Content Credentials (C2PA)

Content Credentials — это криптографически подписанные записи, прикреплённые к изображению, видео, аудиофайлу или документу и указывающие, кто или что создало этот материал и как он редактировался. Они реализуют открытый технический стандарт Коалиции за достоверность и подлинность контента (C2PA), основанной в феврале 2021 года компаниями Adobe, Arm, BBC, Intel, Microsoft и Truepic. Коалиция объединила техническую работу инициативы Content Authenticity Initiative, возглавляемой Adobe, и проекта Project Origin, возглавляемого Microsoft и BBC. «Content Credentials» — публичное название данных C2PA и значка «cr». В генеративном ИИ запись может указывать, что изображение или ролик создала модель генерации изображений по тексту или генерации видео, избавляя зрителей от необходимости гадать по пикселям.

Как работает манифест C2PA#

Спецификация C2PA упаковывает данные о происхождении в манифест из трёх частей:

• Утверждения: Заявления о материале, например об устройстве съёмки, действиях редактирования — кадрировании или цветокоррекции, — исходных компонентах и типе цифрового источника.
• Заявление и подпись: Заявление содержит хеши каждого утверждения и подписывается сертификатом X.509 камеры, приложения или сервиса, выдавшего его. При необходимости добавляется доверенная метка времени.
• Привязки: Жёсткая привязка — это криптографический хеш байтов материала, поэтому изменение даже одного пикселя нарушает её. Мягкая привязка, например невидимый водяной знак или перцептивный отпечаток, позволяет проверяющему найти данные удостоверений, удалённые из файла.

Для типа цифрового источника используется словарь IPTC, где trainedAlgorithmicMedia отмечает контент, полностью созданный генеративной моделью. Манифесты обычно встраиваются в файл, но могут также храниться в облаке. Каждое редактирование в инструменте с поддержкой C2PA добавляет новый манифест, указывающий предыдущую версию как исходный компонент. Так формируется цепочка происхождения данных — от съёмки или генерации до публикации. Проверяющий анализирует эту цепочку шаг за шагом:

Что показывают удостоверения и каковы их ограничения#

Любой может проверить действительное удостоверение, загрузив файл в средство проверки Content Credentials. Оно подтверждает, что известный подписант сделал конкретные заявления и что материал с тех пор не изменялся. Однако удостоверение не доказывает, что на фото изображены реальные события: камера может снимать постановочную сцену или экран. Отсутствие удостоверения также ничего не доказывает: их использование необязательно, а снимки экрана, перекодирование и многие процессы загрузки удаляют встроенные метаданные. Именно поэтому существуют мягкие привязки. Доверие также зависит от подписанта, поэтому C2PA ведёт программу проверки соответствия и список доверенных продуктов, выдающих удостоверения. Таким образом, Content Credentials дополняют водяные знаки ИИ, сохраняющиеся после удаления метаданных, поскольку сигнал находится в пикселях, и обнаружение дипфейков, которое ищет визуальные и статистические признаки изображений, созданных ИИ, в материалах, вообще не содержащих сведений о происхождении.

Регулирование ИИ способствует внедрению технологии. Статья 50 Закона ЕС об ИИ — его основное положение о прозрачности — с 2 августа 2026 года требует от поставщиков генеративных систем ИИ маркировать синтетическое аудио, например клонированные голоса, изображения, видео и текст в машиночитаемом и обнаруживаемом формате. Среди методов, используемых поставщиками, — манифесты C2PA в сочетании с водяными знаками.

Внедрение в устройствах и на платформах#

• Камеры и телефоны: Leica M11-P, выпущенная в октябре 2023 года, стала первой камерой, которая подписывала снимки с помощью Content Credentials в момент съёмки. Телефоны Google Pixel 10 добавляют их к каждой фотографии, сделанной приложением Pixel Camera. Это приложение достигло уровня Assurance Level 2 — высшего уровня, определённого на данный момент программой проверки соответствия C2PA.
• Генераторы ИИ: Adobe Firefly и модели изображений OpenAI прикрепляют удостоверения, указывающие, что результаты созданы ИИ.
• Издательские платформы: LinkedIn добавляет к поддерживаемым изображениям и видео метку «cr», при нажатии на которую открываются сведения об удостоверении.

Удостоверения также помогают командам компьютерного зрения отделять снятые фотографии от синтетических данных при формировании обучающих данных, поскольку многократное обучение на сгенерированных изображениях без отслеживания их происхождения может привести к коллапсу модели. На Ultralytics Platform для каждого изображения можно задать пользовательские метаданные, по которым выполняет поиск набор данных. Если команда записывает там тип цифрового источника удостоверения, она может найти все изображения типа trainedAlgorithmicMedia до начала обучения.