Elke camera laat enige ruis achter op gemaakte foto’s. Computerwetenschappers van de Rijksuniversiteit Groningen gebruiken dit om originele foto’s van gemanipuleerde beelden te onderscheiden.

Nepfoto’s gemaakt met AI zijn niet of nauwelijks meer van echte foto’s te onderscheiden. Dat is een probleem, bijvoorbeeld omdat hiermee makkelijk identiteitsbewijzen kunnen worden vervalst. Computerwetenschappers George Azzopardi en Guru Swaroop Bennabhaktula van de Rijksuniversiteit Groningen komen met een oplossing. Zij gebruiken onvolkomenheden op de foto, veroorzaakt door de camera, om de echtheid van foto’s vast te stellen.

Morphing

Vaak zijn AI-foto’s gecomponeerd door een echte foto intensief te bewerken, of door meerdere echte foto’s van bestaande mensen met elkaar te combineren. Bij het digitaal samensmelten (morphen) van foto’s van twee mensen die toch al enigszins op elkaar lijken, kan dit resulteren in één foto die door beiden kan worden gebruikt.

Met een geavanceerd AI-model lukt het zelfs om de biometrische kenmerken zoals de afstand tussen de ogen of tussen de lippen en de neus van de nieuwe foto met beide gezichten overeen te laten komen. Twee verschillende mensen kunnen daarmee zowel menselijke als digitale controleurs misleiden, en hetzelfde paspoort of rijbewijs gebruiken.

‘Morphing is geen kwestie van gemiddelden nemen, maar van zorgvuldig mengen’, zegt Azzopardi, die is gespecialiseerd in patroonherkenning. ‘Moderne morphing-algoritmen houden daarbij de belangrijkste biometrische kenmerken voor beide gezichten intact. Dat is mogelijk doordat dat geen exacte waarden zijn, maar het biometrische meetsysteem kleine variaties tolereert.’ Voorwaarde is wel dat de gemengde gezichten niet ál te veel van elkaar verschillen.

Beeld: Het morphen van de foto's van twee enigszins op elkaar lijkende mensen Bron: Pikoulis, E.V. e.a., Face morphing, a modern threat to border security: Recent advances and open challenges, Appl. Sci. 2021, 11, 3207. https://doi.org/10.3390/app11073207, CC BY 4.0

Camera's

Elke camera veroorzaakt zijn eigen, specifieke kenmerken op de foto’s die ermee zijn genomen. Net zoals een kras op de lens op elke foto dezelfde, duidelijk zichtbare streep achterlaat, veroorzaken onvolkomenheden in camerasensoren een nauwelijks zichtbare ruis, en ook die is exact hetzelfde voor elke foto van de betreffende camera. Algoritmen voorzien van kunstmatige intelligentie kunnen worden getraind op het herkennen van die ruis. Dat is de kern van het systeem dat Bennabhaktula en Azzopardi ontwikkelden.

Bij het morphen verandert de ruis. Azzopardi: ‘Als beelden worden samengevoegd, verandert de pixelstructuur van de foto’s ingrijpend, doordat het algoritme kenmerken interpoleert en weer gladstrijkt. Daarmee wordt ook de cameraruis vervormd.’ De foto kan dus alleen dus origineel zijn als de ‘vingerafdruk’ van de camera, zoals Bennabhaktula en Azzopardi de ruis noemen, nog intact is. 

Detectiemethode

Het systeem dat de onderzoekers ontwikkelden, vergelijkt de vingerafdrukken op de foto’s met de vingerafdrukken van de camera, zoals de politie dat doet met echte vingerafdrukken en verdachten. ‘Het werkt zelfs bij gemorphte foto’s die met dezelfde camera zijn genomen’, zegt Azzopardi. ‘Het mengproces verandert namelijk details op pixel-niveau in de hele foto. Ons systeem pikt dat op.’

De techniek werkt ook bij andere vormen van (hevige) fotomanipulatie – zolang het pixel-patroon daarbij tenminste wordt verstoord. ‘Een foto bijsnijden of het achteraf veranderen van de belichting heeft geen effect op de ruis’, zegt Azzopardi.

Azzopardi: ‘Ons systeem volgt een paradigma dat tegenovergesteld is aan wat bij de detectie van deep fake gebruikelijk is. In plaats van te zoeken naar inconsistenties en fouten, zoekt het juist naar sporen van authenticiteit. Als die sporen ontbreken, kan het beeld niet als echt worden beschouwd, hoe geavanceerd de beeldmanipulatie ook is uitgevoerd.’

Sinds kort is er interesse in de technologie van de Rijksdienst voor het Wegverkeer RDW, staat in een nieuwsbericht van de Rijksuniversiteit Groningen. Deze dienst, die onder meer rijbewijzen uitgeeft, werkt met ongeveer dertienhonderd geaccrediteerde fotografen en vierhonderd fotohokjes. Beide sturen hun foto’s rechtstreeks naar de RDW. Omdat de camera’s bij deze foto’s bekend zijn, is de vingerafdruk van de ruis snel gemaakt, en kunnen alle nieuwe foto’s daarmee worden vergeleken. De inzet van het systeem hiervoor wordt momenteel getest. Als het meezit, kan het later dit jaar in werking zijn.

Ook kan de techniek worden ingezet bij het opsporen van misbruik waarbij foto’s of video’s zijn gemaakt. Als een camera bij een verdachte wordt gevonden, kan de ruis in de foto of video immers met de ruis van de betreffende camera worden vergeleken.

Voor de toekomst zien de onderzoekers nut voor de techniek voor het controleren van foto’s voor andere officiële documenten dan rijbewijzen, maar bijvoorbeeld ook in de journalistiek of bij verzekeringsclaims, zegt Azzopardi in het Groningse nieuwsbericht. De onderzoekers werken samen aan het oprichten van een eigen onderneming, ForensifAI, om het systeem verder te ontwikkelen. 

Openingsbeeld: Depositphotos