エラーレベル分析

エラー レベル分析( ELA ) は、JPEGなどの非可逆圧縮によるデジタル データの圧縮アーティファクトを分析するものです。

非可逆圧縮を使用する場合、通常は画像などのデータ セットに均一に適用され、圧縮アーティファクトのレベルが均一になります。

あるいは、データが異なるレベルの圧縮アーティファクトを持つ部分で構成されている場合もあります。この違いは、異なる部分が同じ非可逆圧縮を異なる回数繰り返し受けたこと、または異なる部分が異なる種類の非可逆圧縮を受けたことなどから生じている可能性があります。したがって、データの異なる部分で圧縮アーティファクトのレベルが異なる場合、データが編集されたことを示している可能性があります。

JPEGの場合、同じ圧縮を施した部分同士の合成であっても、圧縮アーティファクトに違いが生じます。^[1]

通常はかすかな圧縮アーティファクトをより簡単に見えるようにするために、分析対象のデータに、今度は既知の均一レベルでの非可逆圧縮をさらに 1 回かけ、その結果を調査対象の元のデータから減算します。次に、結果の差分画像を手動で検査し、圧縮アーティファクトのレベルに変化がないか確認します。2007 年に、N. Krawetz はこの方法を「エラー レベル分析」と名付けました。^[1]

さらに、JPEG などのデジタル データ形式には、使用される特定の非可逆圧縮を説明するメタデータが含まれることがあります。このようなデータで観察される圧縮アーティファクトが、指定されたメタデータの説明から予想されるものと異なる場合、メタデータは実際の圧縮データを説明していない可能性があり、その結果、データが編集されたことが示されます。

PNG 画像などの非可逆圧縮されていないデータは、その性質上、エラー レベル分析の対象にはなりません。したがって、編集された複合データに非可逆圧縮が均一に適用されていれば、非可逆圧縮されていないデータに対して編集を実行できた可能性があるので、均一レベルの圧縮アーティファクトが存在しても、データの編集が不可能になるわけではありません。

さらに、合成画像内の不均一な圧縮アーティファクトは、合成画像を繰り返し均一な非可逆圧縮にかけることで除去できる。^{[2]また、画像の色空間が、例えば}GIFに変換するなどして256色以下に縮小されると、エラーレベル分析では役に立たない結果が生成されます。^[3]

さらに重要なのは、データの特定のセグメントにおける圧縮アーティファクトのレベルの実際の解釈は主観的であり、したがって編集が行われたかどうかの判断は堅牢ではないということです。^[1]

2013年5月、ニール・クラウェッツ博士は2012年世界報道写真大賞にエラーレベル分析を使用し、自身のHacker Factorブログで、この写真は「ロイター、AP通信、ゲッティイメージズ、全米報道写真家協会、その他のメディアが採用しているジャーナリズムの基準を満たしていない」修正を加えた「合成写真」であると結論付けた。世界報道写真の主催者は、受賞写真家の画像ファイルを2人の独立した専門家に分析させ、その後ファイルの完全性を確認した。専門家の1人であるハニー ・ファリドは、エラーレベル分析について「修正された画像を誤ってオリジナルとラベル付けし、同じ確率で元の画像を修正済みと誤ってラベル付けする」と述べた。クラウェッツは、「結果を解釈するのはユーザー次第です。識別の誤りは、見る側だけの問題です」と明確に答えた。^[4]

2015年5月、市民ジャーナリズムチーム「ベリングキャット」は、エラーレベル分析により、ロシア国防省がマレーシア航空17便の惨事に関連する衛星画像を編集していたことが明らかになったと書いた。^[5]これに対して、画像鑑識の専門家であるイェンス・クリースは、エラーレベル分析について「この方法は主観的で、科学に完全に基づいているわけではない」とし、「趣味で使っている方法だ」と述べた。^[6]エラーレベル分析の発明者であるニール・クラウェッツは、自身のHacker Factor Blogで、ベリングキャットのエラーレベル分析の使用を「結果の解釈を誤っている」と批判しただけでなく、イェンス・クリースのエラーレベル分析に関する「無知」をいくつかの点で批判した。^[7]

• 画像解析

• 「チュートリアル: エラー レベル分析」。fotoforensic.com 。 2015 年 7 月 23 日閲覧。

• 画像フォレンジック: エラーレベル分析
• フォトフォレンジック