S3 — Vai MI izcelsmes marķējumi saglabājas parastās attēlu, video un audio apstrādes plūsmās?

Kopsavilkums

ES Mākslīgā intelekta akts (Art. 50(2)), Kalifornijas MI pārredzamības likums (SB 942 ar AB 853 grozījumiem) un Ķīnas standarts GB 45438-2025 prasa, lai sintētiskajos medijos būtu mašīnlasāmi marķējumi. Praksē tie ir šādi: C2PA manifests, kura darbībās (actions) deklarēts IPTC digitalSourceType (trainedAlgorithmicMedia), tas pats IPTC termins XMP formātā (Iptc4xmpExt:DigitalSourceType) un Ķīnas TC260:AIGC XMP lauks.

Mēs izveidojām reproducējamu lokālu laboratoriju: 23 sintētiski testa faili (JPEG, PNG, WebP, MP4, M4A, WAV, MP3), parakstīti ar c2patool testa sertifikātu, kā arī viens publisks C2PA paraugs. Tos izlaidām caur 41 transformāciju ar Pillow, sharp/libvips (ieskaitot precīzu next/image optimizētāja kopiju), ImageMagick, ExifTool un ffmpeg, kas deva 154 izvades un 474 izvades × marķējuma novērojumus.

Neviena pikseļu vai konteinera pārrakstīšana nesaglabāja iegulto C2PA manifestu (0/124), ieskaitot katru mūsu pārbaudīto „saglabāt metadatus“ opciju. Viena XMP lauka rediģēšana pēc parakstīšanas atstāja manifestu klātesošu, bet nederīgu (6/6). Abu XMP marķējumu liktenis vienmēr bija vienāds. Tie saglabājās tikai tad, ja plūsma tieši saglabāja XMP: sharp, next/image un Pillow tas nekad nav noklusējums, bet ImageMagick tas ir noklusējums, ja vien netiek veikta noņemšana (strip). ffmpeg noņēma visus marķējumus visās izmēģinātajās MP4/M4A/WAV/MP3 konfigurācijās. Vienīgais pārbaudītais ceļš uz derīgiem akreditācijas datiem (credential) atvasinātā failā bija atkārtota parakstīšana pēc apstrādes, norādot oriģinālu kā sastāvdaļu (ingredient) (4/4), un pat tad MI deklarācija saglabājās tikai sastāvdaļā, nevis jaunajā aktīvajā manifestā. CDN, platformu un tiesisko uzvedību aprakstām, balstoties uz burtiskiem citātiem no dokumentācijas, atsevišķi no tā, ko izmērījām.

Citējiet šo pētījumu

Atsauce

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}
}

Kopsavilkums

Citējiet šo pētījumu

Saistītie pētījumi