المنهجية
كيف تتحقق Fileverity من الصورة
تفحص Fileverity منشأ الصورة وبياناتها الوصفية ومحتواها وآثار التعديل، وتوازن بين الأدلة مجتمعةً، وتعرض النتائج التي يقوم عليها كل تقييم.
خمس مراحل في كل تحليل
- 01 / 05
استلام الملف
تُحسب قيمة SHA-256 للملف لحظة وصوله، فيرتبط كل ما يُكتشف بالبايتات المستلمة نفسها. وتُسجَّل صيغة الملف وأبعاده واتجاه الصورة وسجل الضغط.
- 02 / 05
المنشأ والبيانات الوصفية
تُستخرج Content Credentials (C2PA) وبيانات EXIF وXMP الوصفية، ومعاملات التوليد التي تكتبها أدوات الذكاء الاصطناعي، ووسوم الذكاء الاصطناعي المقروءة آليًا، والعلامات المائية غير المرئية المعروفة، ويُتحقق منها جميعًا. وإذا أُزيلت Content Credentials وبقيت علامتها المائية غير المرئية، يذكر التقرير ذلك. وعند الطلب، يبحث التحليل أيضًا في صفحات الويب العامة عن نسخ أقدم من الصورة.
- 03 / 05
تحليل التوليد بالذكاء الاصطناعي
يفحص FVIMG V2 بكسلات الصورة بحثًا عن آثار التوليد بالذكاء الاصطناعي، ويدمج في التقييم مخرجات أدوات الكشف المعايَرة.
- 04 / 05
تحليل التلاعب
تُفحص أدلة البكسل والضغط بحثًا عن الدمج (splicing) والنسخ والنقل (copy-move) والتنقيح والتعبئة (inpainting). وتُعرض في التقرير النتائج الموضعية المدعومة مع أدلتها.
- 05 / 05
دمج الأدلة وإصدار التقرير
تُدمج جميع النتائج في استنتاج واحد ودرجة أصالة ومستوى مخاطر. ويُشار إلى حالات التعارض بين المصادر، ويُدرج جدول الأدلة الكامل في التقرير.
المبادئ وراء المنهجية
الدليل قبل الحكم
يسرد كل استنتاج النتائج التي تدعمه ومصدرها، ليتمكن المراجع من متابعة منطق الاستنتاج.
الأدلة القوية أولًا
تُعدّ Content Credentials الصالحة والعلامات المائية المعروفة من أقوى الأدلة. ويضيف تحليل البكسلات وزنًا إضافيًا، لكنه لا يُلغي بصمت ادعاءً موقَّعًا تشفيريًا.
الصراحة عند عدم اليقين
عندما تتعارض المؤشرات أو تضعف، تكون الإجابة «غير حاسم». ولا تُفرض أبدًا درجة توحي بالثقة.
التعديل ليس دائمًا تزويرًا
حفظ صورة في برنامج تحرير ليس مثل تغيير ما تُظهره. وتفصل Fileverity في تقاريرها بين سجل البرامج المستخدمة وتغييرات المحتوى.
مستويات المخاطر والإجراءات الموصى بها
تُصنَّف النتائج في ستة مستويات للمخاطر، من L0 إلى L5. ويقترن كل مستوى بإجراء موصى به، ليتعامل الفريق مع كل صورة بالطريقة نفسها. وتتوفر سياسة أكثر صرامة لمسارات العمل الحساسة.
- L0: اطلب الملف الأصلي وأعد الفحص
- L1 – L2: لا يوجد ما يثير القلق؛ تابع التعامل المعتاد مع الصورة
- L3 – L4: راجع الصورة يدويًا قبل الاعتماد عليها
- L5: لا تعتمد على الصورة؛ صعّد الأمر وفق إجراءات إدارة المخاطر لديك
الأسئلة الشائعة
ما درجة الأصالة؟
درجة الأصالة رقم من 0 إلى 100 يعبّر عن مدى دعم الأدلة لكون الصورة التقاطًا أصليًا غير معدَّل. وتُعرض بمضاعفات العدد 5، وتنخفض عندما يقيّد الملف ما يمكن إثباته، كما يحدث بعد إعادة ضغط شديدة.
ما هي Content Credentials؟
Content Credentials سجلات منشأ موقَّعة يحددها معيار C2PA، ويمكن أن تبيّن كيف التُقطت الصورة أو عُدِّلت أو وُلِّدت. وتتحقق Fileverity من التوقيع وتقارن الادعاءات بالصورة نفسها.
لماذا قد تكون النتيجة غير حاسمة؟
تكون النتيجة غير حاسمة عندما تكون الأدلة أضعف أو أشد تناقضًا من أن تسمح بالوصول إلى استنتاج، وتقول Fileverity ذلك بدلًا من التخمين. ويوضح التقرير ما هو ناقص، مثل الملف الأصلي أو بيانات وصفية سليمة.
كيف تتحقق من تقرير Fileverity؟
امسح رمز QR الموجود على التقرير أو افتح عنوان التحقق الخاص به. تؤكد صفحة التحقق أن Fileverity هي التي أصدرت التقرير، وتعرض النتائج المسجَّلة عند الإصدار: مستوى المخاطر والتقييم والإجراء الموصى به وإجابات الأسئلة الثلاثة الرئيسية. ويمكنها أيضًا، على جهازك أنت، التحقق مما إذا كان ملف الصورة هو الملف الذي جرى فحصه، وما إذا كان ملف بيانات التقرير كما صدر تمامًا.
ماذا تعني مستويات المخاطر من L0 إلى L5؟
يعني L0 أن الأدلة لا تكفي للوصول إلى استنتاج. ويعني L1 أن Content Credentials الصالحة تؤكد المصدر. ويعني L2 أنه لم تُرصد أي حالة شاذة. ويعني L3 أن بعض النتائج تحتاج إلى مراجعة يدوية. ويعني L4 أن الصورة موضع شك كبير. ويعني L5 أن الأدلة قوية على عدم أصالة الصورة. ويقترن كل مستوى بإجراء موصى به.
يمكن تشغيل هذه الفحوصات أيضًا من داخل برمجياتك الخاصة. وتتوفر عبر واجهة API فحوصات الصور والمستندات نفسها، إضافةً إلى فحص النصوص المكتوبة بالإنجليزية والفرنسية والألمانية والإسبانية والصينية.
الأدلة الإرشادية
إرشادات عملية لفرق المراجعة.
ما الذي يُظهره كل فحص، وأين يتوقف، وأي دليل تطلبه بعد ذلك.
تقييم الكشف
هل يستطيع ChatGPT معرفة أن الصورة مولَّدة بالذكاء الاصطناعي؟ مبدأ التحليل الجنائي للصور
فهم محتوى الصورة لا يثبت مصدرها: نظرية المعلومات، وكشف المصدر، ونتائج منحنى ROC التجريبية لنموذج FVIMG V2 في تقييم مثبَّت.
6 د للقراءة ·
الصور
C2PA والعلامة المائية الرقمية وكواشف الصور: أي فحص تحتاج؟
قارن بين C2PA (Content Credentials) والعلامة المائية الرقمية وكواشف الصور بالذكاء الاصطناعي، وتعرّف على ما يثبته منشأ المحتوى وكيف تحسم التعارض.
17 د للقراءة ·
تقييم الكشف
كشف الصور المولَّدة بالذكاء الاصطناعي: الدقة والإيجابيات الكاذبة
افهم الدقة والإيجابيات الكاذبة وحدود الدرجات في كشف الصور المولَّدة بالذكاء الاصطناعي، مع مثال حسابي يقارن العتبات وعبء المراجعة وعدم اليقين.
13 د للقراءة ·
تقييم الكشف
كيف تختار برنامج كشف الصور المولَّدة بالذكاء الاصطناعي: المعايير والتجربة وتكلفة المراجعة
اختر برنامج كشف الصور المولَّدة بالذكاء الاصطناعي بمعايير قائمة على الأدلة، وتجربة عملية، ومقارنة لتكلفة المراجعة، وأسئلة تتعلق بالبيانات في السعودية والإمارات ومصر.
19 د للقراءة ·
ضع سجلًا يمكن التحقق منه خلف كل قرار يتعلق بملف.
أخبرنا بالملفات التي تراجعها فرقك، وبحجمها، وبالأنظمة التي تستخدمها. سنجهّز الوصول ونستعرض مع فريقك حالات حقيقية.