Pred leti smo o tej problematiki že pisali (http://tinyurl.com/mhrzzsu), v vmesnem času pa se ni izboljšala le programska oprema za urejanje fotografij, temveč so se izboljšala tudi orodja za ugotavljanje, ali je fotografija pristna ali ne. Ponarejanje »obremenilnih« dokazov slovenskim politikom ni španska vas, to so dokazano počeli, in nič ne kaže, da ne bodo nikoli več poskusili. Sladko je nekoga očrniti, kajti tudi če je nedolžen, se težko opere trditve, ki je bila javno objavljena. Niso le politiki »ponarejevalci«, fotografije predelujejo vsi, od mladih do starih, ki želijo nekoga oblatiti. Analiza stopnje napak (ELA – Error Level Analysis) jih lahko v nekaterih primerih, na žalost pa ne v vseh, razkrinka.
Po domače, predvsem pa enostavno povedano, ELA prepoznava območja fotografije z različnimi stopnjami stiskanja (potencialom napak). Pri pristni fotografiji bi moral biti potencial na primerljivih delih fotografije podoben. Če ima del fotografije pomembno različno stopnjo potenciala, pa to lahko kaže, da je bil ta del digitalno spremenjen. Morda vam ni znano, a pred meseci je po spletu zaokrožila fotografija izpiska mehiške banke, ki naj bi dokazovala, da ima Štefka Kučan v tej banki bajno vsoto denarja. Slovenske novice so s pomočjo analize ELA, brezplačnega spletnega orodja, dokazale, da gre za ponaredek. Sliši se enostavno, vendar dejansko ni enostavno interpretirati rezultata analize. Pri omenjenem dokumentu je še šlo, saj je bil amatersko ponarejen. Profesionalno narejene ponaredke je veliko težje odkriti, predvsem pa moramo poznati način delovanja algoritma ELA in razumeti, kaj nam analiza »govori«.
Fotografije, ki krožijo po spletu, so večinoma v formatu jpeg, ki stiska fotografijo tako, da vpliva na njeno kakovost. Vsakič ko fotografijo odpremo in shranimo, se njena kakovost nekoliko zmanjša. Stiskanje ne deluje sočasno na vsej fotografiji, temveč algoritem stisne področja, velika 8 x 8 pik, neodvisno drugega od drugega. Če fotografije nismo nič spremenili, se kakovost kvadratkov slabša približno enako. Ko pa del fotografije spremenimo, imajo ti deli (kvadratki) drugačno kakovost (potencial napak) od nespremenjenih delov. Te razlike išče algoritem ELA. Fotografijo, ki jo analizira, stisne v določeni kakovosti (stopnji stiskanja) in tako dobljeno fotografijo primerja z izvirnikom.
Analiza ELA prikaže »količino« sprememb v kakovosti fotografije, ki se pripeti pri vsaki ponovni shranitvi v format jpeg. Fotografijo na primer odpremo z grafičnim programom in jo ponovno shranimo. Svetle točke na sliki analize nam povedo, da je v tem delu prišlo do več sprememb, temne pa, da sprememb ni bilo. Originalna fotografija, prenesena iz fotoaparata, ima zato veliko svetlih točk, ki se kot šum »razprostirajo« po vsej površini fotografije. Pri vsakem ponovnem zapisu je teh sprememb manj, dokler jih ni več in analiza vrne črno neuporabno sliko. Visokofrekvenčna področja na fotografiji, kot so na primer robovi predmetov, imajo običajno višjo vrednost ELA, saj kontrast med svetlimi in temnimi deli ustavi »visokofrekvenčne« robove. Ko analiziramo neko fotografijo, moramo zato med seboj primerjati podobne »dele« fotografije. Robove z robovi in površine (ozadja) s površinami. Če imajo na primer vse površine na fotografiji razen ene podobno vrednost ELA, potem lahko posumimo, da gre za ponaredek.
Zaradi načina stiskanja mehanizma jpeg, ki barv ne hrani po njihovih RGB-komponentah, lahko pride pri analizi ELA do učinka mavrice, ki je lahko vidna kot mavrične barvne črte v ozadju slike analize. V glavnem Adobovi programi generirajo veliko mavrice, odprtokodni grafični program Gimp malo, Microsoft Paint pa nič. Močna prisotnost mavričnega učinka nam lahko razkrije, da je bil za shranitev slike uporabljen na primer Photoshop, ni pa to dokaz namerne modifikacije fotografije.
Kakovost analize ELA je neposredno odvisna od kakovosti analizirane fotografije. Če boste želeli ugotoviti, ali je fotografija, najdena na spletu, lažna oziroma digitalno spremenjena, analizirate pa kopijo, ki je bila po spremembi velikokrat ponovno zapisana, potem analiza odpove. Pomembno je, da najdete najbolj kakovostno različico te fotografije pri njenem viru. Problem spleta je, da ko nekdo objavi fotografijo nečesa, ta hitro najde pot do drugih spletnih strani, ki jo povzamejo. Pri tem ji naložijo, spremenijo njeno ločljivost in jo ponovno posneto objavijo na svojih straneh. Tam jo vzame nekdo tretji, stori enako, in tako naprej. Vsak tak proces oteži odkrivanje ponaredka.
Vzemimo primer spletne storitve Flickr. Ta vsako fotografijo, ki jo naložijo uporabniki, prikaže v več različnih kakovostih (mala, srednja ali velika), ki so vsi derivati originalne fotografije. Za namene analize je zato najbolj primeren prav izvirnik. Podobno velja za medijske spletne strani. Če medijska stran zapiše vir, kje so dobili fotografijo, uporabljeno pri članku, original poiščite tam. Najbolj enostaven način, kako preveriti, ali je fotografija original ali ne, je, da preverite njeno fizično velikost. Fotoaparati ne posnamejo »majhne« fotografije, primerne za neposredno objavo na spletu, zato je bila tam najdena mala fotografija zagotovo urejena s programom in ponovno posneta. Nekatere strani v tem procesu na fotografijo nalepijo svoje logotipe, kar še dodatno oteži analizo. Iskanju vira fotografije je namenjen tudi iskalnik www.tineye.com, v katerega naložite fotografijo, ki ste jo našli, ta pa poskuša najti njen prvi vir. Tudi če ne najde originala, pa morda najde vsaj bolj kakovostno kopijo iskane fotografije.
Na kratko
• Analiza ELA je sicer odlično orodje, ni pa univerzalna rešitev, ki bi nedvoumno in enostavno razumljivo našla vsako ponarejeno fotografijo. Sume, ki jih sproži, moramo preveriti še na druge načine. Na primer, da preverite podatke EXIF, ki so zapisani v datoteki, ali pa tako, da najdete fotografijo, ki jo je ponarejevalec uporabil kot osnovo ponaredka. Googlova storitev iskanja fotografij nam pri tem lahko močno pomaga, saj poišče vse podobne fotografije.
• Analiza ne zazna manjše spremembe, kot je spreminjanje ene same pike, ali manjše prilagajanje svetlosti fotografije.
• Zaradi načina delovanja mehanizma jpeg kontrast med barvami z nasprotnih koncev YUV barvne sheme generira visoke vrednosti ELA povsod na fotografiji, kjer je takšno sosledje barv, oziroma tam, kjer je visok kontrast med svetlimi in temnimi pikami.
• ELA najde področja z različnimi stopnjami stiskanja. Če na primer na fotografijo visoke ločljivosti prilepite del nizke ločljivosti, bo ta del v sliki analize temnejši (ker ima nižji potencial napak).
• Spreminjanje velikosti fotografije, spreminjanje barv ali dodajanje šuma v fotografijo vpliva na celotno fotografijo in ustvari visok potencial napak.
• Če je bila fotografija velikokrat ponovno posneta, tudi če nismo na njej naredili nobene spremembe, potem je potencial napak povsod nizek. Analiza ELA vrne temno sliko.
• Photoshop lahko pri zgolj snemanju samodejno izostri teksture in robove, kar se prikaže kot visok potencial napak. To še ne pomeni, da je bila fotografija spremenjena, je pa lahko dokaz, da je bil uporabljen omenjeni program.
Moj mikro, Julij Avgust 2013 | Marjan Kodelja
