Forensically : savoir si une photo a été retouchée

Les photos truquées, modifiées et retouchées sont un fléau.
Elles sont utilisées dans la propagation de fausses informations (fake news) mais aussi utilisé par les magasines pour modifier les visages ou corps.
Enfin les influenceurs peuvent aussi en utiliser sur les réseaux sociaux.

Forensically est un outil d’investigation numérique gratuit basé sur le web qui peut être utilisé pour détecter le clonage, l’analyse du niveau d’erreur, les métadonnées de l’image, et plus encore. L’analyse du niveau d’erreur ou ELA est utilisée pour identifier les différents niveaux d’artefacts de compression dans une image jpg.
Il peut vous aider à savoir si une photo a été retouchée.

Dans ce tutoriel, je vous montre comment l’utiliser.

Forensically : savoir si une photo a été retouchée

Comment savoir si une photo a été retouchée avec Forensically

Magnifier (loupe)

Il se comporte comme la loupe que nous connaissons tous. Elle permet de voir les moindres détails d’une image ou d’une photographie. Plus précisément, il agrandit la taille en pixels du fichier, en plus du contraste de la fenêtre. En approfondissant le sujet du contraste, il y a trois procédures que Forensically vous permet d’effectuer pour modifier le contraste du fichier pour une analyse médico-légale :

Égalisation d’histogramme : il s’agit d’une option plus avancée, qui est une méthode de traitement pour ajuster le contraste. Principalement parce qu’elle permet de maintenir la qualité originale du fichier et d’éviter la perte potentielle de données.
Contraste automatique : Conserve les couleurs intactes, telles qu’elles peuvent être visualisées.
Contraste automatique par canal : Vous pouvez modifier le contraste original de l’image ou du fichier.

Trouver la partie modifiée d’une image avec ELA

L’analyse du niveau d’erreur ou ELA est utilisée pour identifier les différents niveaux d’artefacts de compression dans une image jpg.
Plus une image jpg est enregistrée, plus elle se compresse, de sorte que lorsqu’elle est analysée, les sections modifiées de l’image deviennent moins uniformes et donc plus apparentes. L’analyse du niveau d’erreur est souvent considérée comme subjective par beaucoup, mais elle peut vous aider à identifier des modifications non visibles dans une image.

ELA fonctionne en réenregistrant l’image avec une compression de 95%, et en évaluant la différence avec l’original. Les zones modifiées sont facilement visibles grâce à leurs aspects caractéristiques dans la représentation ELA. Avec l’analyse du niveau d’erreur, toute région plus claire ou plus sombre que les autres est la preuve qu’elle a été manipulée.
Attention toutefois, car cette analyse peut générer des erreurs.

Cliquez sur Error Level Analysis (ELA)
Augmenter l’opacité (opacity) avec un minimum de 90
Puis jouez sur Error Scale

Comment savoir si une photo a été retouchée avec Forensically

Autres exemples avec cette seconde image où une soucoupe volante a été incrustée.

Les paramètres :

JPEG Quality : Cela doit correspondre à la qualité originale de l’image
Error Scale : Augmente les différences entre l’image originale et l’image recompressée.
Magnifier Enhancement : Il existe actuellement trois améliorations différentes. Égalisation de l’histogramme, Contraste automatique et Contraste automatique par canal.
Opacity : Le Contraste automatique permet de conserver les couleurs intactes, les autres peuvent provoquer des décalages de couleurs. L’égalisation de l’histogramme est l’option la plus simple. Vous pouvez également la définir sur aucune.

Détecter le clonage

Un autre outil disponible dans Forensically est l’outil de détection des clones
Avec cet outil, il est possible de voir tous les endroits où une image a été clonée. C’est à dire lorsque des portions de l’image sont dupliquées sur celle-ci.
La précision de cet outil dépend beaucoup de la position des curseurs et de la qualité de l’image originale.

Déroulez à droite Clone détection
Puis jouez sur les paramètres, notamment Minimal Similarity et Maximal Similarity
L’outil vous indique alors si des zones similaires ont été dupliquées et vous les affiche

Détecter le clonage d'une image trafiquée avec Forensically

Les réglages :

Minimal Similarity : Détermine le degré de similitude que les pixels clonés doivent avoir avec l’original
Minimal Detail : Les blocs moins détaillés que cela ne sont pas pris en compte lors de la recherche de clones
Minimal Cluster Size : Détermine le nombre de clones d’une région similaire qui doivent être trouvés pour qu’ils apparaissent dans les résultats
Blocksize : Détermine la taille des blocs utilisés pour la détection des clones. Il est généralement préférable de ne pas y toucher
Maximal Image Size : La largeur ou la hauteur maximale de l’image utilisée pour effectuer la recherche de clones. Les images plus grandes sont plus longues à analyser
Show Quantized Image : Affiche l’image après qu’elle ait été compressée. Peut être utile pour ajuster la Similitude minimale et le Détail minimal. Les blocs qui ont été rejetés parce qu’ils n’ont pas assez de détails apparaissent en noir

Noise analysis

Il est basé sur un algorithme de suppression du bruit inverse. En quoi cela consiste-t-il ? Au lieu de supprimer le bruit de l’image, on supprime les données de l’image elle-même afin d’isoler le bruit. Ceci est extrêmement utile si vous souhaitez détecter certaines manipulations d’images ou de photographies telles que des déformations
L’utilisation d’images de très haute qualité est recommandée pour obtenir les meilleurs résultats.

Les réglages :

Noise Amplitude : Rend le bruit plus brillant
Equalize Histogram : Applique une égalisation de l’histogramme au bruit. Cela peut révéler des choses mais aussi les cacher. Vous devriez essayer à la fois l’égalisation de l’histogramme et l’échelle pour analyser le bruit
Magnifier Enhancement : Il y a trois améliorations différentes disponibles pour le moment. Égalisation de l’histogramme, Contraste automatique et Contraste automatique par canal. Le contraste automatique permet de conserver les couleurs intactes, les autres peuvent provoquer des décalages de couleurs. L’égalisation de l’histogramme est l’option la plus simple. Vous pouvez également la définir sur aucune
Opacity : L’opacité de la couche de bruit. Si vous la réduisez, vous verrez davantage l’image d’origine

Localisation GPS et extraction de métadonnées

En fonction des besoins, vous pouvez choisir d’obtenir les métadonnées des photographies et des images. De même, les données relatives à la localisation. Bien entendu, il sera possible de le savoir si la localisation GPS est activée et si vous activez l’option permettant de stocker lesdites données de localisation.

En principe, cela peut être très utile pour effectuer une analyse médico-légale appliquée dans certains contextes. Cependant, il est assez dangereux de pouvoir manipuler des métadonnées et des données de localisation de fichiers qui ne vous appartiennent pas. Aujourd’hui, les cybercriminels disposent de suffisamment de connaissances et de ressources pour pouvoir tirer parti de ce type de données sensibles et exécuter des cyberattaques susceptibles de compromettre davantage les données des personnes concernées