Content Credentials (C2PA)

内容凭证是附加到图像、视频、音频文件或文档上的加密签名记录，用于说明内容由谁或什么创建，以及经过了哪些编辑。它们实现了内容来源与真实性联盟（C2PA）的开放技术标准。该联盟由 Adobe、Arm、BBC、Intel、Microsoft 和 Truepic 于 2021 年 2 月成立，旨在统一 Adobe 主导的内容真实性倡议和由 Microsoft 与 BBC 主导的 Project Origin 的技术工作。“Content Credentials”是 C2PA 数据及其“cr”图标的公开名称。在生成式 AI领域，凭证可以声明图像或视频片段来自文生图或视频生成模型，让观看者无需根据像素猜测内容来源。

C2PA 清单的工作原理#

C2PA 规范将来源信息打包到清单中，清单由三个部分组成：

• 断言：关于资产的声明，例如拍摄设备、裁剪或色彩校正等编辑操作、制作资产所用的素材，以及数字来源类型。
• 声明与签名：声明会列出每项断言的哈希值，并使用签发凭证的摄像头、应用或服务的 X.509 证书进行签名；也可以选择附加可信时间戳。
• 绑定：硬绑定是资产字节的加密哈希，因此哪怕只更改一个像素也会使其失效。软绑定（例如不可见水印或感知指纹）则让验证者能够查找已从文件中移除的凭证。

数字来源类型使用 IPTC 词汇表，其中 trainedAlgorithmicMedia 表示内容完全由生成式模型创建。清单通常嵌入文件中，也可以存储在云端。每次使用兼容 C2PA 的工具编辑时，都会添加一份新清单，将先前版本列为素材，从而建立一条从拍摄或生成到发布的数据溯源链。验证者会逐步检查这条链：

凭证能证明什么及其局限#

有效凭证可以证明某个已知签名者做出了特定声明，且资产此后未发生变化；任何人都可以将文件上传到内容凭证验证器进行检查。但它不能证明照片描绘的是真实事件，因为摄像头也可以拍摄摆拍场景或屏幕画面。没有凭证也不能证明任何事情：凭证并非强制要求，而且屏幕截图、重新编码和许多上传流程都会移除嵌入式元数据，因此才需要软绑定。信任还取决于签名者，所以 C2PA 为签发凭证的产品运行符合性计划和信任列表。因此，内容凭证会与 AI 水印配合使用，后者的信号存在于像素中，因此即使元数据被移除也能保留；它们也会与深度伪造检测配合使用，后者会在完全不带来源信息的内容中查找AI 生成图像的视觉和统计线索。

AI 监管正在推动相关技术的采用。《欧盟人工智能法案》第 50 条是其主要的透明度条款，要求生成式 AI 系统提供商从 2026 年 8 月 2 日起，以机器可读且可检测的格式标记合成音频（例如克隆语音）、图像、视频和文本。C2PA 清单与水印相结合，是提供商采用的技术之一。

设备和平台的采用情况#

• 相机和手机：Leica M11-P 于 2023 年 10 月推出，是首款在拍摄时为照片签署内容凭证的相机。Google Pixel 10 手机会为通过 Pixel Camera 应用拍摄的每张照片附加凭证；该应用达到了保证等级 2，这是 C2PA 符合性计划目前定义的最高等级。
• AI 生成器：Adobe Firefly 和 OpenAI 的图像模型会附加凭证，说明输出内容由 AI 生成。
• 发布平台：对于受支持的图像和视频，LinkedIn 会显示“cr”标签，点击即可查看凭证详情。

计算机视觉团队在整理训练数据时，也可以利用凭证区分实拍照片和合成数据，因为反复使用来源未追踪的生成图像进行训练可能导致模型坍塌。在 Ultralytics Platform 上，每张图像都可以带有自定义元数据，数据集搜索会匹配这些元数据。因此，团队只要记录凭证的数字来源类型，就能在训练前找到每张 trainedAlgorithmicMedia 图像。