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Fotografía forense: manipulación digital y Error Level Analysis

Por 8/03/12 - 22:20

Fotografía forense: manipulación digital y Error Level Analysis

Como cada articulo en el que hablamos sobre la manipulación de fotografías, no hay otra forma de comenzarlo: vivimos en una era digital. Cada imagen que tomamos no es más que una serie de unos y ceros, representados como cargas magnéticas o eléctricas en un soporte físico. Hace tiempo ya que dejamos de utilizar partículas sensibles a la luz como medio de grabación, al menos de manera popular. Esto significa que cada imagen es susceptible a sufrir alguna alteración, ser modificada o destruida con los programas adecuados, unos clics y algo de tiempo. Certificar que una imagen digital es fiel a lo que el sensor captó es algo difícil y los intentos comerciales de dispositivos que supuestamente aseguraban o no la veracidad de las fotografías fracasaron varias veces.

El film no era ninguna garantía de fidelidad, pero si suponía un desafío mayor para la persona que quería alterar la imagen. Existen casos donde las fotografías oficiales de un gobierno habían sido alteradas, para eliminar enemigos del pasado, personas no importantes o por simples cuestiones estéticas. Claramente requerían un tiempo mayor a lo que hoy en día se necesita y esto llevaba a que solo se lo utilizara en casos realmente necesarios (necesarios para lo que piensa un gobierno déspota u opresivo). Hoy todo es mucho más sencillo y la computadora o dispositivo móvil que estas utilizando para leer este articulo tiene el poder suficiente como para alterar cualquier imagen y la calidad del resultado, es decir, que tan obvia o no es la modificación, depende de tu paciencia y, principalmente, de tus habilidades.

Pero estas modificaciones no son infalibles ni invisibles para el ojo entrenado. Moviendo de lugar los kits de verificación que antes mencionábamos, se puede hacer una investiagación sobre la manipulación de una fotografía entendiendo la estructura de los archivos a través de los cuales viajan las imágenes: los JPG. Este formato es el más conocido por ser el estándar de facto de la web. Ofrece una buena relación calidad/peso, es bastante versátil y ahorra muchísimo ancho de banda que contrapartidas sin compresión, como el formato BMP.

Cualquier nerd que se precie como tal sabe que el formato JPG trabaja en bloques de 8×8 pixeles. Cada imagen en formato JPG esta compuesta de bloques del tamaño mencionado, que se analizan entre si y se aplican distintos algoritmos de compresión con perdida para ahorrar espacio. Cuando se introduce una modificación a la imagen, esos bloques de pixeles cambian de composición y son grabados nuevamente en el archivo JPG.

Ahora, cada cambio realizado a este archivo, cada grabación y regrabación de este introduce modificaciones en estos bloques, lo cual eleva su nivel de compresión, creando distintos niveles entre bloques y bloques, lo que se conoce en ingles como error level. ¿Que sucede entonces si analizamos una imagen, bloque por bloque, y determinamos el nivel de error entre cada bloque y, más importante aun, la diferencia de niveles entre los bloques? Si un bloque fue modificado de manera importante, su nivel de error será alto. Si este bloque esta rodeado de bloques que han permanecido sin modificaciones, su nivel de error será significativamente más alto que el de sus alrededores. Tomando estas diferencias relativas entre bloques y bloques se puede determinar si la imagen es fiel a lo que la cámara captó o ha sufrido una modificación: lo que se conoce como error level analysis.

Error level analysis consiste en aplicar distintos colores a las areas con mayor error, ofreciendo una imagen que puede tener variaciones del blanco al negro, pero también en azul y rojo. Una tonalidad negra significa que su nivel de error es uniforme, por lo que el área de este color a permanecido fiel a su origen. Tonalidades blancas denotan cambios y errores más altos, dando indicios de cambios y recompresiones, haciendo sonar la campana de que la imagen ha sido photoshopeada. El sitio FotoForensics permite subir imágenes en formato JPG y devolver su resultado ELA, permitiendo adivinar si hubo cambios o no en esta. Tomemos por ejemplo la imagen de ejemplo del difunto errorlevelanalysis.com:

A simple vista, no parece haber cambios obvios en la imagen y da la sensación de que es fiel a los fotones originalmente recibidos por el sensor. Una pasada más tarde por ELA y surgen los indicios de Photoshop:

La imagen parece tener un nivel de error uniforme en el fondo. Su camisa tiene valores más elevados, lo cual indica una corrección de brillo y contraste. El área más notable son sus labios, de casi color blanco en la versión ELA, mostrando una clara alteración de la zona, sea saturación, brillo o modificación total. Estos valores elevados, representados en blanco, demuestran una modificación de bloques y dan indicios (pero no confirman) que han sido modificados. ELA no es la panacea de la fotografía forense ya que es fácil confundir un error elevado con los algoritmos propios del formato JPG. Muchas veces la diferencia de contraste pronunciado hace elevar el nivel de error, pero por el propio funcionamiento del algoritmo. También es normal que varias recompresiones enmascaren las diferencias de errores, promediando la compresión de los bloques y ocultando los cambios a los ojos del análisis. Trabajar con ELA supone algo de experiencia y buen ojo para los detalles.

La mejor manera de practicar con esta técnica es tomar una fotografía, analizar su nivel de error, introducir un cambio y ver las diferencias. El próximo paso es ponerse los anteojos de Horatio Caine y preguntar Can you enhance it?

Fotos: Know Your Meme | Valley Girl

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