zaterdag 2 januari 2021

Terugblik op 2020

 


2020dec
Categorieën (foto)metadata
De categorieën beschreven zoals IPTC, Peter Krogh en Philip Hodgetts die zien.


2020 nov

Whitepapers en downloads
Een overzicht van alle downloadbare documenten die ik in de loop van de tijd gepubliceerd heb.

2020 okt

De verschillende Lightroom voorvertonigen
Lightroom kent allerhande soorten voorvertoningen. Een toelichting.

 


2020 sept

Beeldlicenties via Google images
De verbeteringen die Google aan heeft gebracht om misbruik van o.a. beeldmateriaal te verminderen.


2020 aug
AI in Fotografie – Deel 2
Twee onderwerpen: Adobe Sensei in combinatie met Lightroom Classic en Narrative Select voor ‘Culling’ 


2020 juli
Nieuwe zoekinterface voor WikimediaCommons
Hay Kranen bouwde een alternatief voor het zoekscherm van WikiMediaCommons dat beter functioneert en bovendien gebruiksvriendelijker is.



2020 juni
Wijzigingen wegschrijven in XMP of niet?
De voor- en nadelen tegen elkaar afgewogen

2020 mei
Wild fotograferen, esthetiek versus ethiek
Over het Ethical Exif initiatief van Paul Bertner
 


2020 april

Consistent waarderen
Over o.a. het LR ‘Eindmarkering deelvenster’



2020 maart

Het Lightroom HSL/Kleur paneel
Het HSL paneel toegelicht
 


2020 feb
Derivatieven, wat zijn dat en bewaar je ze of niet?
Verschil toegelicht tussen afgeleide bestanden in gebruik en in beheer



2020 jan
Terugblik op de blogartikelen van 2019 
Een terugblik op alle artikelen van het afgelopen jaar inclusief een geactualiseerde versie van voorliggend (downloadbaar) document (waarin korte toelichtingen en links naar alle artikelen vanaf 2008.)




Voor de mensen die m’n blog volgen en eens een artikel terug willen zoeken heb ik een index gemaakt in een vergelijkbare opmaak als dit overzicht maar dan terug tot aan 2008. Dit overzicht kan hier gedownload worden.



Content Authenticity Initiative (CAI)

 

Op 13 oktober 2020 was de jaarlijkse IPTC conferentie en een van de onderwerpen die daar m’n aandacht trok was een initiatief (voor de initiatiefnemers zie later in dit artikel) om tot een industrie standaard te komen voor wat ze zelf noemen “digital content attribution”.

Het gaat hier om het verifiëren van de afkomst van beeldmateriaal en zien wat er ‘onderweg’ precies mee gebeurd is. Hun doel is dat consumenten beter in staat zijn om de betrouwbaarheid van beeldmateriaal te beoordelen.

Andy Parsons van Adobe (een van de initiatiefnemers van CAI) presenteerde het initiatief en het kan  hier op Youtube teruggekeken worden (vooral de moeite waard vanwege de voorbeelden die hij liet zien).

Echtheid van informatie heeft ons altijd al bezig gehouden (Ik schreef hier al een aantal malen over; hier en hier ). Het is echter niet eenvoudig om te bepalen wat onecht is. Het blijkt eenvoudiger om te bepalen wat  wél echt is.

Een paar decennia geleden we kregen informatie van geprinte media uit voornamelijk betrouwbare bronnen. De situatie tegenwoordig is heel anders:

  • Vooruitgang in techniek
  • Mogelijkheden tot verspreiding van content (1 telefoon naar miljoenen anderen)
  • Snelheid van verspreiding is nu seconden waar dat minuten, uren of dagen was
  • Er bestaat content met de bedoeling om te misleiden
  • Gebrek aan transparantie

Er zijn een aantal mogelijkheden om het hoofd te bieden aan de moeilijkheden die hierdoor ontstaan. Andy onderscheidt drie ‘pijlers’:

  1. Educatie
  2. Detectie
  3. Attribution (Toeschrijven aan)

Voor wat betreft de eerste pijler, mensen moeten de verschillende mogelijkheden kennen die er bestaan om beeld te manipuleren plus de termen waarmee die geclassificeerd worden als Cheapfake, deepfake, e.d.

De tweede pijler benoemde ik eerder al even, het is een wapenwedloop. De mensen die beelden manipuleren staan altijd een stap voor op diegenen die ze proberen te herkennen.

Het voorbeeld van de Deepfake Detection Challenge van o.a. Facebook liet zien dat weliswaar 65% van het nepmateriaal er uit wordt gehaald maar dan blijft er nog altijd een immense hoeveelheid over die er doorheen glipt. De herkenningspercentages zullen wellicht verbeteren maar de ‘good guys’ zullen altijd een stap achter blijven lopen.

Het CAI initiatief concentreert zich op de derde pijler ‘Attribution’. Het volgen van het beeldmateriaal tijdens de reis die het aflegt van opname naar publicatie. Het gaat hierbij om vertrouwen over wie, wat en hoe. Deze informatie wordt dan vastgelegd in een robuustere, fraudebestendiger ‘schil’ dan EXIF of XMP alleen (want die informatie blijkt te vaak niet meer (correct) aanwezig op het web).

 

Schematisch betreft het een structuur voor het opslaan en uitlezen van cryptografische verifieerbare gegevens door een zogenaamde ‘actor’. Dit kan een mens zijn maar ook hard- of software. Twee andere termen die nog een rol spelen zijn ‘Claims’ en ‘Assertions’ . Assertions representeren informatie en Claims pakken die in, in verifieerbare pakketten.

Iedere actor die het beeldmateriaal maakt of bewerkt creëert daarmee ook een Assertion met informatie over wat er gedaan is, wanneer en namens wie. Een dergelijke Assertion is feitelijk een cryptografische hashwaarde. Wanneer deze digitaal ondertekend wordt (door een vertrouwde partij) wordt het een ‘Claim’. De handtekening garandeert als het ware de integriteit van de Claim. Zo’n Claim reist dan mee met de foto en er worden meerdere aan toegevoegd wanneer er andere partijen zijn die iets met het beeld doen (bewerken, publiceren, etc). Iedere nieuwe Claim refereert naar de vorige waardoor het een ketting wordt.

Claims bevaten dus feiten over de creatie van het beeld, auteurschap, bewerkingsacties, details van het apparaat waarmee het beeld gecreëerd is, de software die gebruikt is en nog veel meer. Deze feiten tonen de herkomst van een bepaald beeld aan.

Claims kunnen aan het beeldmateriaal worden toegevoegd of centraal (in de cloud) worden beheerd, dat is afhankelijk van de workflow en de mogelijkheden die leveranciers zullen gaan bieden.

Een belangrijk onderdeel in het proces zijn de organisaties die de Claims gaan ondertekenen. Zij gaan dezelfde rol vervullen als dat Certification Authorities voor webbrowsers doen; het afgeven van certificaten die de betrouwbaarheid van websites garanderen (het ssl slotje).

Hoe werkt het vanuit (Adobe) gebruikersperspectief?

  • 1. Creëer een beeld
  • 2. Breng wijzigingen aan en schrijf deze terug naar het bestand
  • 3. Bereken een unieke vingerafdruk, de assertion (hash)
  • 4. Onderteken de Claim en sla die op (online of offline)
  • 5. Bewaar de handtekening-URL in de XMP ruimte van het beeldmateriaal

 


Een preview van de ‘Creator’s view’ in Photoshop. (Het betreft een screenshot van de eerdergenoemde video en hij is daarom niet zo scherp..)

In deze Creators view zie je informatie over de herkomst van de foto die je geopend hebt.

 


Van een afbeelding die je op internet hebt gevonden, kun je de herkomst ook opvragen.

 

En nu?

De CAI initiatiefnemers zijn niet de kleinste; Adobe, Microsoft, BBC, CBC, New York Times, Stanford Center for Blockchain Research, Truepic, University of California – Berkeley, WITNESS en Twitter.  

Gezien alle nepnieuws wat er tegenwoordig is denk ik zelf dat er een grote behoefte is aan een dergelijk initiatief mits de ondersteuning maar voldoende is. Met initiatiefnemers als Adobe, Microsoft, BBC, CBC, New York Times, Stanford Center for Blockchain Research, Truepic, University of California – Berkeley, WITNESS en Twitter lijkt dit zeker mogelijk. Laten we hopen dat er snel gemakkelijk te gebruiken praktische toepassingen komen!

Voor diegenen die zich nader willen verdiepen in deze materie is er een (Engelstalige) White paper “Setting the Standard for Content Attribution” beschikbaar.