Références de contenu : Améliorer la gestion des droits numériques et la confiance à l'ère de l'IA
Les références de contenu, une forme de gestion des droits numériques, sont des métadonnées attachées au contenu numérique qui fournissent des informations sur son origine et son historique. À l'ère de l'IA et des "deepfakes", les entreprises devraient envisager d'adopter les "Content Credentials" pour maintenir la confiance dans les médias numériques qu'elles utilisent et affichent, tout en contribuant à la détection des "deepfakes" et à l'attribution des contenus.
Les références de contenu sont une forme de métadonnées inviolables attachées au contenu numérique qui fournissent une transparence sur son origine et son processus de création. Ils agissent comme un identifiant numérique pour le contenu, révélant des informations telles que l'identité du créateur, la date de création et l'utilisation éventuelle d'outils d'intelligence artificielle, y compris les réseaux génératifs contradictoires, dans sa production. Ce système renforce l'authentification du contenu et facilite la vérification de la source, contribuant ainsi à la criminalistique des médias numériques.
Caractéristiques principales
Vérification de l'origine: Les certificats de contenu permettent de vérifier l'authenticité et l'origine du contenu numérique, ce qui favorise la confiance dans les médias en ligne grâce au suivi de la provenance et à l'intelligence de l'identité.
Transparence: Ils précisent si l'IA a fortement édité ou généré le contenu, aidant ainsi les utilisateurs à faire la distinction entre un travail authentique et un contenu créé artificiellement, ce qui facilite l'identification des médias synthétiques et l'analyse des médias falsifiés (deepfake media).
Reconnaissance des créateurs: Ces titres garantissent la reconnaissance des créateurs en associant à leurs œuvres des informations telles que le nom et la date de création, contribuant ainsi à la prévention de l'usurpation d'identité et à la vérification de l'identité numérique. Cet aspect peut être renforcé par des systèmes d'identité vérifiés par les banques.
inviolable: Les métadonnées sont conçues pour être inviolables, ce qui permet de détecter toute modification non autorisée du contenu ou des informations associées grâce à la vérification de l'intégrité des données et à la technologie des signatures numériques.
Comment fonctionnent les références de contenu ?
Pièce jointe: Lorsque le contenu est exporté ou enregistré, les informations d'identification du contenu sont jointes sous forme de métadonnées qui accompagnent le fichier, avec éventuellement un filigrane numérique pour plus de sécurité.
Accumulation: Lorsque le contenu est modifié ou partagé, il peut recueillir de nouvelles informations d'identification, créant ainsi un historique des modifications apportées et améliorant la traçabilité du contenu.
Accessibilité: Les spectateurs peuvent accéder à des informations détaillées sur le processus de création du contenu en cliquant sur une épingle "Content Credentials", ce qui facilite l'analyse des métadonnées et la détection des "deepfakes".
Les dangers de l'utilisation abusive des contenus numériques
La capacité à manipuler les médias augmente rapidement, avec la manipulation faciale et la synthèse vocale, ce qui rend difficile l'évaluation de l'authenticité du contenu numérique et le maintien de l'intégrité vidéo.
L'érosion de la confiance dans les médias peut être utilisée à dessein pour discréditer des contenus légitimes, ce qui souligne la nécessité de détecter les manipulations des médias et de prévenir la désinformation.
Les entreprises risquent de voir leur marque et leur personnel usurpés, avec toute une série de dangers, dont les attaques par injection vidéo qui peuvent causer des dommages importants.
Facteurs de motivation pour la fourniture d'informations sur la provenance des médias
Protection de l'identité et de la réputation d'une personne, y compris la protection contre l'usurpation d'identité synthétique.
Le contenu doit être protégé contre toute utilisation non autorisée pour former des modèles d'IA générative et d'apprentissage automatique.
Naviguer dans le problème de l'effondrement du modèle en identifiant le contenu généré par l'IA grâce à des techniques améliorées de détection du contenu généré par l'IA et à l'analyse d'ensembles de données "deepfake" (falsifications profondes).
Cas d'utilisation pour les organisations
La criminalistique: Les justificatifs de contenu peuvent être utilisés pour collecter des preuves sur les scènes de crime en améliorant les capacités de criminalistique numérique et d'image, y compris l'analyse des médias falsifiés.
Collections d'archives: Les références de contenu peuvent contribuer à préserver la provenance des données historiques et aider à la détection de la falsification des documents.
Intégrité des rapports scientifiques: Les certificats de contenu peuvent ajouter de la transparence aux images et aux données scientifiques, ce qui permet de vérifier les résultats de la recherche.
les données d'entraînement à l'IA et l'analyse des données: Les certificats de contenu peuvent limiter l'utilisation abusive des collections de données en indiquant leur provenance et les limites d'utilisation, ce qui est particulièrement important pour les ensembles de données de deepfake.
Mesures recommandées aux entreprises
S'engager à maintenir des métadonnées inchangées tout au long du cycle de vie des médias, y compris l'acquisition, le stockage et la diffusion. Cela s'applique également aux interactions avec les fournisseurs et les sous-traitants.
Réfléchir à l'endroit où incorporer les références de contenu :
Lors de la création ou de la capture.
Pendant la phase d'édition.
Immédiatement avant la publication.
Décidez comment gérer l'ajout d'informations d'identification de contenu pour les contenus multimédias déjà capturés.
Stocker en toute sécurité les supports, de préférence en lecture seule, à des fins de vérification.
Mettre en œuvre des certificats de contenu durables en ajoutant des filigranes numériques et des techniques d'empreintes digitales.
Il faut savoir que les certificats de contenu ne sont pas une solution complète pour la transparence et qu'une approche à plusieurs facettes, y compris la détection basée sur l'IA à l'aide d'algorithmes d'apprentissage en profondeur, est nécessaire.
Mesures de sécurité avancées
Mettre en œuvre des technologies d'authentification biométrique et de reconnaissance faciale pour améliorer les processus de vérification de l'identité.
Utiliser des techniques de détection de la présence pour prévenir les attaques de présentation et garantir l'authenticité des données biométriques.
Utiliser des méthodes avancées de détection de la falsification des documents pour identifier les documents synthétiques et préserver l'intégrité des documents numériques.
Limites
Les justificatifs de contenu ne protègent pas contre le retrait des médias d'une archive.
Les modifications apportées à la partie signée du support invalident les signatures cryptographiques.
L'absence d'informations sur la provenance ne doit pas automatiquement rendre les médias moins dignes de confiance, car ces informations peuvent être retenues pour des raisons légitimes.
Conclusion
Les références de contenu sont essentielles pour lutter contre la désinformation, l'usurpation d'identité et les deepfakes audio. À mesure que le paysage numérique évolue, l'intégration de la vérification par la blockchain, d'outils de vérification de contenu avancés et de méthodes de détection basées sur l'IA renforcera encore l'efficacité des justificatifs de contenu pour maintenir la confiance et l'authenticité dans les médias numériques.
En tirant parti de ces technologies et de pratiques solides de gestion des droits numériques, les organisations peuvent mieux se protéger et protéger leurs parties prenantes contre les menaces croissantes que représentent les médias synthétiques et les "deepfakes".
