ਲਾਭ:
- ਸਿੰਥੈਟਿਕ ਮੀਡੀਆ ਦੇ ਝੂਠੇ ਸਬੂਤ ਅਤੇ 'ਝੂਠੇ ਦੇ ਲਾਭ' ਧਮਕੀ ਅਤੇ ਮੀਡੀਆ ਪ੍ਰਮਾਣਿਕਤਾ ਦੀ ਬਹੁ-ਪੱਧਰੀ ਤਸਦੀਕ ਦੋਵਾਂ ਨੂੰ ਸਮਝਣ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ
- ਪ੍ਰੋਵੇਨੈਂਸ, ਮੈਟਾਡੇਟਾ, ਤਕਨੀਕੀ ਵਿਗਾੜ, ਪ੍ਰੋਵੇਨੈਂਸ (C2PA) ਅਤੇ ਪ੍ਰਸੰਗਿਕ ਇਕਸਾਰਤਾ ਲੇਅਰਾਂ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਨ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ ਅਤੇ ਇੱਕ ਸਿੰਗਲ ਵਾਹਨ ਸਕੋਰ 'ਤੇ ਭਰੋਸਾ ਨਾ ਕਰੋ
- ਵਿਸ਼ਵਾਸ ਪੱਧਰ ਦੀ ਭਾਸ਼ਾ ਵਿੱਚ ਨਤੀਜਾ ਪ੍ਰਗਟ ਕਰਨ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ, ਨਿਸ਼ਚਤਤਾ ਨਹੀਂ, ਅਤੇ ਸਿਰਫ ਖੋਜ ਅਤੇ ਬਚਾਅ ਲਈ ਉਤਪਾਦਨ ਤਕਨੀਕ ਗਿਆਨ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਨੂੰ ਅਪਣਾਉਣ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ।
ਇੱਕ ਵੀਡੀਓ ਇੱਕ ਜਾਂਚ ਵਿੱਚ "ਸਬੂਤ" ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਆਉਂਦਾ ਹੈ: ਇੱਕ ਪ੍ਰਬੰਧਕ ਦੀ ਇੱਕ ਆਡੀਓ ਰਿਕਾਰਡਿੰਗ ਜੋ ਗਲਤ ਨਿਰਦੇਸ਼ ਦਿੰਦੀ ਹੈ, ਇੱਕ ਫੋਟੋ ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਵਿਅਕਤੀ ਨੂੰ ਕਿਤੇ ਦਿਖਾਇਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਇੱਕ ਇਕਬਾਲੀਆ ਬਿਆਨ ਦਾ ਵੀਡੀਓ। ਪਰ ਹੁਣ ਸਵਾਲ ਸਬੂਤ ਦੇ ਹਰ ਟੁਕੜੇ ਵਿੱਚ ਸਭ ਤੋਂ ਅੱਗੇ ਰਹਿੰਦਾ ਹੈ: ਕੀ ਇਹ ਅਸਲ ਹੈ, ਜਾਂ ਇਹ ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਦੁਆਰਾ ਪੈਦਾ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਸੀ? ਡੀਪਫੇਕ (ਡੂੰਘੀ ਸਿਖਲਾਈ ਦੁਆਰਾ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ ਜਾਅਲੀ ਮੀਡੀਆ ਜੋ ਇੱਕ ਅਸਲੀ ਵਿਅਕਤੀ ਦੇ ਚਿਹਰੇ/ਆਵਾਜ਼/ਗਤੀ ਦੀ ਨਕਲ ਕਰਦਾ ਹੈ) ਅਤੇ, ਵਧੇਰੇ ਵਿਆਪਕ ਤੌਰ 'ਤੇ, ਸਿੰਥੈਟਿਕ ਮੀਡੀਆ (ਸਿੰਥੈਟਿਕ ਮੀਡੀਆ - ਚਿੱਤਰ, ਆਡੀਓ, ਵੀਡੀਓ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਜਾਂ ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਦੁਆਰਾ ਤਿਆਰ ਕੀਤੇ ਗਏ) ਡਿਜੀਟਲ ਫੋਰੈਂਸਿਕ ਦੀ ਸਭ ਤੋਂ ਨਵੀਂ ਅਤੇ ਸਭ ਤੋਂ ਚੁਣੌਤੀਪੂਰਨ ਸਰਹੱਦ ਹਨ। ਇਸ ਯੂਨਿਟ ਵਿੱਚ, ਅਸੀਂ AI ਦੀ ਇਸ ਦੋਹਰੀ ਭੂਮਿਕਾ ਨੂੰ ਇੱਕ ਖ਼ਤਰੇ ਅਤੇ ਖੋਜ ਟੂਲ ਦੇ ਤੌਰ 'ਤੇ ਕਵਰ ਕਰਾਂਗੇ, ਅਤੇ ਪੁਸ਼ਟੀਕਰਨ ਬਹੁ-ਪੱਧਰੀ ਕਿਉਂ ਹੋਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ।
ਇਹ ਇੰਨਾ ਨਾਜ਼ੁਕ ਕਿਉਂ ਹੈ?
ਸਿੰਥੈਟਿਕ ਮੀਡੀਆ ਦੋ-ਪੱਖੀ ਖ਼ਤਰਾ ਹੈ। ਪਹਿਲਾਂ, ਜਾਅਲੀ ਸਬੂਤ: ਕੋਈ ਅਜਿਹੀ ਘਟਨਾ ਨੂੰ "ਸਾਬਤ" ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਡੂੰਘੀ ਨਕਲੀ ਬਣਾ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜੋ ਵਾਪਰੀ ਨਹੀਂ ਸੀ। ਦੂਜਾ, ਵਧੇਰੇ ਧੋਖੇਬਾਜ਼, "ਝੂਠੇ ਦਾ ਲਾਭਅੰਸ਼" ਹੈ (ਝੂਠੇ ਦਾ ਲਾਭਅੰਸ਼ - ਜਾਅਲੀ ਮੀਡੀਆ ਦੇ ਪ੍ਰਸਾਰ ਲਈ ਧੰਨਵਾਦ, ਇੱਥੋਂ ਤੱਕ ਕਿ ਅਸਲ ਸਬੂਤ ਨੂੰ "ਇਹ ਇੱਕ ਡੂੰਘੀ ਨਕਲੀ ਹੈ" ਵਜੋਂ ਖਾਰਜ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ)। ਇਸ ਲਈ ਸਿੰਥੈਟਿਕ ਮੀਡੀਆ ਨਾ ਸਿਰਫ਼ ਝੂਠੇ ਸਬੂਤ ਪੈਦਾ ਕਰਦਾ ਹੈ; ਇਹ ਅਸਲ ਸਬੂਤ ਦੀ ਭਰੋਸੇਯੋਗਤਾ ਨੂੰ ਵੀ ਕਮਜ਼ੋਰ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਲਈ, ਫੋਰੈਂਸਿਕ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਕ ਨੂੰ ਹਰੇਕ ਮੀਡੀਆ ਸਬੂਤ ਦੀ ਪ੍ਰਮਾਣਿਕਤਾ ਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕਰਨੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ - ਕਿ ਇਹ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਦਾਅਵਾ ਕੀਤੇ ਸਰੋਤ ਤੋਂ ਆਉਂਦਾ ਹੈ, ਬਿਨਾਂ ਬਦਲਿਆ।
ਧਿਆਨ ਦਿਓ: "ਏਆਈ ਖੋਜ ਟੂਲ ਨੇ ਕਿਹਾ ਕਿ 98% ਡੀਪਫੇਕ" ਇਕੱਲੇ ਅਦਾਲਤ ਵਿੱਚ ਕਾਫ਼ੀ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਖੋਜ ਮਾਡਲ ਗਲਤ ਹਨ, ਨਵੀਂ ਪੀੜ੍ਹੀ ਦੀਆਂ ਤਕਨੀਕਾਂ ਉਹਨਾਂ ਤੋਂ ਬਚਦੀਆਂ ਹਨ, ਅਤੇ ਇੱਕ ਸੰਭਾਵਨਾ ਸਕੋਰ ਨਿਸ਼ਚਿਤ ਸਬੂਤ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਡੀਪਫੇਕ ਖੋਜ ਨੂੰ ਹਮੇਸ਼ਾ ਮਲਟੀ-ਲੇਅਰ ਵੈਰੀਫਿਕੇਸ਼ਨ (ਤਕਨੀਕੀ + ਪ੍ਰਸੰਗਿਕ + ਸਰੋਤ) ਦੁਆਰਾ ਸਮਰਥਿਤ ਕੀਤਾ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ।
ਖੋਜ ਦੀਆਂ ਪਰਤਾਂ
ਸਿੰਥੈਟਿਕ ਮੀਡੀਆ ਖੋਜ ਇੱਕ ਜਾਦੂ ਟੂਲ 'ਤੇ ਭਰੋਸਾ ਨਹੀਂ ਕਰ ਸਕਦੀ; ਲੇਅਰਡ ਹੋਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ:
- ਤਕਨੀਕੀ/ਫੋਰੈਂਸਿਕ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ: ਕੰਪਰੈਸ਼ਨ ਅਸੰਗਤਤਾਵਾਂ, ਪਿਕਸਲ/ਫ੍ਰੀਕੁਐਂਸੀ ਵਿਗਾੜ, ਚਿਹਰੇ ਦੀਆਂ ਸੀਮਾਵਾਂ ਦੀ ਵਿਗਾੜ, ਜੀਵ-ਵਿਗਿਆਨਕ ਸੰਕੇਤਾਂ ਦੀ ਅਣਹੋਂਦ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਅੱਖ ਝਪਕਣਾ ਅਤੇ ਨਬਜ਼, ਆਡੀਓ ਲਈ ਗੈਰ-ਕੁਦਰਤੀ ਬਾਰੰਬਾਰਤਾ ਪੈਟਰਨ।
- ਮੈਟਾਡੇਟਾ ਅਤੇ ਸਰੋਤ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ: ਫਾਈਲ ਦਾ EXIF/ਕੰਟੇਨਰ ਮੈਟਾਡੇਟਾ, ਉਤਪਾਦਨ ਟਰੇਸ, ਡਿਵਾਈਸ ਫਿੰਗਰਪ੍ਰਿੰਟ, ਉਹ ਮਾਰਗ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਰਾਹੀਂ ਫਾਈਲ ਪਾਸ ਹੋਈ (ਹਿਰਾਸਤ ਦੀ ਲੜੀ)। ਮਿਟਾਇਆ/ਅਸੰਗਤ ਮੈਟਾਡੇਟਾ ਇੱਕ ਚੇਤਾਵਨੀ ਹੈ।
- ਸਮੱਗਰੀ ਦਾ ਪ੍ਰਮਾਣ: C2PA (ਇੱਕ ਓਪਨ ਸਟੈਂਡਰਡ ਜੋ ਕ੍ਰਿਪਟੋਗ੍ਰਾਫਿਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਹਸਤਾਖਰਿਤ ਪ੍ਰੋਵੇਨੈਂਸ ਜਾਣਕਾਰੀ ਨੂੰ ਮੀਡੀਆ ਵਿੱਚ ਜੋੜਦਾ ਹੈ, ਇਹ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਇਹ ਕਿੱਥੋਂ ਆਇਆ ਹੈ ਅਤੇ ਇਸਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਸੰਪਾਦਿਤ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਸੀ) ਵਰਗੇ ਮਿਆਰਾਂ ਦੁਆਰਾ ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ; ਕੀ ਕੋਈ ਦਸਤਖਤ ਹੈ, ਕੀ ਇਹ ਇਕਸਾਰ ਹੈ?
- ਸੰਦਰਭੀ ਤਸਦੀਕ: ਕੀ ਵੀਡੀਓ ਵਿੱਚ ਰੌਸ਼ਨੀ, ਪਰਛਾਵੇਂ, ਪ੍ਰਤੀਬਿੰਬ ਸਰੀਰਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਇਕਸਾਰ ਹਨ? ਕੀ ਅਵਾਜ਼ ਅਤੇ ਹੋਠ ਸਿੰਕ ਮੇਲ ਖਾਂਦੇ ਹਨ? ਕੀ ਸਮੱਗਰੀ ਜਾਣੇ-ਪਛਾਣੇ ਤੱਥਾਂ (ਮੌਸਮ, ਸਥਾਨ, ਸਮਾਂ) ਦਾ ਖੰਡਨ ਕਰਦੀ ਹੈ?
AI ਇਹਨਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਬਹੁਤ ਸਾਰੀਆਂ ਪਰਤਾਂ 'ਤੇ ਪ੍ਰਵੇਗ ਕਰਨ ਵਾਲਾ ਹੈ: ਅਸੰਗਤੀਆਂ ਨੂੰ ਫਲੈਗ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਅਸੰਗਤੀਆਂ ਦਾ ਪਤਾ ਲਗਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਚੈਕਲਿਸਟਾਂ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਪਰ ਪ੍ਰਮਾਣਿਕਤਾ ਦਾ ਅੰਤਮ ਨਿਰਣਾ ਅੰਤਰ-ਪ੍ਰਮਾਣਿਕਤਾ ਅਤੇ ਮਾਹਰ ਮੁਲਾਂਕਣ ਦੀਆਂ ਕਈ ਪਰਤਾਂ ਦੁਆਰਾ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
AI: ਧਮਕੀ ਅਤੇ ਸੰਦ ਦੋਵੇਂ
ਇਸ ਯੂਨਿਟ ਦਾ ਮੁੱਖ ਤਣਾਅ: ਇੱਕੋ ਤਕਨੀਕ ਡੀਪ ਫੇਕ ਪੈਦਾ ਕਰਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਖੋਜਦੀ ਹੈ। ਫੋਰੈਂਸਿਕ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਕ ਨੂੰ ਉਤਪਾਦਨ ਤਕਨੀਕਾਂ ਨੂੰ ਸਮਝਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ (ਇਹ ਜਾਣੇ ਬਿਨਾਂ ਕਿ ਜਾਅਲਸਾਜ਼ੀ ਦਾ ਪਤਾ ਕਿਵੇਂ ਲਗਾਇਆ ਜਾਵੇ ਕਿ ਇਹ ਕਿਵੇਂ ਬਣਾਇਆ ਗਿਆ ਸੀ?) ਪਰ ਇਸਦਾ ਉਪਯੋਗ ਸਿਰਫ ਖੋਜ ਅਤੇ ਬਚਾਅ ਦੇ ਉਦੇਸ਼ਾਂ ਲਈ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਕਿਸੇ ਹੋਰ ਨੂੰ ਮੂਰਖ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਜਾਅਲੀ ਮੀਡੀਆ ਤਿਆਰ ਕਰਨ ਲਈ AI ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨਾ ਧੋਖਾਧੜੀ ਅਤੇ ਪਛਾਣ ਦੀ ਦੁਰਵਰਤੋਂ ਹੈ; ਇਸ ਮੋਡੀਊਲ ਦਾ ਘੇਰਾ ਸਖ਼ਤੀ ਨਾਲ ਖੋਜ ਅਤੇ ਤਸਦੀਕ ਹੈ।
ਸੰਕੇਤ: ਮੀਡੀਆ ਸਬੂਤਾਂ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਦੇ ਸਮੇਂ, ਪਹਿਲਾਂ "ਸਧਾਰਨ ਵਿਆਖਿਆ" ਟੈਸਟ ਕਰੋ: ਕੀ ਇਹ ਫਾਈਲ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਆਈ ਸੀ ਜਿੱਥੋਂ ਇਹ ਹੋਣ ਦਾ ਦਾਅਵਾ ਕਰਦੀ ਹੈ? ਕੀ ਹਿਰਾਸਤ ਦੀ ਲੜੀ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਹੈ? ਬਹੁਤੀ ਵਾਰ, ਸਮੱਸਿਆ ਡੀਪਫੇਕ ਨਹੀਂ ਹੈ, ਪਰ ਸੰਦਰਭ ਨੂੰ ਖਤਮ ਕਰਨਾ (ਇੱਕ ਅਸਲੀ ਪਰ ਪੁਰਾਣੀ/ਹੋਰ ਘਟਨਾ ਤੋਂ ਇੱਕ ਵੀਡੀਓ, ਗਲਤ ਸੰਦਰਭ ਵਿੱਚ ਪੇਸ਼ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ)। ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਡੀਪਫੇਕ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਮੂਲ ਅਤੇ ਸੰਦਰਭ ਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕਰੋ।
ਸੰਭਾਵਨਾ, ਨਿਸ਼ਚਿਤਤਾ ਨਹੀਂ
ਡੀਪਫੇਕ ਖੋਜ ਸੰਦ ਇੱਕ ਸੰਭਾਵਨਾ ਸਕੋਰ ਪੈਦਾ ਕਰਦੇ ਹਨ; "ਨਿਸ਼ਚਤ ਤੌਰ 'ਤੇ ਨਕਲੀ" ਜਾਂ "ਯਕੀਨੀ ਤੌਰ 'ਤੇ ਅਸਲੀ" ਨਹੀਂ। ਇਸ ਸਕੋਰ ਵਿੱਚ ਗਲਤੀ ਦਾ ਇੱਕ ਮਾਰਜਿਨ, ਇੱਕ ਵਿਸ਼ਵਾਸ ਅੰਤਰਾਲ ਹੈ, ਅਤੇ ਇਸਦਾ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਨਵੇਂ ਉਤਪਾਦਨ ਦੇ ਤਰੀਕਿਆਂ ਵਿੱਚ ਘਟਦਾ ਹੈ ਜੋ ਮਾਡਲ ਨੇ ਨਹੀਂ ਦੇਖਿਆ ਹੈ। ਫੋਰੈਂਸਿਕ ਰਿਪੋਰਟ ਵਿੱਚ, ਇੱਕ ਮੀਡੀਆ ਲਈ "ਇਹ ਜਾਅਲੀ ਹੈ" ਕਹਿਣ ਦੀ ਬਜਾਏ, ਇਹ ਕਿਹਾ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ "ਇਹ ਸੰਕੇਤ ਹੇਰਾਫੇਰੀ ਵੱਲ ਇਸ਼ਾਰਾ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਤਸਦੀਕ ਦੀਆਂ ਇਹ ਪਰਤਾਂ ਇਹ ਦਰਸਾਉਂਦੀਆਂ ਹਨ, ਨਿਸ਼ਚਤਤਾ ਦਾ ਪੱਧਰ ਇਹ ਹੈ"। ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਸਟੀਕ ਭਾਸ਼ਾ ਅਦਾਲਤ ਵਿੱਚ ਇਤਰਾਜ਼ ਪੈਦਾ ਕਰਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਸਾਖ ਨੂੰ ਨੁਕਸਾਨ ਪਹੁੰਚਾਉਂਦੀ ਹੈ।
ਤਿੰਨ ਛੋਟੇ ਕੇਸ
ਕੇਸ 1 - ਮੂਲ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਡੀਪਫੇਕ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਹੱਲ ਕੀਤਾ ਗਿਆ। ਇੱਕ ਬੋਰਡ ਨੂੰ "ਸਬੂਤ" ਵਜੋਂ ਪੇਸ਼ ਕੀਤੇ ਗਏ ਇੱਕ ਵੀਡੀਓ ਦੀ ਸਮੀਖਿਆ ਕੀਤੀ ਗਈ ਸੀ। ਡੀਪਫੇਕ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ 'ਤੇ ਜਾਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ, ਮੈਟਾਡੇਟਾ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕੀਤੀ ਗਈ ਸੀ: ਵੀਡੀਓ ਦਾਅਵਾ ਕੀਤੀ ਮਿਤੀ ਤੋਂ 8 ਮਹੀਨੇ ਪਹਿਲਾਂ ਬਣਾਈ ਗਈ ਸੀ, ਅਤੇ ਕੰਟੇਨਰ ਮੈਟਾਡੇਟਾ ਨੇ ਕਿਸੇ ਹੋਰ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਵੱਲ ਇਸ਼ਾਰਾ ਕੀਤਾ ਸੀ। ਵੀਡੀਓ ਜਾਅਲੀ ਨਹੀਂ ਸੀ, ਪਰ ਇਸਨੂੰ ਗਲਤ ਸੰਦਰਭ ਵਿੱਚ ਪੇਸ਼ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਸੀ; ਸਰਲ ਪਰਤ ਨੇ ਸਮੱਸਿਆ ਦਾ ਹੱਲ ਕੀਤਾ।
ਕੇਸ 2 - ਮਲਟੀ-ਲੇਅਰਡ ਖੋਜ ਨੇ ਜਾਅਲੀ ਫੜਿਆ। ਇੱਕ ਵੌਇਸ ਰਿਕਾਰਡਿੰਗ ਵਿੱਚ AI ਖੋਜ ਟੂਲ ਨੇ ਕਿਹਾ ਕਿ 71% ਸਿੰਥੈਟਿਕ (ਨਿਸ਼ਚਿਤ ਨਹੀਂ)। ਮਾਹਰ ਨੇ ਵਾਧੂ ਪਰਤਾਂ ਨੂੰ ਦੇਖਿਆ: ਬਾਰੰਬਾਰਤਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਵਿੱਚ ਗੈਰ-ਕੁਦਰਤੀ ਨਿਯਮਤ ਪੈਟਰਨ, ਸਾਹ ਦੀਆਂ ਆਵਾਜ਼ਾਂ ਦੀ ਅਣਹੋਂਦ, ਅਤੇ C2PA ਦਸਤਖਤ ਦੀ ਅਣਹੋਂਦ। ਤਿੰਨ ਸੁਤੰਤਰ ਸੂਚਕਾਂ ਦੇ ਸੁਮੇਲ ਨੇ ਇੱਕ ਸਿੰਗਲ ਸਕੋਰ ਨਾਲੋਂ ਬਹੁਤ ਮਜ਼ਬੂਤ ਨਤੀਜਾ ਦਿੱਤਾ ਹੈ।
ਕੇਸ 3 - ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਨਿਸ਼ਚਤਤਾ ਤੋਂ ਵਾਪਸੀ। ਇੱਕ ਡਰਾਫਟ ਰਿਪੋਰਟ ਵਿੱਚ ਕਿਹਾ ਗਿਆ ਹੈ, "ਵੀਡੀਓ ਯਕੀਨੀ ਤੌਰ 'ਤੇ ਇੱਕ ਡੂੰਘੀ ਝੂਠੀ ਹੈ," ਇੱਕ ਵਾਹਨ ਦੇ ਸਕੋਰ ਦਾ ਹਵਾਲਾ ਦਿੰਦੇ ਹੋਏ. ਸੀਨੀਅਰ ਮਾਹਰ ਨੇ ਠੀਕ ਕੀਤਾ: ਇੱਕ ਸਾਧਨ ਕਾਫ਼ੀ ਨਹੀਂ ਹੈ, ਭਾਸ਼ਾ "ਬਿਲਕੁਲ" ਨਹੀਂ ਹੋ ਸਕਦੀ। ਰਿਪੋਰਟ ਨੂੰ ਭਾਸ਼ਾ ਵਿੱਚ ਅਨੁਵਾਦ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ ਜੋ ਕਈ ਪਰਤਾਂ ਅਤੇ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਦੇ ਪੱਧਰਾਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰਗਟ ਕਰਦੀ ਹੈ; ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਅਦਾਲਤ ਵਿੱਚ ਬਚਾਅਯੋਗ ਬਣ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
ਚਾਰ ਕਾਪੀ ਕਰਨ ਯੋਗ ਟੈਂਪਲੇਟ
1) ਮੀਡੀਆ ਪੁਸ਼ਟੀਕਰਨ ਚੈੱਕਲਿਸਟ:
ਤੁਹਾਡੀ ਭੂਮਿਕਾ: ਸਿੰਥੈਟਿਕ ਮੀਡੀਆ ਤਸਦੀਕ ਮਾਹਰ। ਇੱਕ ਚਿੱਤਰ/ਆਡੀਓ/ਵੀਡੀਓ ਸਬੂਤ ਨੂੰ ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ ਕਰਨ ਲਈ ਮੈਨੂੰ ਇੱਕ ਪੱਧਰੀ ਚੈਕਲਿਸਟ ਤਿਆਰ ਕਰੋ: (1) ਪ੍ਰੋਵੇਨੈਂਸ/ਕਸਟਡੀ ਦੀ ਲੜੀ, (2) ਮੈਟਾਡੇਟਾ, (3) ਤਕਨੀਕੀ ਵਿਗਾੜ, (4) ਉਤਪਤੀ/C2PA, (5) ਪ੍ਰਸੰਗਿਕ ਇਕਸਾਰਤਾ। ਹਰੇਕ ਲੇਅਰ ਲਈ ਠੋਸ ਜਾਂਚ ਦੇ ਪੜਾਅ ਲਿਖੋ।
2) ਮੈਟਾਡੇਟਾ ਇਕਸਾਰਤਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ:
ਮੈਂ ਤੁਹਾਨੂੰ ਮੀਡੀਆ ਫਾਈਲ ਦਾ ਮੈਟਾਡੇਟਾ (EXIF/ਕੰਟੇਨਰ) ਦੇਵਾਂਗਾ। ਫਲੈਗ ਅਸੰਗਤਤਾਵਾਂ: ਬਣਾਓ-ਸੋਧਣਯੋਗਤਾ ਟਕਰਾਅ, ਡਿਵਾਈਸ/ਸਾਫਟਵੇਅਰ ਟਰੇਸ, ਗੁੰਮ/ਹਟਾਏ ਗਏ ਖੇਤਰ, ਭੂ-ਸਥਾਈ ਅੰਤਰ। ਧਿਆਨ ਦਿਓ ਕਿ ਇਹ ਹੇਰਾਫੇਰੀ ਦੇ ਸੰਕੇਤ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਪਰ ਇਹ ਆਪਣੇ ਆਪ ਸਬੂਤ ਨਹੀਂ ਹਨ।
3) ਪ੍ਰਸੰਗਿਕ ਇਕਸਾਰਤਾ ਜਾਂਚ:
ਇਸ ਚਿੱਤਰ/ਵੀਡੀਓ ਵਿੱਚ ਭੌਤਿਕ ਇਕਸਾਰਤਾ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰੋ: ਕੀ ਰੋਸ਼ਨੀ ਦੀ ਦਿਸ਼ਾ ਅਤੇ ਪਰਛਾਵੇਂ ਇਕਸਾਰ ਹਨ, ਕੀ ਪ੍ਰਤੀਬਿੰਬ ਸਹੀ ਹਨ, ਕੀ ਆਡੀਓ-ਲਿਪਸਿੰਕ ਮੇਲ ਖਾਂਦਾ ਹੈ, ਕੀ ਪਿਛੋਕੜ ਦਾਅਵਾ ਕੀਤੇ ਸਥਾਨ/ਸਮੇਂ ਨਾਲ ਮੇਲ ਖਾਂਦਾ ਹੈ? ਹਰੇਕ ਨਿਰੀਖਣ ਨੂੰ ਇੱਕ ਠੋਸ ਸਥਾਨ ਨਾਲ ਲਿੰਕ ਕਰੋ। ਅੰਤਮ ਨਿਰਣਾ ਨਾ ਕਰੋ; ਉਹਨਾਂ ਨੁਕਤਿਆਂ ਦੀ ਸੂਚੀ ਬਣਾਓ ਜੋ ਸ਼ੱਕ ਪੈਦਾ ਕਰਦੇ ਹਨ।
4) ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਪੱਧਰ ਦੀ ਭਾਸ਼ਾ:
ਹੇਠਾਂ ਦਿੱਤੇ ਪ੍ਰਮਾਣਿਕਤਾ ਖੋਜਾਂ (ਸਕੋਰ + ਪੱਧਰੀਕਰਨ ਨਤੀਜੇ) ਦਾ ਇੱਕ ਰਿਪੋਰਟ ਪੈਰਾਗ੍ਰਾਫ ਵਿੱਚ ਅਨੁਵਾਦ ਕਰੋ। "ਯਕੀਨਨ ਨਕਲੀ/ਅਸਲੀ" ਨਾ ਕਹੋ; ਹਰੇਕ ਨੂੰ ਇਸਦਾ ਸਰੋਤ ਲੱਭੋ ਅਤੇ ਨਿਸ਼ਚਤਤਾ ਦੇ ਇੱਕ ਆਮ ਪੱਧਰ (ਘੱਟ/ਮੱਧਮ/ਉੱਚ ਵਿਸ਼ਵਾਸ) ਨੂੰ ਪ੍ਰਗਟ ਕਰੋ। ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਇਤਰਾਜ਼ਯੋਗ ਦਾਅਵਿਆਂ ਤੋਂ ਬਚੋ।
ਕਮਜ਼ੋਰ ਪ੍ਰੋਂਪਟ / ਮਜ਼ਬੂਤ ਪ੍ਰੋਂਪਟ
ਕਮਜ਼ੋਰ ਪ੍ਰੋਂਪਟ:
ਮੈਨੂੰ ਦੱਸੋ, ਕੀ ਇਹ ਵੀਡੀਓ ਡੂੰਘੀ ਨਕਲੀ ਹੈ?
ਇੱਕ ਪਰਤ, ਇੱਕ ਨਿਰਣੇ ਦੀ ਉਡੀਕ; AI ਬਿਨਾਂ ਕਿਸੇ ਸੰਦਰਭ ਦੇ ਇੱਕ "ਹਾਂ/ਨਾਂ" ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਇਸਦਾ ਅਦਾਲਤ ਵਿੱਚ ਖੰਡਨ ਕੀਤਾ ਜਾਵੇਗਾ।
ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਪ੍ਰਾਉਟ:
ਤੁਹਾਡੀ ਭੂਮਿਕਾ: ਸਿੰਥੈਟਿਕ ਮੀਡੀਆ ਤਸਦੀਕ ਮਾਹਰ। ਮੈਂ ਤੁਹਾਨੂੰ ਇੱਕ ਵੀਡੀਓ ਦਾ ਮੈਟਾਡੇਟਾ, ਇੱਕ ਖੋਜ ਟੂਲ ਦੇ ਸਕੋਰ ਅਤੇ ਕੁਝ ਫਰੇਮਾਂ ਦਾ ਵਰਣਨ ਕਰਾਂਗਾ। ਟਾਸਕ: ਵੱਖਰੇ ਤੌਰ 'ਤੇ ਮੂਲ, ਮੈਟਾਡੇਟਾ, ਤਕਨੀਕੀ ਅਸੰਗਤਤਾ ਅਤੇ ਪ੍ਰਸੰਗਿਕ ਇਕਸਾਰਤਾ ਪਰਤਾਂ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰੋ; ਹਰੇਕ ਲੇਅਰ ਵਿੱਚ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਦੇਖਦੇ ਹੋ ਉਸਨੂੰ ਸਰੋਤ ਨਾਲ ਕਨੈਕਟ ਕਰੋ। ਨਤੀਜੇ ਨੂੰ ਲੇਅਰਾਂ ਦੇ ਸੰਯੁਕਤ ਵਿਸ਼ਵਾਸ ਪੱਧਰ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਗਟ ਕਰੋ, ਨਾ ਕਿ "ਸਹੀ" ਵਜੋਂ। ਇੱਕ ਸਿੰਗਲ ਸਕੋਰ 'ਤੇ ਭਰੋਸਾ ਨਾ ਕਰੋ; ਗੁੰਮ ਪਰਤਾਂ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ।
ਲੇਅਰਡ ਮੁਲਾਂਕਣ, ਸਰੋਤ ਨਾਲ ਲਿੰਕ ਕਰਨਾ, ਅਤੇ "ਕੋਈ ਕਾਲ ਨਹੀਂ" ਰੁਕਾਵਟ ਆਉਟਪੁੱਟ ਨੂੰ ਬਚਾਅ ਯੋਗ ਬਣਾਉਂਦੀ ਹੈ।
ਪ੍ਰਮਾਣੀਕਰਨ ਪਰਤਾਂ ਸਾਰਣੀ
ਪਰਤ
ਉਹ ਕੀ ਦੇਖਦਾ ਹੈ?
ਮਜ਼ਬੂਤ ਬਿੰਦੂ
ਸੀਮਾ
ਮੂਲ/CoC
ਫਾਈਲ ਕਿੱਥੋਂ ਆਈ
ਸਧਾਰਨ, ਸਟੀਕ
ਧੋਖਾਧੜੀ ਨੂੰ ਛੁਪਾਇਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ
ਮੈਟਾਡਾਟਾ
EXIF/ਕੰਟੇਨਰ
ਤੇਜ਼ ਟਿਪ
ਮਿਟਾਉਣਯੋਗ/ਨਕਲੀ
ਤਕਨੀਕੀ ਅਸੰਗਤਤਾ
ਪਿਕਸਲ/ਫ੍ਰੀਕੁਐਂਸੀ
ਹੇਰਾਫੇਰੀ ਦਾ ਟਰੇਸ
ਨਵੀਂ ਤਕਨੀਕ ਬਾਈਪਾਸ
ਪ੍ਰੋਵੇਨੈਂਸ/C2PA
ਹਸਤਾਖਰਿਤ ਉਪਦੇਸ਼
ਕ੍ਰਿਪਟੋਗ੍ਰਾਫਿਕ ਟਰੱਸਟ
ਹਰ ਥਾਂ ਨਹੀਂ
ਪ੍ਰਸੰਗਿਕ
ਭੌਤਿਕ ਵਿਗਿਆਨ/ਹਕੀਕਤ ਇਕਸੁਰਤਾ
ਧੋਖਾ ਦੇਣਾ ਔਖਾ
ਟਿੱਪਣੀ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ
ਆਮ ਗਲਤੀਆਂ
- ਇੱਕ ਵਾਹਨ ਸਕੋਰ 'ਤੇ ਭਰੋਸਾ. ਡੀਪਫੇਕ ਖੋਜ ਬਹੁ-ਲੇਅਰਡ ਹੋਣੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ; ਸਿੰਗਲ ਸਕੋਰ ਸਬੂਤ ਨਹੀਂ ਹੈ।
- ਇਸਦਾ ਅਰਥ ਹੈ "ਬਿਲਕੁਲ ਨਕਲੀ/ਅਸਲੀ"। ਸੰਭਾਵਨਾ ਦੀ ਭਾਸ਼ਾ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰੋ; ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਇਤਰਾਜ਼ ਉਠਾਉਂਦੀ ਹੈ।
- ਮੂਲ ਅਤੇ ਸੰਦਰਭ ਨੂੰ ਛੱਡਣਾ। ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਡੂੰਘੇ ਫੇਕ ਨਹੀਂ ਹਨ ਪਰ ਗਲਤ ਸੰਦਰਭ/ਪੁਰਾਣਾ ਮੀਡੀਆ ਹਨ।
- ਮੈਟਾਡੇਟਾ ਵਿੱਚ ਪੂਰਾ ਭਰੋਸਾ। ਮੈਟਾਡੇਟਾ ਨੂੰ ਮਿਟਾਇਆ ਅਤੇ ਜਾਅਲੀ ਦੋਵੇਂ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ।
- ਉਤਪਾਦਨ ਤਕਨੀਕ ਦੀ ਦੁਰਵਰਤੋਂ। ਜਾਣਕਾਰੀ ਸਿਰਫ ਖੋਜ ਅਤੇ ਬਚਾਅ ਲਈ ਹੈ।
ਸੰਖੇਪ ਵਿੱਚ
ਡੀਪਫੇਕ ਅਤੇ ਸਿੰਥੈਟਿਕ ਮੀਡੀਆ ਡਿਜੀਟਲ ਫੋਰੈਂਸਿਕ ਵਿੱਚ ਸਭ ਤੋਂ ਨਵਾਂ ਫਰੰਟੀਅਰ ਹਨ; ਇਹ ਦੋਵੇਂ ਝੂਠੇ ਸਬੂਤ ਪੇਸ਼ ਕਰਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਅਸਲ ਸਬੂਤ ਨੂੰ ਸ਼ੱਕੀ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਨ। AI ਇੱਕ ਖਤਰਾ ਅਤੇ ਖੋਜ ਸੰਦ ਹੈ। ਤਸਦੀਕ ਇੱਕ ਸਿੰਗਲ ਟੂਲ 'ਤੇ ਅਧਾਰਤ ਨਹੀਂ ਹੋਣੀ ਚਾਹੀਦੀ, ਪਰ ਪ੍ਰੋਵੇਨੈਂਸ, ਮੈਟਾਡੇਟਾ, ਤਕਨੀਕੀ ਅਸੰਗਤਤਾ, ਉਤਪੱਤੀ ਅਤੇ ਪ੍ਰਸੰਗਿਕ ਇਕਸਾਰਤਾ ਦੀਆਂ ਪਰਤਾਂ ਦੇ ਅੰਤਰ-ਤਸਦੀਕ 'ਤੇ ਅਧਾਰਤ ਹੋਣੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ। ਨਤੀਜਾ ਨਿਸ਼ਚਤਤਾ ਨਾਲ ਨਹੀਂ ਬਲਕਿ ਨਿਸ਼ਚਤਤਾ ਦੇ ਪੱਧਰ ਨਾਲ ਦਰਸਾਇਆ ਗਿਆ ਹੈ। ਅਤੇ ਇਹ ਜਾਣਕਾਰੀ ਸਿਰਫ ਖੋਜ ਅਤੇ ਬਚਾਅ ਲਈ ਹੈ - ਜਾਅਲੀ ਮੀਡੀਆ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਨਹੀਂ।
ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਦਾ ਕੰਮ
ਮੀਡੀਆ ਸਬੂਤ ਦੇ ਦ੍ਰਿਸ਼ ਦਾ ਵਰਣਨ ਕਰੋ (ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਆਡੀਓ ਰਿਕਾਰਡਿੰਗ)। "ਮੀਡੀਆ ਤਸਦੀਕ ਜਾਂਚ ਸੂਚੀ" ਟੈਮਪਲੇਟ ਨਾਲ ਇੱਕ ਪੱਧਰੀ ਯੋਜਨਾ ਬਣਾਓ। ਫਿਰ ਡਮੀ ਮੈਟਾਡੇਟਾ ਅਤੇ ਇੱਕ ਖੋਜ ਸਕੋਰ ਦੇ ਨਾਲ "ਮੈਟਾਡੇਟਾ ਇਕਸਾਰਤਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ" ਅਤੇ "ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਪੱਧਰ ਦੀ ਭਾਸ਼ਾ" ਟੈਂਪਲੇਟਾਂ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰੋ; ਨਤੀਜੇ ਨੂੰ "ਨਕਲੀ ਤੌਰ 'ਤੇ ਨਕਲੀ" ਦੀ ਬਜਾਏ ਭਰੋਸੇ ਦੇ ਇੱਕ ਪੱਧਰੀ ਪੱਧਰ ਨਾਲ ਪ੍ਰਗਟ ਕਰਨ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰੋ।
ਚੈੱਕਲਿਸਟ
- [ ] ਮੈਂ ਤਸਦੀਕ ਨੂੰ ਮਲਟੀਪਲ ਲੇਅਰਾਂ 'ਤੇ ਅਧਾਰਤ ਕੀਤਾ, ਨਾ ਕਿ ਇੱਕ ਟੂਲ 'ਤੇ।
- [ ] ਮੈਂ ਪਹਿਲਾਂ ਮੂਲ ਅਤੇ ਸੰਦਰਭ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕੀਤੀ।
- [ ] ਮੈਂ ਧਿਆਨ ਵਿੱਚ ਰੱਖਿਆ ਕਿ ਮੈਟਾਡੇਟਾ ਨੂੰ ਮਿਟਾਇਆ/ਜਾਅਲੀ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ।
- [ ] ਮੈਂ ਵਿਸ਼ਵਾਸ ਪੱਧਰ ਦੀ ਭਾਸ਼ਾ ਵਿੱਚ ਨਤੀਜਾ ਪ੍ਰਗਟ ਕੀਤਾ, ਨਿਸ਼ਚਤਤਾ ਦੀ ਨਹੀਂ।
- [ ] ਮੈਂ ਉਤਪਾਦਨ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਸਿਰਫ ਖੋਜ/ਰੱਖਿਆ ਲਈ ਕੀਤੀ ਹੈ।