Content Credentials (C2PA)

Content Credentials, bir görüntüye, videoya, ses dosyasına veya belgeye eklenen; onu kimin ya da neyin oluşturduğunu ve nasıl düzenlendiğini belirten, kriptografik olarak imzalanmış kayıtlardır. Bu kayıtlar, Adobe, Arm, BBC, Intel, Microsoft ve Truepic'in Şubat 2021'de Adobe öncülüğündeki Content Authenticity Initiative ile Microsoft ve BBC öncülüğündeki Project Origin'in teknik çalışmalarını birleştirmek için kurduğu Content Provenance and Authenticity Koalisyonunun (C2PA) açık teknik standardını uygular. "Content Credentials", C2PA verilerinin ve "cr" simgesinin kullanıcıya dönük adıdır. Üretken yapay zekâ alanında bir kimlik bilgisi, görüntü veya klibin metinden görüntüye ya da video üretimi modelinden geldiğini belirtebilir; böylece izleyicilerin bunu piksellere bakarak tahmin etmesi gerekmez.

C2PA Bildirimi Nasıl Çalışır#

C2PA belirtimi, kaynak bilgisini üç parçalı bir bildirimde paketler:

• Beyanlar: Varlıkla ilgili; çekim aygıtı, kırpma veya renk düzeltme gibi düzenleme eylemleri, içeriğin oluşturulduğu bileşenler ve dijital kaynak türü gibi ifadeler.
• İddia ve imza: İddia, her beyanın özet değerini listeler ve bunu, tercihe bağlı olarak güvenilir bir zaman damgasıyla birlikte, içeriği yayımlayan kameranın, uygulamanın veya hizmetin X.509 sertifikasıyla imzalar.
• Bağlar: Güçlü bir bağ, varlığın baytlarının kriptografik özetidir; tek bir pikseli değiştirmek bile bu bağı bozar. Görünmez filigran veya algısal parmak izi gibi yumuşak bir bağ, doğrulayıcının dosyadan silinmiş kimlik bilgilerini aramasını sağlar.

Dijital kaynak türü, trainedAlgorithmicMedia ifadesinin üretken bir model tarafından tamamen oluşturulmuş içeriği belirttiği IPTC söz dağarcığını kullanır. Bildirimler genellikle dosyanın içine gömülür, bulutta da saklanabilir. C2PA uyumlu bir araçta yapılan her düzenleme, önceki sürümü içerik bileşeni olarak listeleyen yeni bir bildirim ekler; böylece çekimden veya üretimden yayımlamaya kadar bir veri kökeni zinciri oluşturur. Doğrulayıcı bu zinciri adım adım denetler:

Kimlik Bilgilerinin Gösterdikleri ve Sınırları#

Herkes, dosyayı Content Credentials doğrulayıcısına yükleyerek geçerli bir kimlik bilgisini inceleyebilir. Bu kimlik bilgisi, bilinen bir imzalayanın belirli ifadelerde bulunduğunu ve varlığın o zamandan beri değişmediğini kanıtlar. Bir fotoğrafın gerçek olayları gösterdiğini kanıtlamaz; çünkü kamera kurgulanmış bir sahnenin veya ekranın fotoğrafını çekebilir. Kimlik bilgilerinin bulunmaması da hiçbir şeyi kanıtlamaz: Bunlar isteğe bağlıdır ve ekran görüntüleri, yeniden kodlama ve birçok yükleme hattı gömülü üst verileri siler; yumuşak bağların varlık nedeni budur. Güven, imzalayana da bağlıdır; bu nedenle C2PA, kimlik bilgisi yayımlayan ürünler için uygunluk programı ve güven listesi yürütür. Dolayısıyla Content Credentials, üst veriler silinse de sinyal piksellerde kaldığı için varlığını koruyan AI filigranlama ve hiçbir kaynak bilgisi taşımayan içerikte yapay zekâ tarafından üretilmiş görüntülerin görsel ve istatistiksel ipuçlarını arayan deepfake tespitiyle birlikte çalışır.

AI düzenlemeleri benimsenmeyi hızlandırıyor. AB Yapay Zekâ Yasası'nın temel şeffaflık hükmü olan 50. madde, üretken yapay zekâ sistemi sağlayıcılarının klonlanmış sesler gibi sentetik sesleri, görüntüleri, videoları ve metinleri 2 Ağustos 2026'dan itibaren makine tarafından okunabilir ve tespit edilebilir bir biçimde işaretlemesini zorunlu kılıyor. Sağlayıcıların kullandığı teknikler arasında filigranlarla birleştirilmiş C2PA bildirimleri de bulunuyor.

Cihazlar ve Platformlar Arasında Benimsenme#

• Kameralar ve telefonlar: Ekim 2023'te piyasaya sürülen Leica M11-P, çekim sırasında fotoğrafları Content Credentials ile imzalayan ilk kameraydı. Google'ın Pixel 10 telefonları, Pixel Camera uygulamasıyla çekilen her fotoğrafa bunları ekler. Uygulama, C2PA uygunluk programının şu anda tanımladığı en yüksek düzey olan 2. Güvence Düzeyine ulaştı.
• AI üreticileri: Adobe Firefly ve OpenAI'ın görüntü modelleri, çıktıların AI tarafından üretildiğini belirten kimlik bilgileri ekler.
• Yayın platformları: LinkedIn, desteklenen görüntü ve videolarda kimlik bilgilerinin ayrıntılarını açan bir "cr" etiketi gösterir.

Kimlik bilgileri, bilgisayarlı görü ekiplerinin çekilmiş fotoğraflarla sentetik veriler arasındaki ayrımı eğitim verilerini oluştururken yapmasına da yardımcı olur; çünkü izlenmeyen üretilmiş görüntülerle tekrar tekrar eğitim yapmak model çökmesine yol açabilir. Ultralytics Platform üzerinde her görüntü, veri kümesi aramasının eşleştirebildiği özel meta veriler taşıyabilir; böylece bir kimlik bilgisinin dijital kaynak türünü buraya kaydeden ekip, eğitimden önce trainedAlgorithmicMedia türündeki tüm görüntüleri bulabilir.