El análisis de nivel de error ( ELA ) es el análisis de artefactos de compresión en datos digitales con compresión con pérdida como JPEG .
Cuando se utiliza, la compresión con pérdida normalmente se aplica de manera uniforme a un conjunto de datos, como una imagen, lo que da como resultado un nivel uniforme de artefactos de compresión.
Alternativamente, los datos pueden consistir en partes con diferentes niveles de artefactos de compresión. Esta diferencia puede surgir de que las diferentes partes hayan sido sometidas repetidamente a la misma compresión con pérdidas un número diferente de veces, o de que las diferentes partes hayan sido sometidas a diferentes tipos de compresión con pérdidas. Por lo tanto, una diferencia en el nivel de artefactos de compresión en diferentes partes de los datos puede indicar que los datos han sido editados.
En el caso de JPEG, incluso un compuesto con partes sometidas a compresiones coincidentes tendrá una diferencia en los artefactos de compresión. [1]
Para que los artefactos de compresión típicamente débiles sean más visibles, los datos que se van a analizar se someten a una ronda adicional de compresión con pérdida, esta vez a un nivel conocido y uniforme, y el resultado se resta de los datos originales bajo investigación. Luego, la imagen de diferencia resultante se inspecciona manualmente para detectar cualquier variación en el nivel de artefactos de compresión. En 2007, N. Krawetz denominó este método "análisis del nivel de error". [1]
Además, los formatos de datos digitales como JPEG a veces incluyen metadatos que describen la compresión con pérdida específica utilizada. Si en dichos datos los artefactos de compresión observados difieren de los esperados a partir de la descripción de metadatos dada, entonces los metadatos pueden no describir los datos comprimidos reales y, por lo tanto, indicar que los datos han sido editados.
Por su naturaleza, los datos sin compresión con pérdida , como una imagen PNG , no pueden estar sujetos a análisis de nivel de error. En consecuencia, dado que la edición podría haberse realizado en datos sin compresión con pérdida con compresión con pérdida aplicada uniformemente a los datos compuestos editados, la presencia de un nivel uniforme de artefactos de compresión no descarta la edición de los datos.
Además, cualquier artefacto de compresión no uniforme en un composite se puede eliminar sometiendo el composite a una compresión repetida y uniforme con pérdidas. [2] Además, si el espacio de color de la imagen se reduce a 256 colores o menos, por ejemplo, mediante la conversión a GIF , el análisis del nivel de error generará resultados inútiles. [3]
Más importante aún, la interpretación real del nivel de artefactos de compresión en un segmento determinado de los datos es subjetiva y, por lo tanto, la determinación de si se ha producido una edición no es sólida. [1]
En mayo de 2013, el Dr. Neal Krawetz utilizó un análisis del nivel de error en la Foto de Prensa Mundial del Año 2012 y concluyó en su blog Hacker Factor que era "una composición" con modificaciones que "no cumplen con los estándares periodísticos aceptables utilizados por Reuters" . Associated Press , Getty Images , Asociación Nacional de Fotógrafos de Prensa y otros medios de comunicación". Los organizadores de World Press Photo respondieron dejando que dos expertos independientes analizaran los archivos de imágenes del fotógrafo ganador y posteriormente confirmaron la integridad de los archivos. Uno de los expertos, Hany Farid , dijo sobre el análisis del nivel de error que "etiqueta incorrectamente las imágenes alteradas como originales y etiqueta incorrectamente las imágenes originales como alteradas con la misma probabilidad". Krawetz respondió aclarando que "Corresponde al usuario interpretar los resultados. Cualquier error en la identificación recae únicamente en el espectador". [4]
En mayo de 2015, el equipo de periodismo ciudadano Bellingcat escribió que el análisis del nivel de error reveló que el Ministerio de Defensa ruso había editado imágenes de satélite relacionadas con el desastre del vuelo 17 de Malaysia Airlines . [5] En reacción a esto, el experto en imágenes forenses Jens Kriese dijo sobre el análisis del nivel de error: "El método es subjetivo y no se basa enteramente en la ciencia", y que es "un método utilizado por aficionados". [6] En su Hacker Factor Blog, el inventor del análisis de nivel de error, Neal Krawetz, criticó tanto el uso del análisis de nivel de error por parte de Bellingcat como "malinterpretar los resultados", pero también varios puntos de la "ignorancia" de Jens Kriese con respecto al análisis de nivel de error. [7]
A veces apenas podemos distinguir la región manipulada de la que no ha cambiado simplemente por la percepción visual humana del ruido de compresión JPEG.
Si una imagen se vuelve a guardar varias veces, es posible que se encuentre completamente en un nivel de error mínimo, donde más guardados no alteran la imagen.
En este caso, ELA devolverá una imagen negra y no se podrán identificar modificaciones utilizando este algoritmo.
El análisis del nivel de error de las imágenes también revela que las imágenes han sido editadas.
