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Detección de falsificaciones de video
Los investigadores ya pueden detectar manipulaciones sofisticadas en imágenes fijas, pero solo están comenzando a abordar el mismo problema en video.
Algunos de los primeros esfuerzos de video-forense provienen de Dartmouth College, donde Hany Farid , el profesor de ciencias de la computación y el investigador Weihong Wang han ilustrado un método para detectar si un video de alta calidad se ha vuelto a guardar, una señal reveladora de que alguien ha manipulado el archivo original.
Si bien la técnica de Farid no funcionaría bien con videos de YouTube de baja calidad, dice, es muy adecuada para videos de alta calidad como el de las cámaras de vigilancia. Las herramientas se están volviendo cada vez más sofisticadas para manipular video y audio, dice Farid. Bien podríamos dar un salto.
La herramienta antifalsificación de los investigadores utiliza trucos matemáticos que aprovechan la forma predecible en que los videos se comprimen en archivos MPEG estándar. La compresión de video funciona asumiendo que no hay mucho movimiento entre una serie de cuadros de video, por lo que no es necesario mantener cada cuadro. Pero la información sobre el movimiento aún se mantiene: el algoritmo de compresión mira un fotograma inicial y un segundo fotograma, y extrae números que representan la diferencia de movimiento entre ellos. Los números describen cómo regenerar el segundo fotograma a partir del primer fotograma, dice Farid, y se pueden guardar sin ocupar tanto espacio de almacenamiento como lo haría el segundo fotograma. Este proceso se repite para los fotogramas posteriores. Sin embargo, a medida que se extiende más allá de la trama inicial de alta calidad, se introducen más errores. Por lo tanto, dice Farid, cada duodécimo fotograma de un video MPEG es una imagen fija de alta calidad que inicia el proceso de nuevo.
Farid dice que la imagen de alta calidad que aparece cada doce fotogramas no es más que un JPEG, un formato de imagen que, como él y su equipo han demostrado anteriormente, es sensible a ser comprimido varias veces. Imagina que tomas una secuencia de video, la manipulas y la vuelves a guardar, dice. Ahora tienes esta doble compresión JPEG. Al comprimir las imágenes dos veces, dice Farid, se introduce una firma estadística que se revela cuando el video se analiza con un software de procesamiento de señales. La detección de la firma de recompresión del JPEG dentro de un video demuestra que el archivo se ha vuelto a guardar al menos una vez, lo que indica una manipulación.
La prueba de falsificación de Farid también examina otro aspecto de la compresión MPEG: el error que se introduce cuando se estima el movimiento entre fotogramas. El error de movimiento resulta ser muy valioso para nosotros, dice. Entre cada cuadro de un archivo MPEG hay un tipo predecible de error de movimiento, pero cuando se eliminan cuadros, esto altera el error de manera notable. La combinación de esta detección de errores y la prueba de compresión JPEG es muy buena para detectar cuándo elimina un puñado de fotogramas, dice Farid.
Creo que es un enfoque muy interesante, dice Edward Delp , profesor de ingeniería eléctrica e informática en Purdue University, en Lafayette, Indiana. La técnica es una extensión del trabajo forense de imágenes anterior del laboratorio de Farid, dice.
Verá más y más en el futuro porque es muy fácil para las personas adquirir y procesar los videos, dice Delp. Las implicaciones legales son importantes, especialmente en el caso del video de vigilancia, del cual se podrían quitar fácilmente un par de cuadros que muestran a una persona caminando. La pregunta que se presenta ante el tribunal es: ¿Cómo se prueba que realmente es el video que salió de la cámara? él dice. Y vamos a necesitar más herramientas para decidir si [el video] ha sido manipulado y si es auténtico.
El equipo de Farid está colaborando con Adobe, fabricante del software de edición de video Premier, para comprender mejor cómo se pueden aplicar ingeniería inversa a las herramientas de edición de la empresa.
Sin embargo, el enfoque de Dartmouth no es infalible para videos de alta calidad. Eliminar fotogramas en múltiplos de doce puede engañar al sistema. Puede evitarlo, sin duda alguna, dice Farid. Es por eso que él y su equipo están desarrollando un conjunto de herramientas para detectar alteraciones que utilizan técnicas diferentes, que no son sensibles a las peculiaridades de la compresión MPEG. Al igual que con el análisis forense de imágenes, esperamos que se pueda eludir cada técnica, pero eludir un conjunto más grande de herramientas será cada vez más difícil, agrega. Sin embargo, el trabajo actual, dice Farid, es un buen punto de partida, y el método seguirá siendo útil como prueba inicial para determinar si los videos han sido manipulados por editores poco expertos.