Adobe будет использовать машинное обучение для обнаружения фотошопа на фотографиях
В новую разработку внедрят ИИ для автоматизации работы цифровой криминалистики
Эксперты по всему миру беспокоятся о новых инструментах с искусственным интеллектом, которые упрощают редактирование фотоизображений и видео, особенно в контексте быстрого распространения fake news в социальных сетях. Большинство таких инструментов разрабатываются компанией Adobe, однако сейчас ее разработчики собираются создать приложение, которое сможет автоматически определять отредактированные изображения, сообщает The Verge.
Последнюю разработку в этой области, которая с помощью машинного обучения сможет находить отредактированные фотографии, компания представила на конференции СVPR. Новая разработка не представляет особых прорывов в этой области, и на данный момент недоступна для коммерческой продажи, но любопытен сам факт, что компания, имя которой так тесно связано с обработкой и редактированием изображений, занимается разработкой продуктов для обнаружения отредактированных фотографий.
Представители Adobe рассказали The Verge, что сейчас продукт находится на ранней стадии разработки, но в будущем компания хочет играть важную роль в разработке технологий, которые помогут проверять подлинность цифровых медиа. В подтверждение своих намерений компания уже работает с правоохранительными органами, помогая проводить цифровую экспертизу для судебных дел.
В исследовательском документе показано, как машинное обучение может быть использовано для обнаружения трех способов редактирования изображений: объединения двух типов разных изображений, клонирования, когда объекты на картинке копируются и вставляются, и удаления.
Иллюстрации из технической документации Adobe показывают, как система машинного обучения обнаруживает отредактированные изображения
Чтобы обнаружить подделки, эксперты ищут улики в скрытых слоях изображения. В ходе редактирования изображения в нем остаются определенные «цифровые улики», например несоответствие цвета и яркости, создаваемые датчиками изображений (их еще называют шумы). Как рассказывают эксперты, когда вы редактируете изображение — например, вставляете в него другой объект, — в итоге фоновый шум изображения не совпадает, и получается эффект, как будто вы закрасили пятно на стене краской немного другого оттенка.
Представители компании отмечают, что на данный момент технология подходит только для обнаружения отредактированных изображений, но еще не способно отличить отредактированные видео.
