EasyxLab
Sprache: DE Deutsch

KI-Übersetzung des englischen Originals, das die maßgebliche Fassung ist. Auf Englisch lesen

Studien / S3

Überstehen KI-Herkunftskennzeichnungen gängige Bild-, Video- und Audio-Pipelines?

ArbeitsentwurfVeröffentlicht 2026-10-02 · Aktualisiert 2026-10-03

Zusammenfassung

Die Verordnung über künstliche Intelligenz der EU (Art. 50(2)), der kalifornische AI Transparency Act (SB 942 in der durch AB 853 geänderten Fassung) und die chinesische GB 45438-2025 verlangen, dass synthetische Medien maschinenlesbare Kennzeichnungen tragen. In der Praxis sind das: ein C2PA-Manifest, dessen Aktionen einen IPTC-digitalSourceType (trainedAlgorithmicMedia) angeben, derselbe IPTC-Begriff in XMP (Iptc4xmpExt:DigitalSourceType) und das chinesische XMP-Feld TC260:AIGC.

Wir haben ein reproduzierbares lokales Labor aufgebaut: 23 synthetische Fixtures (JPEG, PNG, WebP, MP4, M4A, WAV, MP3), signiert mit dem Testzertifikat von c2patool, dazu ein öffentliches C2PA-Beispiel. Wir haben sie durch 41 Transformationen in Pillow, sharp/libvips (einschließlich einer exakten Nachbildung des Optimierers von next/image), ImageMagick, ExifTool und ffmpeg geschickt, was 154 Ausgaben und 474 Beobachtungen der Form Ausgabe × Kennzeichnung ergab.

Keine Neuschreibung von Pixeln oder Container behielt ein eingebettetes C2PA-Manifest bei (0/124), einschließlich aller getesteten Optionen zum „Beibehalten der Metadaten“. Das Bearbeiten eines einzigen XMP-Felds nach dem Signieren ließ das Manifest vorhanden, aber ungültig zurück (6/6). Die beiden XMP-Kennzeichnungen teilten stets dasselbe Schicksal. Sie blieben nur erhalten, wenn die Pipeline XMP ausdrücklich beibehielt: in sharp, next/image und Pillow nie die Voreinstellung, in ImageMagick die Voreinstellung, außer wenn die Metadaten entfernt werden (strip). ffmpeg entfernte jede Kennzeichnung in jeder erprobten MP4-, M4A-, WAV- und MP3-Konfiguration. Der einzige getestete Weg zu einem gültigen Credential an einer abgeleiteten Datei war das erneute Signieren nach der Verarbeitung, mit dem Original als Ingredient (4/4), und selbst dann blieb die KI-Angabe nur im Ingredient erhalten, nicht im neuen aktiven Manifest. Das Verhalten von CDNs, Plattformen und Rechtsvorschriften wird anhand wörtlicher Zitate aus der Dokumentation wiedergegeben, getrennt von dem, was wir gemessen haben.

Diese Studie zitieren

Zitation
EasyxLab (2026). Do AI provenance marks survive common image, video and audio pipelines? Study S3. EasyByte Hub S. Coop. Mad. https://github.com/easybytehub/easyxlab/tree/main/studies/s3-ai-marks-survival
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