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Détection des contrefaçons vidéo
Les chercheurs peuvent déjà détecter des falsifications sophistiquées dans les images fixes, mais ils commencent seulement à s'attaquer au même problème en vidéo.
Certains des premiers efforts de vidéo-médico-légale viennent du Dartmouth College, où Hany Farid , professeur d'informatique et chercheur Weihong Wang ont illustré une méthode pour détecter si une vidéo de haute qualité a été réenregistrée, un signe révélateur que quelqu'un a falsifié le fichier d'origine.
Bien que la technique de Farid ne fonctionne pas bien avec des vidéos YouTube de faible qualité, dit-il, elle convient bien aux vidéos de haute qualité telles que celles des caméras de surveillance. Les outils sont de plus en plus sophistiqués pour manipuler la vidéo et l'audio, dit Farid. Nous pouvons aussi bien sauter dessus.
L'outil anti-falsification des chercheurs utilise des astuces mathématiques qui exploitent la manière prévisible dont les vidéos sont compressées en fichiers MPEG standard. La compression vidéo part du principe qu'il n'y a pas beaucoup de mouvement entre une série d'images vidéo, il n'est donc pas nécessaire de conserver chaque image. Mais les informations sur le mouvement sont toujours conservées : l'algorithme de compression examine une image initiale et une deuxième image, et il extrait des nombres qui représentent la différence de mouvement entre eux. Les chiffres décrivent comment régénérer la deuxième image à partir de la première image, dit Farid, et peuvent être enregistrés sans occuper autant d'espace de stockage que la deuxième image. Ce processus est répété pour les trames suivantes. Cependant, au fur et à mesure qu'elle s'éloigne de la trame initiale de haute qualité, davantage d'erreurs sont introduites. Par conséquent, dit Farid, chaque douzième image d'une vidéo MPEG est une image fixe de haute qualité qui recommence le processus.
Farid dit que l'image de haute qualité qui apparaît chaque douzième image n'est rien de plus qu'un JPEG, un format d'image qui, comme lui et son équipe l'ont déjà montré, est sensible à la compression plusieurs fois. Imaginez que vous preniez une séquence vidéo, la falsifiiez et la réenregistriez, dit-il. Vous avez maintenant cette double compression JPEG. La compression des images deux fois, dit Farid, introduit une signature statistique qui est révélée lorsque la vidéo est analysée avec un logiciel de traitement du signal. La détection de la signature de recompression du JPEG dans une vidéo prouve que le fichier a été réenregistré au moins une fois, indiquant une falsification.
Le test de falsification de Farid examine également un autre aspect de la compression MPEG : l'erreur qui est introduite lorsque le mouvement entre les images est estimé. L'erreur de mouvement s'avère très précieuse pour nous, dit-il. Entre chaque image d'un fichier MPEG se trouve un type d'erreur de mouvement prévisible, mais lorsque des images sont supprimées, cela modifie l'erreur de manière notable. La combinaison de cette détection d'erreur et du test de compression JPEG est très efficace pour détecter lorsque vous supprimez une poignée d'images, explique Farid.
Je pense que c'est une approche très intéressante, dit Edouard Delp , professeur de génie électrique et informatique à l'Université Purdue, à Lafayette, Indiana. La technique est une extension du travail d'analyse d'image antérieur du laboratoire de Farid, dit-il.
Vous allez en voir de plus en plus à l'avenir car il est si facile pour les gens d'acquérir et de traiter les vidéos, dit Delp. Les implications juridiques sont importantes, en particulier dans le cas de la vidéo de surveillance, dont quelques images représentant une personne passant pourraient facilement être supprimées. La question qui se pose devant le tribunal est la suivante : comment prouvez-vous que c'est vraiment la vidéo qui est sortie de la caméra ? il dit. Et nous aurons besoin de plus d'outils pour décider si [la vidéo] a été falsifiée et si elle est authentique.
L'équipe de Farid collabore avec Adobe, fabricant du logiciel de montage vidéo Premier, pour mieux comprendre comment les outils de montage de l'entreprise pourraient être rétro-conçus.
L'approche de Dartmouth n'est cependant pas infaillible pour les vidéos de haute qualité. La suppression d'images par multiples de douze peut tromper le système. Vous pouvez le contourner, cela ne fait aucun doute, dit Farid. C'est pourquoi lui et son équipe développent une suite d'outils pour détecter les falsifications qui utilisent des techniques différentes, qui ne sont pas sensibles aux bizarreries de la compression MPEG. Comme pour la criminalistique des images, nous nous attendons à ce que chaque technique puisse être contournée, mais contourner un plus grand ensemble d'outils deviendra de plus en plus difficile, ajoute-t-il. Le travail actuel, dit Farid, est un bon point de départ, cependant, et la méthode sera toujours utile comme test initial pour déterminer si les vidéos ont été falsifiées par des éditeurs peu avertis.