El análisis de frecuencia de red eléctrica ( ENF ) es una técnica forense de audio para validar grabaciones de audio comparando los cambios de frecuencia en el zumbido de fondo de la red eléctrica en la grabación con registros históricos de alta precisión a largo plazo de cambios de frecuencia de la red eléctrica de una base de datos. En efecto, la señal de zumbido de la red eléctrica se trata como si fuera una marca de agua digital dependiente del tiempo que puede ayudar a identificar cuándo se creó la grabación, detectar ediciones en la grabación o refutar la manipulación de una grabación. [1] [2] [3] [4] Los registros históricos de los cambios de frecuencia de la red eléctrica se mantienen en registros, por ejemplo, por la policía en el estado federal alemán de Baviera desde 2010 [5] y la Policía Metropolitana del Reino Unido desde 2005. [4]
La tecnología ha sido aclamada como "el desarrollo más significativo en la investigación forense de audio desde Watergate ". [4] Sin embargo, según un artículo de Huijbregtse y Geradts, la técnica ENF, aunque poderosa, tiene limitaciones significativas causadas por la ambigüedad basada en desplazamientos de frecuencia fijos durante la grabación y la autosimilitud dentro de la base de datos de frecuencia de la red eléctrica, particularmente para grabaciones de menos de 10 minutos. [6]
Más recientemente, los investigadores demostraron que las luces interiores, como las luces fluorescentes y las bombillas incandescentes, varían su intensidad luminosa de acuerdo con el voltaje suministrado, que a su vez depende de la frecuencia de suministro de voltaje. Como resultado, la intensidad de la luz puede llevar la información de fluctuación de frecuencia a las grabaciones del sensor visual de una manera similar a como las ondas electromagnéticas de las líneas de transmisión eléctrica llevan la información ENF a los mecanismos de detección de audio. Con base en este resultado, los investigadores demostraron que la pista visual de un video fijo tomado en entornos de iluminación interior también contiene rastros de ENF que se pueden extraer estimando la frecuencia a la que aparecerá ENF en un video, ya que una frecuencia de muestreo baja de video (25–30 Hz) causa un aliasing significativo. [7] También se demostró en la misma investigación que las firmas ENF del flujo visual y la firma ENF del flujo de audio en un video determinado deben coincidir. Como resultado, la coincidencia entre las dos señales se puede utilizar para determinar si la pista de audio y visual se grabaron juntas o se superpusieron más tarde. [8]
Los zumbidos eléctricos distintivos se han utilizado para proporcionar verificación forense de grabaciones de audio, un proceso totalmente automatizado en el Reino Unido . [9]