Глоссарий криминалистических моделей
Uthentic не доверяет вердикт одной модели. Каждый анализ опрашивает независимые движки — на изображениях и отдельно на текстах — и объединяет их прочтения после калибровки. Здесь объясняется, что измеряет каждый из них и как это читать, потому что число без фотографического контекста — не доказательство.
Движки для изображений
Каждый из них читает фотографию под своим углом: сенсор и оптику, обобщение между генераторами, целостность файла, микротекстуру кожи.
- Целостность файла
- Модель анализа локальной целостности: ищет зоны файла, чья подпись шума и сжатия не совпадает с остальной частью изображения.
- Как это читатьПомогает отличить полностью сгенерированную фотографию от подлинной фотографии с переделанной областью. Монохромная карта показывает, куда смотреть, а не что изображение поддельное.
- Обобщение между генераторами
- Универсальный детектор синтетических изображений на основе общих визуальных представлений, не привязанных к одному генератору.
- Как это читатьХорошо держится на генераторах, которых не видел при обучении; на сильно сжатых или уменьшенных фото теряет чувствительность.
- Следы сенсора и оптики
- Семейство академических детекторов, измеряющих следы сенсора и несоответствия интерполяции цвета, оставленные цепочкой съёмки.
- Как это читатьВысокий сигнал означает, что цепочка камера-объектив-сенсор невосстановима: причина может быть в генерации ИИ или в агрессивном пересжатии.
- Микротекстура кожи и подсветка пигментации
- Проприетарный движок, работающий на устройстве, который читает микротекстуру эпидермиса и согласованность подсветки пигментации с отражённым светом окружения.
- Как это читатьСравнивает зернистость кожи с направлением окружающего света: настоящая кожа имеет неровную микротекстуру и согласованное соотношение пигментации и света; синтетическая кожа склонна к однородной восковой массе и несогласованной подсветке.
- Открытый детектор (локальная обработка)
- Детектор, обученный на широком наборе публичных генераторов, работающий локально на устройстве через среду выполнения ONNX.
- Как это читатьПолезен как независимая проверка наряду с остальными движками; его вес в объединённом вердикте калибруется на банке тестов.
Движки для текста
Отдельная линия анализа, посвящённая языковым моделям: прогнозируемость слов, ритм и повторяющиеся формулы.
- Прогнозируемость слов
- Мера того, насколько каждое слово текста соответствует наиболее вероятному продолжению по мнению языковой модели.
- Как это читатьТекст, где почти каждое слово ожидаемо, с большей вероятностью сгенерирован: живое письмо чаще отклоняется от самого удобного пути.
- Единообразие ритма
- Изменчивость длины предложений и абзацев на протяжении текста.
- Как это читатьПостоянный, слишком ровный ритм — типичный признак генерации; человек обычно чередует длинные и короткие фразы.
Происхождение и целостность файла
Технические данные файла — не заменяют визуальный анализ, но подтверждают или опровергают его.
- Происхождение C2PA
- Открытый стандарт, позволяющий файлу нести подписанный след своего создания и изменений.
- Как это читатьКогда след присутствует и подписан доверенным источником, это сильное указание на происхождение; его отсутствие ничего не доказывает само по себе.
- Данные EXIF
- Метаданные съёмки: модель камеры, объектив, выдержка, диафрагма, ISO, дата.
- Как это читатьНесогласованность между EXIF и видимым содержанием изображения весит больше, чем простое отсутствие данных.
Метрики отчёта
Как читать цифры итогового отчёта и на чём основана уверенность вердикта.
- Процент вероятности ИИ
- Калиброванная оценка, объединяющая результаты всех задействованных движков.
- Как это читатьЧитается вместе с полем уверенности и списком областей, повлиявших на вердикт, а не как отдельное число.
- Недостаточность доказательств
- Статус отчёта, когда сигналы движков противоречат друг другу или охват недостаточен для уверенного вердикта.
- Как это читатьОзначает, что отчёт сознательно отказывается подгонять число вместо того, чтобы предъявить ложную уверенность.
10 179 проверок объединения движков
Объединение движков не меняется наугад. Каждое изменение весов проходит через повторяемый банк тестов из 10 179 проверок, разделённый на три категории: настоящие фотографии, настоящие фотографии с программными изменениями (ретушь, обрезка, локальный инпейнтинг) и изображения, созданные ИИ. По этим категориям измеряются площадь под ROC-кривой, оценка Бриера, ожидаемая ошибка калибровки и кривые риск-покрытие.
Категория настоящих фотографий с программными изменениями наиболее важна для доверия к отчёту: она нужна, чтобы подлинная фотография, обработанная в постпродакшене, не была объявлена созданной ИИ. Когда сигналы противоречат друг другу или охвата движков недостаточно, отчёт объявляет недостаток доказательств вместо того, чтобы подгонять процент.