← Semua panduan Akurasi

Bisakah detektor gambar AI dikelabui?

Ya, dan mengetahui caranya adalah hal yang membuat hasil dapat dibaca. Kategori serangan, mengapa beberapa berhasil, dan seperti apa rupa gambar yang telah dicuci ketika masuk.

· 7 mnt baca · Best AI Image Detector

Ya. Setiap detektor yang membaca piksel dapat dikalahkan dengan menulis ulang piksel tersebut, dan serangan termurah adalah yang tidak disengaja oleh siapa pun: tangkapan layar, penyimpanan ulang, pengubahan ukuran.

Mengapa setiap detektor piksel dapat dikalahkan

Detektor membaca tekstur statistik antara piksel-piksel yang berdekatan. Tekstur tersebut adalah buktinya. Apa pun yang menulis ulangnya akan menghilangkan buktinya, dan ada banyak alasan biasa untuk menulis ulang hal itu.

Ini adalah sifat dari metode tersebut dan bukan kelemahan pada satu produk. Alat yang mengklaim tidak dapat dikelabui mungkin mengukur sesuatu selain piksel, atau tidak jujur kepada Anda.

Kategorinya, dijelaskan alih-alih diinstruksikan

Hal ini ditulis pada tingkat yang dibutuhkan oleh seorang pembela. Mengetahui bahwa suatu kategori ada memungkinkan Anda mengenali ciri khasnya dalam sebuah hasil. Ini bukanlah resep, dan tidak ada satupun yang bersifat langkah demi langkah.

Tidak disengaja, dan efektif

  • Mengambil tangkapan layar gambar
  • Memposting melalui platform yang mengompresi ulang
  • Mengubah ukuran untuk aplikasi obrolan
  • Menyimpan foto dari layar

Disengaja, dan lebih merugikan

  • Menambahkan derau untuk menyembunyikan tekstur
  • Siklus pengubahan ukuran dan pengodean ulang yang berulang
  • Mencetak dan memotret ulang
  • Menggabungkan bagian yang dihasilkan ke dalam bingkai asli
Kolom kiri tidak merugikan penipu sedikit pun dan terjadi secara tidak sengaja. Kolom kanan membutuhkan upaya yang disengaja dan meninggalkan jejaknya sendiri.

Poin terakhir di sebelah kanan adalah yang paling penting, karena paling sulit ditangkap dengan satu angka tunggal. Foto asli dengan objek buatan yang ditempatkan di dalamnya mempertahankan tekstur asli di hampir seluruh bingkai.

Apa yang dilakukan peta wilayah terhadap hal ini

Memberi skor pada bingkai dalam bentuk petak adalah jawaban langsung terhadap penggabungan. Rata-rata seluruh bingkai ditarik turun oleh bagian-bagian asli, tetapi petak yang berisi sisipan tidak dirata-ratakan dengan apa pun.

16 12 19 14 92 17 11 15 13

Sisipan dibatasi pada satu petak. Itulah pola yang dihancurkan oleh perataan dan dipertahankan oleh pemetakan.

Sebuah komposit. Skor seluruh bingkai adalah 31, yang dengan sendirinya terbaca sebagai kemungkinan asli.

Harga yang dibayar oleh pelaku saat melakukan penghindaran

Setiap teknik yang menyembunyikan sinyal juga merusak gambar. Pertukaran tersebut adalah hal paling berguna yang dapat diketahui oleh pihak bertahan.

Pertukaran yang dilakukan oleh penyerang
TeknikApa yang disembunyikanKerugian yang ditanggung
Kompresi ulang tingkat tinggiTekstur halus yang dibaca oleh modelArtefak visual, detail yang kabur
Derau yang ditambahkanKeteraturan statistikGambar berbutir yang terlihat janggal
Pengubahan ukuran berulangHubungan pikselKekaburan dan efek cincin pada tepi
Cetak dan potret ulangHampir segalanyaMoiré, silau, foto yang terlihat seperti foto dari sebuah foto
Menggabungkan ke dalam bingkai asliRata-rata seluruh bingkaiTidak ada, itulah sebabnya pemetakan penting

Gambar yang telah dicuci sedemikian rupa agar lolos dari detektor biasanya terlihat seperti hasil cucian. Jika sebuah gambar berkualitas rendah yang mencurigakan sekaligus ditawarkan sebagai bukti, kualitas itu sendiri adalah sebuah temuan.

Apa yang tidak mudah dipalsukan

  • Riwayat publikasi. Gambar yang diindeks bertahun-tahun lalu tidak dibuat bulan lalu. Pencarian gambar terbalik tetap menjadi pemeriksaan tunggal terkuat.
  • Content Credentials yang valid. Manifes bertanda tangan yang terikat pada piksel saat ini bersifat kriptografis. Manifes ini bisa dihilangkan, tetapi tidak dapat dipalsukan.
  • Pemandangan fisik yang konsisten. Bayangan, pantulan, dan kesinambungan antar objek masih menjadi kelemahan generator, dan pencucian tidak akan memperbaikinya.
  • Berkas yang sudah dimiliki orang lain. Minta kepada pengirim berkas aslinya dari perangkat yang mengambilnya, dan lihat apa yang terjadi selanjutnya.

Posisi Anda saat ini

Lawan yang tangguh secara teknis dapat mengalahkan detektor piksel. Hal itu benar, tetapi tidak umum terjadi. Gambar yang diperiksa sebagian besar orang dibuat secara asal, dibagikan secara santai, dan bukti-buktinya masih utuh atau hilang akibat aplikasi obrolan alih-alih karena ulah penyerang.

Anggap skor rendah pada gambar yang sangat terdegradasi sebagai ketiadaan jawaban, bukan sebagai hasil bersih. Pembedaan tersebut menangani hampir semua penghindaran yang akan Anda temui tanpa perlu mengetahui teknik apa pun di baliknya.

Perlombaan senjata ini tidak simetris

Pembuatan dan pendeteksian tidak berkembang dengan kecepatan yang sama, dan ketidakseimbangan tersebut berjalan satu arah. Generator baru hadir sebagai data yang belum pernah dilihat oleh setiap detektor yang ada. Pelatihan ulang dilakukan setelah rilis, bukan sebelumnya, sehingga selalu ada celah waktu di mana hasil terbaru tidak terlihat.

Celah waktu ini tidaklah singkat. Mengumpulkan hasil yang cukup dari model baru, melabelinya, melatih ulang, dan merilisnya paling cepat memakan waktu berminggu-minggu. Selama periode tersebut, detektor akan menilai gambar buatan baru sebagai asli, karena gambar tersebut tidak menyerupai apa pun yang diajarkan untuk ditandai.

Ini adalah argumen praktis terkuat untuk tidak pernah bergantung pada satu sinyal. Data asal-usul dan riwayat publikasi tidak peduli model mana yang membuat gambar, sehingga keduanya tetap berfungsi melalui celah waktu yang tidak dapat ditutupi oleh analisis piksel.

  1. 1 Generator baru dirilis Hasilnya belum terlihat oleh semua detektor
  2. 2 Celah buta Berminggu-minggu. Hasil baru dinilai asli
  3. 3 Sampel terkumpul Data pelatihan berlabel disatukan
  4. 4 Detektor dilatih ulang Cakupan menyusul, hingga rilis berikutnya
Secara desain, deteksi selalu tertinggal dari rilis. Detektor selalu paling kuat pada generasi sebelum generasi saat ini.

Pertanyaan yang diajukan orang

Dapatkah penambahan derau pada gambar AI mengelabui detektor?
Terkadang, dan hal ini menurunkan kualitas gambar. Derau menutupi keteraturan statistik yang dibaca oleh model, yang menurunkan skor, tetapi juga membuat gambar terlihat berbutir. Gambar yang berbutir dan ditampilkan sebagai bukti patut dicurigai lebih jauh, bukan diabaikan.
Apakah mengambil tangkapan layar dari gambar AI akan menyembunyikannya?
Hal ini secara substansial mengurangi sinyal, itulah sebabnya mengapa banyak gambar buatan yang beredar di obrolan grup memiliki skor yang lebih rendah dari yang seharusnya. Ini adalah cara paling umum detektor dikalahkan, dan hampir semua orang yang melakukannya tidak berniat mengalahkan apa pun.
Apakah kelak detektor tidak akan pernah bisa dikelabui?
Tidak. Deteksi membaca apa yang ada di dalam piksel, dan piksel dapat ditulis ulang. Yang meningkat adalah biaya penghindaran dan jumlah sinyal independen yang harus dikalahkan sekaligus. Anggap setiap klaim tentang deteksi yang tidak terkalahkan sebagai alasan untuk kurang mempercayai perangkat tersebut.
Bagaimana cara membedakan gambar yang telah dicuci dengan gambar yang benar-benar berkualitas rendah?
Sering kali Anda tidak bisa, dan itulah jawaban jujurnya. Apa yang dapat Anda lakukan adalah berhenti menganggap skor rendah pada berkas yang terdegradasi sebagai hasil yang bersih. Jika gambar tidak memiliki detail yang cukup untuk mendukung keputusan yang meyakinkan, temuannya adalah gambar tersebut tidak dapat dinilai.
Apakah mencoba mengelabui detektor adalah tindakan ilegal?
Mengelabui detektor bukanlah suatu pelanggaran di banyak tempat. Untuk apa gambar yang dihasilkan digunakan sering kali adalah: penipuan asuransi, bukti palsu, peniruan identitas, dan manipulasi pasar, yang semuanya merupakan kejahatan tidak peduli bagaimana gambar itu dibuat. Pencucian jarang menjadi dakwaan, dan sering kali hal itu membuktikan adanya niat.