Günümüz dijital dünyasında, hızla yayılan yanlış bilgi ve manipüle edilmiş içeriklerin önüne geçmek her zamankinden daha kritik bir hale gelmiştir. Haberciler ve vatandaşlar için doğrulanmış bilgiye ulaşmak, toplumu yanıltıcı içeriklerden korumak ve gerçeği savunmak hayati öneme sahiptir. Dünya E-Basın Konseyi olarak, bu zorlukların üstesinden gelmek için konseyimiz Akademik Koordinatörü Doç. Dr. Sefer Darıcı tarafından geliştirilen güçlü bir aracı tanıtmaktan gurur duyuyoruz: “Realitychecker” GPT.

Doç. Dr. Sefer Darıcı

“Realitychecker”, gelişmiş yapay zeka ve görsel analiz teknolojileriyle donatılmış yenilikçi bir platformdur. Bu araç, yapay zeka tarafından oluşturulan görselleri tespit edebilmekten, Photoshop ve diğer düzenleme yazılımlarıyla yapılmış manipülasyonları fark etmeye kadar geniş bir yetenek yelpazesine sahiptir. Ayrıca, deepfake videoların tespiti ve görsel doğrulama süreçlerinde de önemli bir katkı sunar. “Realitychecker”, şeffaf bilgi akışının korunması ve dezenformasyonun önüne geçilmesi adına güvenilir bir yol haritası sağlar.

Haberciler için tasarlanan bu araç, dijital dünyada güveni yeniden tesis etme amacıyla geliştirilmiştir. Manipülasyona uğramış görselleri ve sahte içerikleri hızlı ve etkili bir şekilde analiz edebilme kapasitesine sahip olan “Realitychecker”, yalnızca profesyonel gazetecilerin değil, aynı zamanda dijital çağın bilinçli vatandaşlarının da kullanabileceği bir çözümdür.

Dünya E-Basın Konseyi olarak, doğrulanmış bilginin yayılmasını sağlamak, sahte haberlerin önüne geçmek ve dijital şeffaflığı artırmak için bu güçlü aracı tüm habercilere ve kamuya sunmaktan memnuniyet duyuyoruz. “Realitychecker” ile dezenformasyonun önüne geçmek ve dijital dünyada güven inşa etmek artık daha kolay.

Tüm medya çalışanlarını ve vatandaşları, Doç. Dr. Sefer Darıcı tarafından geliştirilen “Realitychecker”’ı kullanmaya davet ediyoruz. Gerçek bilgiye ulaşmak ve toplumun doğru haberlerle beslenmesini sağlamak hepimizin ortak sorumluluğudur.

BİLGİ NOTU

RealityChecker: Dijital Çağın Gerçeklik Koruyucusu

Görsel içeriklerin hızla yayıldığı dijital dünyada, bir görüntünün gerçek mi yoksa yapay olarak mı üretildiğini anlamak giderek zorlaşıyor. Günümüzde dijital platformlarda paylaşılan her fotoğraf, video ya da GIF’in doğruluğuna dair bir güvensizlik oluşmuş durumda. Bu ihtiyacı gidermek üzere geliştirilen RealityChecker, yapay zeka ile üretilen içerikleri ve dijital manipülasyonları tespit eden gelişmiş analiz yöntemleri sunarak dijital güvenliği sağlamayı amaçlıyor. Bu çok yönlü ve gelişmiş analiz platformu, kullanıcılarına doğru bilginin güvencesini sunarken, profesyonel araştırmalarla sürekli güncelleniyor.

Güçlü Teknolojik Altyapı ile Derinlemesine Analiz

RealityChecker, dijital görsellerin yapay zeka veya manuel olarak düzenlenip düzenlenmediğini anlamak için kapsamlı analiz tekniklerinden faydalanır. Kullanıcıların doğrulama taleplerine hızlı çözümler sunmakla birlikte, karmaşık manipülasyonları tespit edebilen araçlarıyla profesyonel düzeyde raporlar hazırlayabilir. İşte RealityChecker’ın sunduğu bazı önemli analiz teknikleri:

• Işık Modelleme ve Gölge Uyumsuzlukları Tespiti: RealityChecker, dijital görsellerdeki ışık ve gölge düzenini analiz eder. Bir nesnenin ışık açısına uygun olmayan gölgelendirme veya ışık düzensizlikleri, sahte bir düzenlemenin işareti olabilir.
• Kenar Algılama Algoritmaları: Dijital manipülasyonların çoğunda kenar bölgelerinde pürüzsüzlük veya keskinlik farklılıkları oluşur. RealityChecker, bu izleri kenar algılama teknikleri ile tespit ederek görüntüde manuel düzenlemeler olup olmadığını saptar.
• Error Level Analysis (ELA – Hata Seviyesi Analizi): Görselin farklı bölgelerindeki sıkıştırma oranlarını inceleyen ELA, özellikle yapay olarak düzenlenmiş veya yapay zeka ile üretilmiş görsellerde sıkıştırma farklarını göstererek sahtecilik belirtilerini açığa çıkarır.
• EXIF Metadata Analizi: Görsel içeriklerin kaynağını ve düzenlenip düzenlenmediğini doğrulamak için kullanılan EXIF verileri, çekim tarihi, kullanılan cihaz bilgileri gibi önemli bilgiler içerir. RealityChecker, bu verileri analiz ederek görselin özgünlüğünü değerlendirir ve metadata üzerinde herhangi bir oynama yapılıp yapılmadığını saptar.
• Kromatik Aberasyon Tespiti: Kromatik aberasyon, renk kanalları arasındaki küçük kaymalardan kaynaklanır ve yapay manipülasyonlar sırasında oluşabilir. RealityChecker, bu tür kaymaları analiz ederek orijinal görüntüden sapmaları tespit eder.
• Fourier Dönüşüm Teknikleri: Özellikle yapay zeka tarafından üretilen içeriklerde frekans anomalilerini ortaya çıkaran Fourier dönüşümü, RealityChecker’ın manipülasyonları daha net bir şekilde anlamasını sağlar.
• GAN Parmak İzi Algılama: Yapay zeka ile üretilen görüntülerde kullanılan modeli belirlemek için GAN parmak izi algılama tekniği uygulanır. Bu sayede RealityChecker, görselin DALL-E, MidJourney, Stable Diffusion gibi hangi modelle üretildiğini tespit edebilir.

Derin Sahtekarlık (Deepfake) Algılama ve Gelişmiş Video Analizleri

RealityChecker’ın en dikkat çekici özelliklerinden biri, sahte yüz değişiklikleri, dudak senkronizasyonu gibi detaylı deepfake manipülasyonlarını tespit etme yeteneğidir. Özellikle biyometrik sinyalleri, mikro ifadeleri ve yüz geometrilerini inceleyerek, sahte içerikleri ortaya çıkarır:

• Optik Akış Analizi: Hareketin doğal akışını inceleyerek manipülasyonları tespit eder. Hareket uyumsuzluğu bulunan bölgeler sahtecilik işareti olabilir.
• Biyometrik Tabanlı Kimlik Doğrulama: Yüzün temel biyometrik özelliklerini inceleyerek video içeriklerindeki kişilerin kimliğini doğrular ve kimlik manipülasyonlarını tespit eder.
• 3D Yüz Modelleme ve Yeniden Yapılandırma: Gerçek bir yüzün üç boyutlu modelini çıkararak farklı açılardan inceler. Bu teknik, özellikle yüz değiştirme işlemlerinde oluşan hataları belirler.

Sahte Kaza Senaryolarını Tespit Etme Yeteneği

RealityChecker, sigorta ve adli tıp araştırmaları için de gelişmiş çözümler sunarak sahte veya sahnelenmiş kaza fotoğraflarını inceleyebilir. Örneğin, fiziksel deformasyon modelleri, nesne yerleşimindeki doğal olmayan düzenlemeler ve ışık uyumsuzluklarını analiz ederek kaza fotoğraflarındaki sahte unsurları açığa çıkarır.

Dijital Forensik Araçlar ile Eksiksiz Manipülasyon Tespiti

Görsellerin manipülasyona uğradığını tespit etmenin yanı sıra, RealityChecker dosya bütünlüğü ve verinin özgünlüğünü sağlama amacıyla gelişmiş adli tıp (forensik) araçları kullanır:

• EnCase ve FTK Bütünlük Kontrolleri: EnCase ve FTK gibi adli tıp araçları, görüntü dosyasının bütünlüğünü koruyup korumadığını ve orijinal verilerin değiştirilip değiştirilmediğini doğrulamak için kullanılır.
• Renk Tonu ve Gradien Analizi: Manipüle edilmiş görsellerde genellikle renk tonları ve geçişlerde uyumsuzluk görülür. RealityChecker bu farklılıkları tespit ederek renk düzenlemelerini ortaya çıkarır.
• Semantik Segmentasyon: Nesne ve sahne uyumsuzluklarını algılamak için semantik segmentasyon kullanılır. Örneğin, bir nesnenin ortamla uyumsuz olması veya doğal olmayan bir konumda bulunması, manipülasyon işareti olabilir.

Sürekli Gelişen ve Güncellenen Bir Platform

RealityChecker, akademik araştırmalar ve kullanıcı geri bildirimleri doğrultusunda kendini sürekli olarak yeniler. Günlük güncellemeler ve kullanıcı geri bildirimleri ile gelişen bu sistem, yapay zeka teknolojileri ve dijital forensik alanındaki son gelişmelere entegre edilerek doğrulama sonuçlarının güvenilirliğini artırır. RealityChecker, analiz sonuçlarına güven sağlamak amacıyla hata paylarını ve doğruluk oranlarını şeffaf bir şekilde kullanıcılarına sunar.

Sonuç: Dijital Güvenlik ve Gerçekliği Koruma Görevi

RealityChecker, manipülasyon ve yapay içerik tespitinde sunduğu bilimsel ve güvenilir analizlerle dijital dünyada güveni yeniden inşa etmeyi amaçlıyor. Kullanıcıların dijital medyada karşılaştıkları içeriklerin doğruluğunu sorgulamaları ve gerçek bilgiye ulaşmaları için çok katmanlı çözümler sunuyor. Hem bireyler hem de profesyoneller için güvenilir bir müttefik olan RealityChecker, dijital medya analizinde standartları belirleyen bir çözüm olarak öne çıkıyor.

RealityChecker’ın yaptığı bazı analizler ve teknikler

1. Işık Modelleme (Light Modeling): Gölge ve aydınlatma tutarlılığı analizi.
2. Kenar Algılama Algoritmaları (Edge Detection Algorithms): Görsellerdeki kenarların doğal mı yoksa yapay mı olduğunu algılar.
3. Makine Öğrenmesi Teknikleri (Machine Learning Techniques): Görsellerdeki piksel düzeyinde anomalileri tespit eder.
4. Derin Öğrenme Modelleri (Deep Learning Models): AI ile oluşturulmuş içerikleri tespit eder.
5. GAN Dedektörleri (GAN Detectors): Yapay zekâ tarafından oluşturulmuş görüntüleri tanır (DALL-E, MidJourney, Stable Diffusion gibi).
6. EXIF Metadata Analizi (EXIF Metadata Analysis): Görselin tarih, kamera ayarları gibi meta verilerini inceleyerek manipülasyonları tespit eder.
7. Hata Seviyesi Analizi (Error Level Analysis – ELA): Görüntüdeki piksel seviyesindeki tutarsızlıkları tespit eder.
8. Renk Kayması Algılama (Color Shift Detection): Manipüle edilmiş görüntülerdeki renk kaymalarını ve bozulmaları analiz eder.
9. Kromatik Aberasyon Algılama (Chromatic Aberration Detection): Renk kanallarındaki doğal olmayan karışımları tespit eder.
10. Dosya Bütünlüğü Kontrolü (File Integrity Checks): Görsel dosyalarının manipüle edilip edilmediğini EnCase ve FTK gibi araçlarla doğrular.
11. Yüz Manipülasyonu Algılama (Deep Facial Analysis): Yüzlerde yapılan küçük manipülasyonları yakalar.
12. Yüz Değiştirme (Face-Swapping): Görsellerde yüz değiştirme gibi manuel müdahaleleri tespit eder.
13. Nesne Değiştirme (Object Replacement): Görseldeki nesnelerin değiştirilip değiştirilmediğini tespit eder.
14. Renk Tonu ve Gölge Tutarsızlıklarını Tespit (Color Tone and Shadow Inconsistencies Detection): Görüntüdeki doğal olmayan ışıklandırma ve renk değişimlerini tespit eder.
15. Dijital Adli Analiz Araçları Entegrasyonu (Digital Forensic Tool Integration): EnCase ve FTK ile görsellerin adli analizi ve bütünlük kontrolü yapılır.
16. Derin Sahne Analizi (Deep Scene Analysis): Sahneye eklenen veya çıkarılan nesneleri algılar.
17. Dolandırıcılık Sahne Analizi (Fraudulent Accident Scene Analysis): Sahte kazalar için sahne rekonstrüksiyonu, fiziksel deformasyon modelleri ve etki analizi.
18. AI Tarzı Tespit (AI-Generated Artistic Style Detection): Yapay zekâ tarafından oluşturulmuş sanatsal tarzları algılar.
19. Ses ve Görsel Eşleştirme Analizi (Lip Movement and Voice Mismatch Detection): Videolarda ses ve dudak hareketi arasında uyumsuzlukları tespit eder.
20. Optik Akış ve Hareket Analizi (Optical Flow and Motion Analysis): Videolardaki manipülasyonları ve AI tarafından yapılan müdahaleleri hareket analizi ile tespit eder.
21. Multimodal Derin Sahtekârlık Algılama (Multimodal Deepfake Detection): Görseller, ses ve hareket analizini birleştirerek deepfake tespitini yapar.
22. Doku Analizi ve Piksel Düzeyi Anomali Tespiti (Texture Analysis and Pixel-Level Anomaly Detection): Görseldeki yapay doku ve piksel düzeyindeki tutarsızlıkları bulur.
23. Isı Haritaları ve Görsel Göstergeler (Heat Maps and Visual Markers): Manipülasyon yapılan bölgeleri görsel olarak işaretler.
24. Optik Akış Algoritmaları (Optical Flow Algorithms): Videolarda AI manipülasyonlarını tespit etmek için hareket analizleri kullanılır.
25. Semantik Segmentasyon (Semantic Segmentation): Nesne ve sahnelerin tutarlılığını incelemek için sahne içindeki her nesnenin sınıflandırılması.
26. Fraudulent Scene Reconstruction: Sahte sahneleri fiziksel modelleme ile yeniden oluşturma ve analiz etme.
27. Impact Consistency Analysis: Görsellerde fiziksel etkilerin tutarlılığını inceleme (örneğin, sahte kaza fotoğraflarında).
28. Illumination Consistency: Işıklandırma tutarlılığına odaklanarak doğal olmayan gölgeleri ve yansımaları tespit etme.
29. Lip Sync Analysis in Videos: Ses ve dudak senkronizasyonu üzerinde videolardaki uyumsuzlukları yakalama.
30. Forensic Image Authentication: Görselin gerçekliğini doğrulama için dijital adli yöntemlerin kullanımı.