S3 — Kas tehisintellekti päritolumärgised püsivad levinud pildi-, video- ja helitöötlusahelates?

Kokkuvõte

ELi tehisintellekti määrus (Art. 50(2)), California AI Transparency Act (SB 942, mida on muudetud seadusega AB 853) ja Hiina GB 45438-2025 nõuavad, et sünteetiline meedia kannaks masinloetavaid märgiseid. Praktikas on need järgmised: C2PA-manifest, mille toimingud deklareerivad IPTC digitalSourceType väärtuse (trainedAlgorithmicMedia), sama IPTC termin XMP-s (Iptc4xmpExt:DigitalSourceType) ja Hiina XMP-väli TC260:AIGC.

Ehitasime korratava kohaliku labori: 23 sünteetilist testifaili (fixtures; JPEG, PNG, WebP, MP4, M4A, WAV, MP3), mis allkirjastati tööriista c2patool testsertifikaadiga, ning lisaks ühe avaliku C2PA-näidise. Lasime need läbi 41 teisenduse tööriistades Pillow, sharp/libvips (sealhulgas next/image optimeerija täpne koopia), ImageMagick, ExifTool ja ffmpeg, mis andis 154 väljundit ja 474 vaatlust kujul väljund × märgis.

Ükski piksli- või konteineritaseme ümberkirjutus ei säilitanud manustatud C2PA-manifesti (0/124), sealhulgas kõigi meie testitud valikutega „säilita metaandmed“. Ühe XMP-välja muutmine pärast allkirjastamist jättis manifesti alles, kuid kehtetuna (6/6). Kahe XMP-märgise saatus oli alati sama. Need püsisid ainult siis, kui töötlusahel säilitas XMP selgesõnaliselt: see ei olnud kunagi vaikimisi tööriistades sharp, next/image ega Pillow ning oli vaikimisi tööriistas ImageMagick, välja arvatud metaandmete eemaldamisel (strip). ffmpeg eemaldas kõik märgised igas proovitud MP4-, M4A-, WAV- ja MP3-konfiguratsioonis. Ainus testitud viis saada tuletisfailile kehtiv tõend (credential) oli selle uuesti allkirjastamine pärast töötlemist, kasutades originaali koostisosana (ingredient) (4/4), ja isegi siis püsis TI-deklaratsioon ainult koostisosas, mitte uues aktiivses manifestis. CDN-ide, platvormide ja õigusaktide käitumist kirjeldatakse sõnasõnaliste dokumentatsioonitsitaatide põhjal, eraldi sellest, mida me mõõtsime.

Viita sellele uuringule

Viide

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

BibTeX

@techreport{easyxlab_s3,
  title       = {Do AI provenance marks survive common image, video and audio pipelines?},
  author      = {{EasyxLab}},
  institution = {EasyByte Hub S. Coop. Mad.},
  number      = {S3},
  year        = {2026},
  url         = {https://github.com/easybytehub/easyxlab/tree/main/studies/s3-ai-marks-survival}
}

Kokkuvõte

Viita sellele uuringule

Seotud uuringud