral, esta pode ser comparada com a original para verificar se manteu a sua integridade. Distinguem-se, principalmente, na armazenação das fotografias dos utilizadores. A Truepic armazena-as nos seus servidores, enquanto a Serelay recolhe uma espécie de impressão digital, baseada em cerca de cem valores matemáticos de cada imagem.

Farid não considera o método completamente infalível, porque os utilizadores têm de usar o software de verificação em vez da aplicação de câmara do telemóvel. Além disso, as companhias que tentam comercializar este tipo de tecnologia podem ter a tendência a priorizar o lucro em vez da segurança. Farid acredita que é importante que estas companhias sejam transparentes sobre os seus processos e que trabalhem com parceiros de confiança, mas tem esperanças que estas duas startups sejam capazes de iniciar a luta à alteração de conteúdo e fotografias.


Deteção com Serelay de uma modificação na fotografia. Uma bandeira LGBTQ tinha sido retirada nesta versão da fotografia.
Imagem original com a bandeira no telhado.



Algumas informações:
  • Metadata ou Metadados (em português) descrevem outros dados, fornecendo informações sobre o conteúdo de um certo item. Por exemplo, uma imagem inclui metadados que descrevem a dimensão da mesma, a resolução, a data de criação, etc...
  • Uma Startup é um negócio que emergiu recentemente que tem como objetivo desenvolver um modelo de comercialização viável que responda a uma necessidade do mercado ou a um problema.


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