ONDERWERP 3.2 Digitale Forensica: hoe je de authenticiteit van afbeeldingen, video’s en andere digitale inhoud kunt verifiëren
In het digitale tijdperk van vandaag is het steeds moeilijker geworden om waarheid van fictie te onderscheiden vanwege de prevalentie van gemanipuleerde afbeeldingen, bewerkte video’s en gefabriceerde inhoud. Daarom is het vermogen om de echtheid van digitale inhoud te verifiëren via digitale forensica een onmisbare vaardigheid geworden.
Gedurende deze module willen we je kennis laten maken met technieken om de echtheid van afbeeldingen, video’s en andere digitale inhoud te verifiëren, evenals hoe je een aandacht-voor-detail houding kunt ontwikkelen bij het onderzoeken van digitale inhoud.
Vertrouwd raken met technieken om echtheid te verifiëren
Een van de belangrijkste technieken om de echtheid van digitale inhoud te verifiëren, is omgekeerd zoeken op afbeelding. Platforms zoals Google Afbeeldingen, TinEye en Yandex laten gebruikers toe om een afbeelding te uploaden of de URL ervan in te voeren om visueel vergelijkbare afbeeldingen op het web te doorzoeken. Door een omgekeerde afbeeldingszoekopdracht uit te voeren, kunnen gebruikers bepalen of een afbeelding elders online is verspreid en de oorspronkelijkheid ervan beoordelen.
Een andere belangrijke techniek is het onderzoeken van metadata. Metadata bevat waardevolle informatie over wanneer en hoe een digitaal bestand is gemaakt, gewijzigd en gedeeld.
Hulpmiddelen zoals ExifTool en Adobe Photoshop stellen gebruikers in staat om metadata te bekijken en te analyseren die is ingebed in afbeeldingen en video's. Door metadata te onderzoeken, kunnen gebruikers de authenticiteit van digitaal materiaal verifiëren en eventuele wijzigingen of manipulaties detecteren.
Toepassen van vaardigheden bij het analyseren van metadata
Bij het analyseren van metadata is aandacht voor detail cruciaal.
Let goed op timestamps, GPS-coördinaten en andere metadata-velden om ervoor te zorgen dat ze overeenkomen met de context van het digitale materiaal. Als bijvoorbeeld een beweerde afbeelding van een recente gebeurtenis een timestamp bevat van enkele jaren geleden, kan dit erop wijzen dat de afbeelding is gewijzigd of verkeerd is voorgesteld.
Verder is het essentieel om de beperkingen van metadata te begrijpen. Hoewel metadata waardevolle inzichten kan bieden in de authenticiteit van digitaal materiaal, kan het ook worden gemanipuleerd of volledig worden verwijderd. Daarnaast wordt aanbevolen om metadata-analyse te combineren met andere verificatietechnieken, zoals reverse image searching en forensische analyse, voor een uitgebreide beoordeling.
Het ontwikkelen van een aandacht-voor-detail houding
Het cultiveren van een aandacht-voor-detail houding is van essentieel belang bij het onderzoeken van digitaal materiaal op authenticiteit.
Besteed aandacht aan inconsistenties in belichting, schaduwen en perspectief om gemanipuleerde of bewerkte afbeeldingen en video's te identificeren. Bovendien kan het nauwkeurig onderzoeken van fijne details zoals pixelatie, vervaging en artefacten tekenen van knoeien onthullen.
Verder is het belangrijk om op de hoogte te blijven van opkomende trends en ontwikkelingen in digitale manipulatietechnieken om waakzaam te blijven. Met de verspreiding van deepfake-technologie en door AI gegenereerde content, is het cruciaal om op de hoogte te zijn van de laatste ontwikkelingen in digitale forensica voor een nauwkeurige beoordeling van de authenticiteit van digitaal materiaal.
AI and Deepfake: too late or just in time?
Deepfake-technologie verwijst naar het gebruik van AI- en machine learning-algoritmen om realistisch ogende maar vervalste audio- of visuele inhoud te creëren. Deze manipulaties kunnen variëren van het veranderen van iemands gezichtsuitdrukkingen of stem tot het volledig synthetiseren van nieuwe inhoud die authentiek lijkt.
Deepfakes hebben veel aandacht gekregen vanwege hun potentieel om desinformatie te verspreiden, de publieke opinie te manipuleren en zelfs fraude te vergemakkelijken.
Een voorbeeld van deepfake-technologie is de creatie van synthetische video's waarbij het gezicht van een persoon wordt geprojecteerd op het lichaam van een ander, waardoor het lijkt alsof ze iets zeggen of doen wat ze nooit echt hebben gedaan. Bijvoorbeeld, er zijn deepfake-video's gemaakt waarin politici toespraken houden die ze nooit hebben gehouden, of waarin beroemdheden deelnemen aan activiteiten waar ze nooit aan hebben deelgenomen.
AI-geavanceerde beeldgeneratietechnieken kunnen fotorealistische afbeeldingen creëren van niet-bestaande mensen, plaatsen of objecten.
Een prominent voorbeeld van door AI gegenereerde content is de creatie van “deep portrait” afbeeldingen, waarbij AI-algoritmes worden gebruikt om levensechte portretten te genereren van mensen die niet bestaan. Deze afbeeldingen worden gemaakt door een generative adversarial network (GAN) te trainen, een type AI-architectuur, op een dataset van echte portretten.
De GAN bestaat uit twee neurale netwerken: een generator, die nieuwe afbeeldingen creëert, en een discriminator, die de realisme van de gegenereerde afbeeldingen beoordeelt. Via een iteratief trainingsproces leert de generator steeds realistischere portretten te produceren die niet te onderscheiden zijn van echte foto’s.
Zoals gemeld in een interessant artikel van de Washington Post, hebben sommige bedrijven, waaronder Reality Defender en Deep Media, tools ontwikkeld die deepfakes detecteren op basis van de fundamentele technologie gebruikt door AI-beeldgeneratoren.
Door tientallen miljoenen afbeeldingen te tonen die zijn gelabeld als nep of echt aan een AI-algoritme, begint het model onderscheid te maken tussen beide, waarbij het een intern “begrip” opbouwt van welke elementen een afbeelding als nep kunnen verraden. Afbeeldingen worden door dit model uitgevoerd en als het die elementen detecteert, zal het aangeven dat de afbeelding AI-gegenereerd is.
De tools kunnen ook benadrukken welke delen van de afbeelding de AI als nep beschouwt. Terwijl mensen een afbeelding misschien als AI-gegenereerd beschouwen op basis van een vreemd aantal vingers, zoomt de AI vaak in op een licht- of schaduwpartij die volgens hem er niet helemaal goed uitziet.
Tot slot speelt digitale forensiek een cruciale rol bij het verifiëren van de echtheid van afbeeldingen, video’s en andere digitale content in een tijdperk dat wordt geplaagd door desinformatie en manipulatie.
Door vertrouwd te raken met technieken voor het verifiëren van authenticiteit, vaardigheden toe te passen bij het analyseren van metadata en een aandacht-voor-detail houding te cultiveren, kunt u met vertrouwen en onderscheidingsvermogen door het digitale landschap navigeren, ervoor zorgend dat de waarheid zegeviert in een tijdperk van digitale misleiding!
