как узнать есть ли фотошоп на фотографии
LiveInternetLiveInternet
—Фотоальбом
—Поиск по дневнику
—Подписка по e-mail
—Друзья
—Постоянные читатели
—Статистика
Онлайн-сервисы для проверки фотошоп это или нет
Сегодня мы сталкиваемся с большим количеством, фейковых новостей и фальшивых фотографий. Как определить где настоящие фотографии и где фотошоп.
http://www.findexif.com/
— бесплатный сервис, на который можно загрузить фотографию или дать ссылку на нее — он определит EXIF-данные (сведения, когда было сделано фото, каким устройством, параметры изображения, для некоторых фото можно определить и место съемки).
http://fotoforensics.com/
— веб-сайт, который может сделать error level analysis (ELA), то есть найти области «дорисованные» на изображении или вставлены в него при редактировании. После обработки программа выдает фотографию, где редактируемые фрагменты будут выделяться на фоне других. Кроме того, программа также предоставит EXIF- данные фотографии.
http://www.google.com/insidesearch/features/images/searchbyimage.html
— обратный поиск изображений, сюда можно загрузить фото, чтобы найти его оригинальный источник и посмотреть, где оно еще публиковалось
http://tineye.com/ — еще один инструмент для обратного поиска.
JPEGSnoop — программа, которая устанавливается на компьютер (работает только для Windows), также позволяет посмотреть метаданные не только изображений, но и форматов AVI, DNG, PDF, THM. Программу можно использовать для многих целей, например, она позволяет увидеть, редактировалось ли изображение, выявить ошибки в поврежденном файле т.п.
Процитировано 1 раз
Понравилось: 2 пользователям
Как понять, что изображение было отфотошоплено
Мы все знаем программу под названием Photoshop. Этот довольно мощный видеоредактор весьма продолжительное время оставался уделом профессионалов, но с развитием YouTube и появлением массы видеоуроков, обработка изображений перестала быть чем-то недосягаемым. Любой желающий может освоить основы фотошопа всего за несколько часов. Но, как и все полезное, Photoshop также может использоваться и для обмана. Большинство «фотошопных поделок» безвредны. Но иногда Photoshop могут использовать для подделки документов, банковских счетов и так далее. Поэтому знать то, как распознать отфотошопленое изображение лишнем не будет.
Учимся распознавать отфотошопленные изображения
Ищите тени
Если картина состоит из каких-то объектов, столбов или подобных вещей, то всегда ищите тени от них. Манипулирование тенями — одна из самых сложных вещей даже для экспертов Photoshop. Зачастую новички не в состоянии создать идеальную тень, подходящую под угол обзора картинки. При этом наш мозг распознает «вранье» без проблем. А вы умеете пользоваться Photoshop? Расскажите об этом в нашем чате в Телеграм.
Обратите внимание на размер изображения
Изображения или фотографии, подделанные с помощью Photoshop, часто слишком большие. Это связано с тем, что Photoshop работает со слоями, и когда изображение сильно отфотошоплено, размер изображения имеет тенденцию «разрастаться» из-за слоев и другого дополнительного контента. Применимо это в основном к формату png. Тут нужно просто быть осторожным и примерно понимать, что фотография в разрешении 1080р никак не может весить 10-15 мегабайт. Конечно, картинку можно искусственно сжать, «уничтожив» следы присутствия слоев. Но и в этом случае мы сможем распознать обман. Переходим к следующему пункту.
Ищите признаки сжатия изображений
Этот трюк лучше всего подходит для обнаружения поддельных документов и уже упомянутых банковских счетов. Если вы сомневаетесь, является ли документ настоящим, вы можете воспользоваться онлайн-инструментом под названием FotoForensics. Начните с загрузки изображения, нажав на странице сервиса на кнопку «Загрузить файл». После этого программа проанализирует картинку и выдаст результат.
Фотография явно имеет другую степень сжатия. А значит была добавлена отдельно
Работает тут все довольно просто. Например, если конечное изображение создано в формате JPEG, то все изображение и все его элементы должны быть примерно на одном уровне сжатия, однако, когда часть изображения редактируется отдельно, эта конкретная область будет иметь другой уровень сжатия. Нашему глазу этого не распознать, а вот машина найдет подделку без проблем.
Перейти на страницу сервиса: FotoForensics
Проверьте метаданные файла
Когда вы снимаете изображение с помощью камеры, то дополнительная информация, такая как дата, время съемки, модель камеры, геолокация и так далее, автоматически добавляется в свойства файла. В некоторых случаях метаданные могут также содержать информацию о программном обеспечении, используемом для редактирования изображения.
Метаданные файла содержат много информации
Хотя эта информация не может быть просмотрена напрямую без специальных программ на ПК, мы можем использовать онлайн-сервисы Image metadata viewer и Photoshop edit detector для извлечения всех метаданных. Работают они схожим образом — вам просто нужно загрузить файл в специальное окно сервиса или же указать URL-ссылку на него, если изображение находится где-то в сети.
Однако стоит помнить, что этот метод не является стопроцентным доказательством. Чаще всего фотографии должны быть обработаны, чтобы удалить артефакты или улучшить изображение путем цветокоррекции. Поэтому, если метаданные говорят, что изображение было отредактировано с помощью Photoshop, это не обязательно означает, что оно поддельное.
Перейти на страницу сервиса: Image metadata viewer
Перейти на страницу сервиса: Photoshop edit detector
rezites
Жизнь прекрасна и удивительна
Онлайн инструменты для проверки фотошоп это или нет
Очень полезный пост. Пожалуй, схороню себе. фотошоп, фото, фотография, подделка
Оригинал взят у 
emory6townsend в 13 онлайн-инструментов для проверки фотошоп это или нет
Сегодня мы сталкиваемся с большим количеством, фейковых новостей и фальшивых фотографий. Как определить где настоящие фотографии и где фотошоп.
Сегодня всем нам приходится иметь дело с большим количеством слухов, фейковых новостей и фальшивых фотографий — профессиональные медиа часто и сами участвуют в их распространении, непреднамеренное вводя в заблуждение читателей. В этой статье 13 сервисов, которые помогут установить фотошоп это или нет, и найти автора фотографии.
Интернет, с одной стороны, увеличивает количество ложной информации (в первую очередь, речь идет о данных, взятых из соцсетей), а с другой — предоставляет много цифровых инструментов для ее проверки.
С помощью нескольких онлайн-инструментов можно проверить на подлинность фотографии, «вытянуть» из них как можно больше данных и найти больше информации о человеке.
13 сервисов для проверки подлинности изображений
Findexif.com — бесплатный сервис, на который можно загрузить фотографию или дать ссылку на нее — он определит EXIF-данные (сведения, когда было сделано фото, каким устройством, параметры изображения, для некоторых фото можно определить и место съемки).
Foto Forensics — веб-сайт, который может сделать error level analysis (ELA), то есть найти области «дорисованные» на изображении или вставлены в него при редактировании. После обработки программа выдает фотографию, где редактируемые фрагменты будут выделяться на фоне других. Кроме того, программа также предоставит EXIF- данные фотографии.
TinEye — еще один инструмент для обратного поиска.
JPEGSnoop — программа, которая устанавливается на компьютер (работает только для Windows), также позволяет посмотреть метаданные не только изображений, но и форматов AVI, DNG, PDF, THM. Программу можно использовать для многих целей, например, она позволяет увидеть, редактировалось ли изображение, выявить ошибки в поврежденном файле т.п.
Как проверить первоисточник изображения
1. Установить автора либо первоисточник фотографии.
Наиболее очевидный и обычно наиболее эффективный путь сделать это — связаться с тем, кто загрузил фотографию или прислал в редакцию, и спросить, сам ли человек сделал фото. Также обязательно нужно поискать фотографию через обратный поиск изображений. Google показывает также похожие картинки, что иногда помогает увидеть, была ли фотография отредактирована. Ссылка на фото в большом разрешении, как правило, и является первоисточником.
2. Проверить саму личность.
Необходимо проверить саму личность, которая распространяет информацию. Для того чтобы собрать о ней больше информации, есть несколько различных ресурсов, и хотя большинство из них создано для жителей США, есть и такие, которые будут полезны для разных стран. Например, Pipl.com — предназначен для поиска «интернет — следа» пользователя, помогает его идентифицировать, найти фотографии. Программа производит поиск во всех социальных американских сетях (Facebook, LinkedIn, MySpace) — для этого нужно ввести имя и фамилию латиницей. Особенность программы в том, что она ведет поиск по «глубокому интернету» (deepWeb), который игнорируется обычными поисковыми системами и недоступен для пользователей.
Дополнительный полезный ресурс WebMii — ищет ссылку с именем человека, дает рейтинг «веб — видимости», с помощью которого можно установить фейковые аккаунты. Благодаря инструменту каждый может найти упоминание своего имени на иностранных ресурсах.
Для поиска в Рунете можно использовать сервис people.yandex.ru.
3. Следующим шагом в проверке фото должно быть подтверждение места, даты и приблизительного времени, когда было сделано фото. Легче спросить самого автора или попросить сделать его другие снимки этого места — если он доступен для связи. Далее проверить исходные данные с помощью указанных выше программ. Журналистам, которые хорошо разбираются в цифровой фотографии, будут понятны многочисленные параметры, предоставленные этой программой. Для остальных более нужная информация — это время, место съемки, фотоаппарат. Если метаданные недоступны, нужно внимательно изучить снимок: номера машин, погодные условия, ландшафт, стиль одежды, рекламные объявления, здания, магазины — эти детали помогут определить местность, а иногда и становятся свидетельством подделки.
В проверке фотографии есть еще один казалось бы очевидный момент — подтверждение, что фотография действительно изображает то, о чем заявлено. Ведь она может быть настоящей, а вот описание не будет соответствовать действительности. Так, во время урагана Сэнди в Твиттере распространяли такую фотографию:
На ней изображено, как будто во время шторма трое солдат стоят у мемориала неизвестному солдату. Но на самом деле фото было сделано месяцем ранее — установить это помог обратный поиск изображения.
Разобраться в локациях поможет Google Maps или Wikimapia(краудсорсинговая версия GoogleMaps). Полезный сайт Panoramio — здесь можно разместить фотографии, обозначив их географические координаты (сайт интегрирован с картами Google).
Geofeedia — инструмент «куратор социальных сетей», который агрегирует результаты не по ключевым словам или хэштегам, а по месту расположения, которое вы задаете. Сервис обрабатывает сообщения из Twitter, Flickr, Youtube, Instagram и Picasa, присланные с использованием GPS, и затем представляет их в виде коллажа. Сервис платный, бесплатной является только демо-версия.
Еще один способ проверить фото — посмотреть, какие погодные условия были в заявленном месте в конкретный день. Здесь полезной станет поисковая система Wolfram Alpha. Об этом инструменте стоит сказать подробнее — это даже не поисковая система, а база знаний с научным уклоном. Интеллектуальный робот, который может отвечать на самые разные вопросы. Но он ориентируется только в темах, касающихся точной, энциклопедической информации, а не текущих событий. Ссылок на другие сайты не предоставляет, а выдает уже готовый вариант ответа. Работать с Wolfram Alpha нужно на английском языке.
«Вольфрам Альфа» предназначен не только для проверки погоды, этот инструмент может быть полезным как в повседневной работе журналиста, так и для развлечения.
Наблюдение и цветокоррекция
Найдет самые глупые косяки
Главный инструмент — наши глаза. Так что первым делом стоит открыть фото в любимом графическом редакторе или просмотрщике, поставить зум в 1000% внимательно втыкать в предположительное место монтажа. С этого начинается любой анализ. Чем более неопытный монтажер попался — тем проще будет найти косяки, артефакты и склейки. Иногда фейки настолько кривые, что можно нагуглить оригинал используя поиск по изображениям или заметив несоответствия в EXIF.
Помимо этого, в любом уважающем себя редакторе есть инструменты для цветокоррекции. В Preview.app на маке они спрятаны в меню Tools > Adjust Color. Вытягивание различных ползунков поможет лучше разглядеть детали.
Brightness and contrast. Сделать темные области ярче, а яркие темнее. Теоретически поможет лучше разглядеть артефакты, склейки и другие места, которые неопытный фотошопер просто замазюкал темненьким и посчитал, что не заметят.
Color adjustment. Увеличивая насыщенность или яркость разных цветов, можно заметить неестественные переливы и границы склейки.
Invert. Часто помогает увидеть скрытую информацию в однотонных объектах.
Sharpen and blur. Добавление резкости поможет прочитать надписи на табличках, есть целые сервисы, которые могут побороть заблюренные области.
Даже если определить фейковость сразу не удалось, у вас уже могли появиться полезные наблюдения, чтобы перейти к следующим методам с страшными математическими названиями.
Noise Level Analysis
Найдет свежую кисть, деформацию, клонирование и вставку чужеродных частей
Реальные фотографии полны шума. От матрицы камеры или фотосканера, от алгоритмов сжатия или по естественным природным причинам. Графические редакторы же этот шум не создают, их инструменты живут в «идеальном мире», потому чаще всего «размазывают» шум оригинального изображения. Кроме того, два изображения чаще всего обладают разной степенью зашумленности.
Заметить шум глазом не так-то просто, но можно взять любой инструмент Noise Reduction и инвертировать его действие, оставив от фотографии только шум. Хорошо работает для свежеобработанных изображений и в случаях, когда автор решил, что нашел очень подходящие на вид изображения. Но легко обманывается, если знать как.
Поиграть самому можно здесь.
Как обмануть
Добавить своего шума. Самый очевидный вариант. Хочешь скрыть свои косяки — навали на фото столько шума, чтобы забить оригинальный.
Пережать JPEG. Уменьшение качества изображение в два раза делает шумы неразличимыми (вот исследование).
Error Level Analysis
Найдет свежие артефакты наложения изображений или текста
Каждый раз при сохранении картинки ваш редактор заново прогоняет её через кучу преобразований — конвертирует цвета, делит на блоки, усредняет значения пикселей, и.т.д. Он занимается этим даже если вы выбрали 100% качество при сохранении, так уж устроен алгоритм JPEG. Интересующиеся могут почитать про него глубокую статью полную косинусных преобразований.
Так как JPEG — формат сжатия с потерями, то при каждом сохранении растет количество математических усреднений, ошибок или более популярный термин — «артефактов». Два сохранения с 90% сжатием примерно эквивалентно одному с 81% по количеству этих самых артефактов. На практике это может принести пользу. Даже если зоркий глаз не видит разницы между 80% и 85% сжатием, то наверное есть инструменты, которые наглядно покажут это различие? Да, Error Level Analysis или ELA.
Фейки с наложениями чаще всего делают подыскав нужные изображения где-нибудь в гугле. Вероятность, что найденные изображения будут с одинаковым уровнем артефактов, ну, крайне мала. Социальные сети или даже специализированные хранилища фотографий всё равно пережимают изображения под себя при загрузке, чтобы не платить за хранение гигабайтов ваших селфи из отпуска. Обратное тоже верно — если вы накладываете на найденное в интернете изображение свежую фотографию со своей камеры, она будет заметно выделяться по качеству. Заметно не для глаза, а для ELA — он покажет разительно меньше артефактов на вашей новой фотографии.
Простота и известность делает ELA самым популярным методом работы мамкиных интернет-сыщиков, от чего его начинают пихать везде, где только могут. Как будто других методов просто не существует и ELA может объяснить всё. Тот же Bellingcat использует его чуть ли не в каждом втором своём расследовании. Хотелось немного остудить пыл всех услышавших новую умную аббревиатуру.
ELA — не панацея. Сфотографируйте летящую чайку на фоне ровного синего неба (ага, особенно в Москве), сохраните её в jpg и прогоните через анализатор ошибок. Результат покажет просто огромное количество артефактов на чайке и их полное отсутствие на фоне, из чего начинающие сразу сделают вывод — чайка прифотошоплена. Да что там начинающие, сама команда Bellingcat с этим бывало глупо и по-детски наёбывалась. Алгоритм JPEG достаточно чисто работает на ровных цветовых областях и градиентах, и куда больше ошибается на резких переходах — отсюда такой результат, а не из-за ваших домыслов.
Из-за растущей популярности Error Level Analysis я уже слышал призывы запретить и не принимать его всерьез. Не буду столь категоричен, лишь посоветую не бежать писать разоблачения, если ELA показал вам какие-то шумы на краях. ОН НЕ ТАК РАБОТАЕТ. Думайте головой и помните как JPEG устроен внутри. Вот если ELA очертил четкий квадрат там, где его не должно быть, либо заметил разительную разницу в шумах при неотличимости на глаз — наверное стоит задуматься. Не уверены — проверяйте другими методами.
Поиграть с ELA можно тут.
Как обмануть
Много раз пересохранить. Все свои манипуляции алгоритм JPEG делает внутри блоков максимум 8×8 пикселей. В теории нужно 64 раза пересохранить изображение, чтобы уровни ошибок стали неотличимы друг от друга. На практике же это происходит гораздо раньше, достаточно пересохранить картинку раз 10 и ELA, да и некоторые другие методы, больше не увидят ничего полезного.
Изменить размер. Чтобы не напрягаться с пересохранением можно поступить еще проще — отресайзить изображение на какой-нибудь коэффициент не кратный степени двойки. То есть в 2 раза (50%) уменьшить не подойдет, а вот что-нибудь типа на 83% — уже всё, никакой ELA больше не поможет.
Смонтировать из одного источника или из lossless-формата. Вы сфотографировали двух людей на свой фотоаппарат, или скачали фотографии из какого-нибудь блога, где автор скорее всего пересохранял их всего раз-два. Либо наложили друг на друга две PNG’шки. Во всех этих случаях ELA не покажет ничего интересного.
Luminance Gradient Analysis
Найдет ретушь, компьютерную графику, хромакей, Liquify, Blur
В жизни свет никогда не падает на объекты абсолютно равномерно. Области ближе к источнику всегда ярче, дальше — темнее. Никакого расизма, только физика. Если разбить изображения на небольшие блоки, скажем 3×3 пикселя, то внутри каждого можно будет заметить переход от более темных пикселей к светлым. Примерно так:
На первом изображении свет падает сверху и стрелочки направлены хаотически — это характеризует рассеянный свет. Второе изображение — компьютерная графика, на ней свет падает слишком идеально, никаких шумов и отклонений как на настоящем фото. Третье изображение — фотография с резким переходом, в центре стрелочки массово смотрят в самую яркую сторону, а на фоне — рассеяны так же, как на первом фото.
Рисовать стрелочки хоть и наглядно, но мы физически не сможем изобразить все градиенты освещенности для каждого блока поверх картинки. Стрелочки займут всё изображение и мы не увидим ничего. Потому для большей наглядности придумали не рисовать их, а использовать цветовое кодирование. Для направления вектора понадобится две координаты, и еще одна для его длины — а у нас как раз есть для этого три цветовых компоненты — R, G, B. В итоге получатся вот такие карты освещенности.
Но еще лучше карты освещенности справляются с определением ретуши. Surface Blur, Liquify, Clone Stamp и другие любимые инструменты фотографов начинают светиться на картах освещенности как урановые ломы тихой весенней ночью. Нагляднее всего выглядит анализ фотографий из журналов или рекламных плакатов — там ретушеры не жалеют блюра и морфинга, а это непаханное поле для практики.
Лично я считаю карты освещенности одним из самых полезных методов, потому что он чаще всего срабатывает и мало кто знает как его обмануть. Поиграться можно здесь.
Как обмануть
Principal Component Analysis
Найдет копипаст, вытягивание и несоотвествие цветов, Healing Brush, Clone Stamp
Метод PCA или на русском «метод главных компонент». Чтобы ко мне не придрались, мол, слишком просто всё рассказываешь и наверное не шаришь, вот описание PCA для рептилоидов.
А теперь для людей: представьте, что цветовые компоненты R, G и B мы взяли как оси координат — каждая от 0 до 255. И на этом трехмерном графике точками отметили все пиксели, которые есть на нашем изображении. Получится что-то похожее на картинку ниже.
Можно заметить, что наши пиксели не рассосались по графику равномерно, а вытянулись в округлую колбасятину. Все реальные изображения так устроены, потому что science, bitches. Теперь мы можем построить новые оси — вдоль колбасятины (это самая главная) и две поперек — это и будут те самые «главные компоненты». Для каждого изображения набор цветов будет разным, колбасятина и главные компоненты будут направлены по-своему.
Так что вся эта математика нам дает? Дело в том, что если какие-то цвета на изображении стоят «не на своих местах» — они будут сильно выделяться из этого облака пикселей, то есть на карте PCA начнут светиться ярким белым цветом. Это может означать локальную цветокоррекцию или же полную вклейку. Диаграммы PCA может построить тот же Forensically. На них будет изображено расстояние от каждого пикселя картинки до плоскости 1, 2 и 3 главной компоненты. Так как расстояние — это число, то изображения будут черно-белыми.
Но еще более полезным свойством PCA является то, что он превращает JPEG-артефакты в очень заметные «квадраты». Даже если вы обманули ELA из предыдущего пункта пережатиями и ресайзом, то PCA этим не проведешь — он работает с цветом. Иногда артефакты сразу видно, например если исходное изображение увеличивали для вклейки. В других случаях сматриваться придется чуть более внимательно, чтобы заметить разницу в квадратах на изображении.
Как видно из примеров, PCA не очень наглядный и требует ну уж очень сильно присматриваться к таким мелким косякам, которые вполне могут оказаться случайностями. Потому PCA редко используется в одиночку, его применяют как дополнение к другим.
Самому поиграться можно здесь.
Как обмануть
Заблюрить. Любой блюр смазывает соседние цвета и делает «колбасятину» более округлой. Хороший блюр сильно затруднит исследование по методу PCA.
Еще хитрее изменить размер. Хотя PCA и более устойчив к изменение размеров изображения, говорят можно попробовать подобрать такой процент, чтобы обмануть даже его.
Discrete Wavelet Transformation
Найдет различия в резкости, отклонения в фокусе, ресайз
Дискретное вейвлет-преобразование очень чувствительно к резкости объектов в кадре. Если фотографии сняты на разные объективы, использовался зум или просто немного отличалась точка фокусировки — после DWT эти отличия будут намного виднее. То же самое произойдет, если у какого-то объекта в кадре изменяли размер — резкость таких частей будет заметно ниже.
Без лишних погружений в теорию сигналов, вейвлет — это такая простенькая волнушка, как на картинке ниже.
Их придумали лет 100 назад, чтобы приблизительно описывать аналоговые сигналы. Одну большую длинную волну представляли набором мелких вейвлетов, тогда некоторые её характеристики внезапно становилось проще анализировать, да и места чтобы хранить надо было меньше. На вейвлет-сжатии например был построен формат JPEG-2000, который к нашему времени (к счастью) сдох.
Картинка — это тоже двухмерный сигнал из цветных пикселей, а значит её можно разложить на вейвлеты. Для достаточно точного приближения изображения 800×600 требуется до 480000 вейвлетов на цветовой канал. Если уменьшать это количество — будет сильно падать резкость и цветопередача. Но что это даёт, кроме сжатия?
А вот что: вейвлеты приближают области с разной резкостью по-разному. Чем плавнее переходы — тем проще плавному по своей природе вейвлету его воспроизвести, а чтобы приблизить резкий переход — надо больше вейвлетов. Это как пытаться сделать из кучи шариков идеальный куб.
Если части изображения были смонтированы с изначально разной резкостью — это можно будет заметить. Увеличили картинку — проиграли в резкости, уменьшили — наоборот всё стало слишком резким. Даже если взять две фотографии снятые на камеру с автофокусом из одной точки — они будут отличаться по резкости из-за погрешности автофокуса. DWT устойчив даже перед блюром, ведь редакторы ничего не знают про резкость исходных частей изображения.
На практике полезно рассматривать приближения с помощью 1%, 3% или 5% вейвлетов. На этом количестве перепады в резкости становятся достаточно заметны глазу, как видно на примере одного из участников соревнования по фотомонтажу, который не определяется другими методами, но заметен при вейвлет-преобразовании.
Как обмануть
Сделать фотографии с одной точки, одним объективом с фиксированным фокусом и сразу обработать в RAW. Редкие студийные условия, но всё может быть. Сколько вон лет разбирали всякие видео с Усамой Бен-Ладеном, целые книги писали.
Изображение очень маленькое. Чем меньше изображение — тем сложнее его анализировать вейвлетами. Картинки меньше 200х200 пикселей можно даже не пытаться прогонять через DWT.
Заключение
Погружаясь в тему Image Forensics начинаешь понимать, что любой из методов можно обмануть. Одни легко обходятся с помощью пережатых до 10 шакалов JPEG’ов, другие цветокоррекцией, блюром, ресайзом или поворотом изображения на произвольные углы. Оцифровка журнала или TV-сигнала тоже добавляет ошибок в исходник, усложняя анализ. И тут вы начинаете понимать:
Зная эти методы, можно скрыть монтаж настолько, чтобы потом сказать в стиле пресс-секретаря президента: «эти картинки — лишь домыслы ангажированной кучки людей, мы не видим на них ничего нового». И такое вполне вероятно.
Но это не значит, что занятие полностью бесполезно. Здесь как в криптографии: пока те, кто делает фейки не знают матчасти так же глубоко — сила на стороне знаний, математики и анализа.
Приглашаю экспертов высказаться в комментарии. При подготовке поста я написал нескольким разбирающимся в теме профессионалам в лички, но ответа до сих пор не получил.
Ну а чтобы стимулировать новые посты, подпишитесь на рассылку или пошарьте этот пост у себя. Специльно сделал удобные кнопочки чуть ниже. Так я буду видеть, что всё это хоть кому-то интересно.