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Tienda de chuletas de fotos
En 2003, el Los Angeles Times Publicó una imagen del fotógrafo Brian Walski de un soldado británico en Basora, Irak, señalando a un hombre que llevaba un niño. Cuando un astuto periodista del Hartford Courant , uno de los muchos periódicos que reimprimieron la foto, notó que parecía contener imágenes repetidas de la misma persona en el fondo, la veracidad de la imagen se puso en duda. Walski admitió que había utilizado el software Photoshop de Adobe para combinar dos fotografías separadas para la imagen final y fue despedido de inmediato.
El episodio de Walski no solo dio lugar a una discusión generalizada sobre la ética en el fotoperiodismo, sino que también demostró la facilidad con la que un usuario experto puede emplear programas como Photoshop para engañar a los espectadores promedio, y a veces incluso a los expertos, para que tomen una imagen falsa por la verdad. Debido a que casi todas las fotos digitales, incluidas las que se utilizan como prueba en los tribunales, son vulnerables a este tipo de manipulación, los informáticos y otros están ocupados avanzando en el estado del arte en la ciencia forense digital.
El problema [de la alteración de fotos] había estado en mi cabeza durante un par de años, dice Nasir Memon , científico informático de la Universidad Politécnica de Brooklyn que se especializa en procesamiento de imágenes. Comenzó a ver más y más artículos en los periódicos sobre la manipulación de fotografías digitales, explica Memon, y hace unos dos años decidió utilizar su experiencia en la mejora de fotografías para detectar alteraciones digitales.
Ya existe una forma de evitar la manipulación, o al menos exponerla, pero el proceso es costoso y no está ampliamente disponible. Las cámaras equipadas con tecnología de marca de agua digital pueden agregar un flujo adicional de datos de identificación al archivo de imagen. Si se cambia la foto, la marca de agua digital está dañada. Canon, por ejemplo, ha estado vendiendo cámaras con esta tecnología y el software complementario para leer marcas de agua desde 2002. Las compran principalmente profesionales, como investigadores de la escena del crimen, que necesitan demostrar que las fotos que toman no están alteradas.
Sin embargo, no todas las fotografías utilizadas en la corte son tomadas por expertos que utilizan tecnología de marca de agua. Ahí es donde entra en juego la ciencia forense digital, dice Memon, que está organizando un simposio sobre el terreno en febrero de 2006 en San José, CA. La tecnología puede descubrir alteraciones bien ocultas en fotos tomadas con cámaras digitales normales, hacer coincidir una imagen con la cámara que la capturó y determinar si dos imágenes se tomaron con la misma cámara.
Un ejemplo es el software que Memon desarrolló para caracterizar una marca de cámara, como Sony o Canon, por su firma digital. Estas no son las cosas que te ayudarán a atrapar a un criminal, explica Memon, sino pistas que forman una pieza de un rompecabezas que puede resolver un crimen.
El programa de Memon se basa en el hecho de que las cámaras digitales registran la información de la imagen en cuadrados discretos de color o píxeles. Cada píxel consta de un sensor de luz roja, azul o verde. No tiene los tres [sensores] en ningún momento, explica Memon, por lo que las cámaras usan algoritmos de interpolación para ajustar el color de un píxel individual en función de las lecturas de los píxeles circundantes. Estos algoritmos varían de una compañía a otra y dejan artefactos reveladores en las imágenes, dice Memon. De esta manera, una imagen de una cámara se puede distinguir de una tomada con otra.
Hasta ahora, Memon y sus estudiantes en Brooklyn han catalogado los estilos de estimación del color de 10 fabricantes diferentes. Sin embargo, Memon señala que existe una diferencia entre los modelos de gama alta y media de cada empresa. La técnica tiene una precisión de aproximadamente un 90 por ciento, dice Memon, pero a medida que aumenta el número de cámaras digitales en el mercado, se vuelve más difícil hacer coincidir una imagen con una marca de cámara.
La técnica de Memon es útil cuando los investigadores están buscando una cámara y un fotógrafo; pero en algunos casos, la cámara ya es parte de la evidencia. En estos casos, una técnica desarrollada por Jessica Fridrich en la Universidad Estatal de Nueva York en Binghamton puede ayudar a demostrar que una imagen individual proviene de una cámara específica.
Para lograr este poco de investigación, Fridrich explota el hecho de que cada cámara produce pequeñas imperfecciones, o ruido, dentro de una imagen. Si amplía una parte de una imagen que se supone que es un cielo azul uniforme, verá que esos píxeles no son de un azul monótono, explica. Empezarás a ver irregularidades.
El software de Fridrich extrae estas irregularidades de una gran cantidad de imágenes capturadas por la misma cámara. (Dado que los investigadores tienen acceso a la cámara, pueden tomar tantas fotografías como sea necesario). Debido a que cada cámara individual tiene una forma característica de producir ruido, las irregularidades se pueden promediar para crear una firma única, y las fotos individuales se pueden comparar con esto. firma. La técnica es precisa el 99,99 por ciento de las veces, según Fridrich. Hemos descubierto el equivalente a hacer coincidir una bala con el cañón y la pistola, dice.
La técnica de Fridrich funciona incluso después de que una imagen se haya comprimido a un tamaño de archivo más pequeño, para enviarla por correo electrónico, por ejemplo. Por el contrario, las técnicas forenses digitales como la de Memon fallan si un archivo se ha reducido. La belleza de la [correlación de ruido] es que es resistente a la distorsión, dice Fridrich.
Recientemente, Fridrich ha ampliado su técnica de análisis de ruido para determinar si se han alterado determinadas regiones de una imagen. Si el ruido no es uniforme en la imagen, un segmento ha sido manipulado, dice.
Todos los días, en algún lugar del mundo, alguien cuestiona la veracidad de una imagen, dice Memon. Tanto las herramientas de Memon como las de Fredrich son útiles en diferentes entornos y, juntas, deberían contribuir a que a los falsificadores de fotografías les resulte más difícil engañar al público involuntario.