AI フォレンジック ナレッジ ベース

デジタル検証の科学を深く掘り下げます。 SUS IT が最先端のフォレンジック技術を使用して音声、ビデオ、画像、ドキュメントの改ざんをどのように検出するかを学びます。

音楽とオーディオのフォレンジック

音楽とオーディオのフォレンジック

AI 音楽および音声クローン モデルは、膨大なデータセットに基づいてオーディオ波形を予測することによって機能します。それらは人間の耳に信じられないほど説得力のあるものになりつつありますが、しばしば SUS IT が検出するように設計された周波数スペクトル内に微細な「デジタル指紋」を残します。

検出方法:

  • 高周波カットオフ: 多くの AI モデルは、16kHz ～ 20kHz を超える一貫したデータを生成するのに苦労しており、自然録音ではめったに存在しない不自然なハードシェルフまたは「ボイド」をスペクトログラムに作成します。
  • 位相インコヒーレンス: 自然音には周波数間に物理的な関係があります。 AI 生成では、多くの場合、周波数は数学的に処理されますが、その位相調整は無視され、位相ボコーダー アーティファクトとして知られる微妙な「金属的」または「不鮮明な」品質が生じます。
  • 一時的なスミアリング: 実際のオーディオでは、サウンドの最初のアタック (スネアドラムや子音「t」など) がシャープで明確です。 AI 生成では、拡散プロセスにより、これらのトランジェントはより柔らかく、または「より鈍い」ことがよくあります。
ビデオとディープフェイクの検出

ビデオとディープフェイクの検出

ディープフェイクはニューラル ネットワークを使用して、ある顔を別の顔にマッピングします。 SUS IT は、表面の画像を超えて、ビデオ自体の物理学に目を向けます。フレームごとの一貫性を分析して、AI が追跡を失ったときに発生する不具合を特定します。

主要な指標:

  • 一時的なちらつき: AI は多くの場合、フレームごとにわずかに異なる方法で顔を再生成するため、肌の質感が「きらめく」か、気づかれないうちにちらつきます (時間的不安定性)。
  • 生体シグナル (rPPG): 実際の顔には、心拍（遠隔光電脈波検査）により微妙な色の変化があります。ディープフェイクは現在、この目に見えない生物学的信号をタイムライン全体で正確に複製するのに苦労しています。
  • リップシンクの不一致: 音声トラックの音素（音）とビデオ内の口形素（口の形）を比較し、AI 吹き替えコンテンツで発生するズレを検出します。
画像解析

画像解析

Generative Adversarial Network (GAN) と拡散モデルはノイズから画像を作成します。このプロセスでは、カメラ センサーに見られるランダム ノイズ (ISO グレイン) とは異なる、規則的な格子状のノイズ パターンが残ります。

視覚的に伝えること:

  • 解剖学的論理: モデルは改善されていますが、AI は依然として、物体に溶け込む手、無意味な宝石、完全に円形ではない瞳孔 (非円形の虹彩反射) など、複雑に接続された幾何学形状に苦戦しています。
  • 照明の物理学: AI は照明をシミュレートするのではなく、照明を近似することがよくあります。光源と一致しない影や環境と一致しない目の反射を探します。
  • アーティファクトのアップスケーリング: 多くの AI 画像は低解像度で生成され、アップスケールされます。これにより、高倍率レベルではっきりとした「チェッカーボード」パターンが見えることがよくあります。
文書とテキストの検証

文書とテキストの検証

AI 大規模言語モデル (LLM) は統計的予測エンジンです。彼らは最も「可能性の高い」次の単語を選択する傾向があり、その結果、文法的には完璧ですが、人間の文章と比較すると統計的には「平坦」なテキストになります。

私たちの指標:

  • 困惑: モデルがテキストにどれだけ「驚いた」かを示す尺度。混乱度が低いと、テキストが標準的な AI パターンに従っていることがわかります。混乱の度合いが高いということは、人間の特異性を示唆しています。
  • バースト性: 人間は文の構造と長さを動的に変化させます（バースト性が高い）。私たちは短い文章を書きます。そして、思考プロセスをたどる長く複雑な文章を書きます。 AI はリズムが単調で均一になる傾向があります。

⚡分析の最適化

最も正確なフォレンジック結果を取得し、内部で何が起こっているかを確認する方法。

アップロードのベストプラクティス

1

MP3 と圧縮を避ける

MP3 圧縮により、初期の AI モデルと同じように高周波 (>16kHz) がカットされます。 100% の精度を得るには、常に WAV または FLAC ファイルをアップロードしてください。

2

元のファイル > 画面録画

ビデオの画面録画では、「フレーム ブレンディング」と再エンコードのアーティファクトが発生し、元の AI の不具合が隠蔽されたり、誤検知が発生したりする可能性があります。可能な場合は常にソース ファイルをアップロードしてください。

3

未加工と加工済み

大幅に編集されたメディア (フィルター、自動調整、カラー グレーディング) は分析が難しくなります。あなたが本物であることを証明するクリエイターの場合は、生のステムまたは生のカメラ映像をアップロードしてください。

技術的な詳細: 「思考」エンジン

SUS IT は単なる分類子ではありません。私たちは、拡張されたフォレンジック思考予算で構成された次世代推論モデルを利用します。

なぜ「考える」ことが重要なのか

標準の AI 検出器は、パターンに基づいて瞬時に推測します。私たちのシステムは、Chain-of-Thought フォレンジック プロセスに取り組んでいます。 「このアーティファクトは圧縮エラーなのか、それとも生成上の欠陥なのか?」という証拠について明確に議論しています。 「この視覚的な不具合はレンダリング エラーですか、それとも単なるローリング シャッター効果ですか?」最終的な判決が下される前に。

  • ●マルチモーダル分析: オーディオのスペクトログラム (周波数)、ビデオ フレーム ベクトル (動き)、およびピクセル グリッド (テクスチャ) を同時に分析します。
  • ●誤検知フィルタリング: Warp Stabilizer、ノイズ リダクション、Auto-Tune などの人間による一般的な編集手法を識別して無視するよう、モデルに明示的に促します。

進化し続ける精度

AI モデルは日々進化しており、<<SUSIT>>> も進化しています。弊社の検出アルゴリズムは、Flux ベースの画像ジェネレーターから ElevenLabs や Suno などの最新の音声クローン作成モデルに至るまで、最新の生成技術を認識するために継続的に更新されています。

既知のアーティファクトをチェックするだけではありません。私たちは時代の先を行くためにメディアの基本的な統計特性を分析します。私たちのチームは、アップデートのたびに、より正確で信頼性の高い詳細な結果を提供できるよう、常にツールを改良しています。