qui. maio 2nd, 2024

JPEG vai usar blockchain para verificar origem de imagens

O Joint Photographic Experts Group (JPEG), organização responsável pela criação do formato de arquivos de imagens, pretender verificar a origem de imagens e fotografias através da tecnologia blockchain. O objetivo é combater a adulteração, roubo e uso indevido de imagens. Para isso, o grupo está organizando workshops para obter feedbacks sobre a possibilidade de criar uma blockchain padrão que possa ajudar na identificação de imagens e fotos falsificadas.

De acordo com o portal Digital Trends, o JPEG deseja criar um sistema padronizado que use criptografia, assinaturas de hash, marca d’água ou uma combinação dentro dos metadados de uma fotografia. Desta forma, qualquer pessoa poderia acessar o sistema sem necessidade de inscrição prévia em outro programa.

Uma vez criado o padrão, qualquer aplicativo poderia usar metadados embutidos na foto para protegê-la. A redes sociais, por exemplo, poderiam reconhecer fotos falsificadas na fase de upload, por meio da análise de metadados da imagem. Além de combater imagens falsas e denunciar violações de direitos autorais, a JPEG sugere ainda que o sistema possa ser usado para análise forense de mídia, juntamente com aplicativos de privacidade e segurança.

Apesar das diversas possibilidades, o comitê da JPEG está apenas na fase de discussão do projeto, conversando com líderes da indústria para estudar o tipo de sistema a ser utilizado. No entanto, a organização afirmou que identificou “grande potencial” na tecnologia.

O organizador do Comitê JPEG,  Touradj Ebrahimi, disse que os esforços para encontrar soluções novas e aprimoradas na compactação de imagem levaram a JPEG a explorar novas oportunidades que dependem do aprendizado de máquina para codificação.

“Após uma análise rigorosa em forma de exploração nos últimos 12 meses, a JPEG acredita que é hora de iniciar formalmente um processo de padronização e, consequentemente, emitiu um pedido de evidência para compactação de imagem com base no aprendizado de máquina”, completou.

 

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