Un incendio en Central Park parece aparecer como una columna de humo y una línea de llamas en una imagen de satélite. Las luces de colores en la noche de Diwali en India, vistas desde el espacio, parecen mostrar una actividad de fuegos artificiales generalizada.
Ambas imágenes ejemplifican lo que un nuevo estudio dirigido por la Universidad de Washington llama "falsificación de ubicación". Las fotos, creadas por diferentes personas, para diferentes propósitos, son falsas pero parecen imágenes genuinas de lugares reales. Y con las más sofisticadasLas tecnologías de inteligencia artificial disponibles en la actualidad, los investigadores advierten que tal "geografía falsa profunda" podría convertirse en un problema creciente.
Entonces, utilizando fotos satelitales de tres ciudades y basándose en métodos utilizados para manipular archivos de video y audio, un equipo de investigadores se propuso identificar nuevas formas de detectar fotos satelitales falsas, advertir sobre los peligros de los datos geoespaciales falsificados y pedir unasistema de verificación de datos geográficos.
"No se trata solo de hacer Photoshopping. Es hacer que los datos parezcan increíblemente realistas", dijo Bo Zhao, profesor asistente de geografía en la Universidad de Washington y autor principal del estudio, que se publicó el 21 de abril en la revista. Cartografía y ciencia de la información geográfica . "Las técnicas ya están ahí. Solo estamos tratando de exponer la posibilidad de usar las mismas técnicas y la necesidad de desarrollar una estrategia de afrontamiento".
Como señalan Zhao y sus coautores, las ubicaciones falsas y otras inexactitudes han sido parte de la elaboración de mapas desde la antigüedad. Eso se debe en parte a la naturaleza misma de traducir ubicaciones de la vida real a la forma del mapa, ya que ningún mapa puede capturar unalugar exactamente como está. Pero algunas inexactitudes en los mapas son falsificaciones creadas por los cartógrafos. El término "pueblos de papel" describe ciudades, montañas, ríos u otras características falsas colocadas discretamente en un mapa para evitar la infracción de los derechos de autor. En el extremo más alegre deEl espectro, un mapa de carreteras oficial del Departamento de Transporte de Michigan en la década de 1970 incluía las ciudades ficticias de "Beatosu y" Goblu ", una obra de teatro sobre" Beat OSU "y" Go Blue ", porque el entonces jefe del departamento quería darun saludo a su alma mater mientras protege los derechos de autor del mapa.
Pero con la prevalencia de los sistemas de información geográfica, Google Earth y otros sistemas de imágenes satelitales, la suplantación de ubicación implica una sofisticación mucho mayor, dicen los investigadores, y conlleva más riesgos. En 2019, el director de la Agencia Nacional de Inteligencia Geoespacial, la organizaciónencargado de suministrar mapas y analizar imágenes satelitales para el Departamento de Defensa de los EE. UU., dio a entender que las imágenes satelitales manipuladas por IA pueden ser una grave amenaza para la seguridad nacional.
Para estudiar cómo se pueden falsificar las imágenes de satélite, Zhao y su equipo recurrieron a un marco de inteligencia artificial que se ha utilizado para manipular otros tipos de archivos digitales. Cuando se aplica al campo de la cartografía, el algoritmo esencialmente aprende las características de las imágenes de satélite deun área urbana, luego genera una imagen deepfake alimentando las características de las características de la imagen satelital aprendidas en un mapa base diferente, similar a cómo los filtros de imágenes populares pueden mapear las características de un rostro humano en un gato.
A continuación, los investigadores combinaron mapas e imágenes satelitales de tres ciudades, Tacoma, Seattle y Beijing, para comparar características y crear nuevas imágenes de una ciudad, extraídas de las características de las otras dos. Designaron a Tacoma como su "mapa base"ciudad y luego exploró cómo las características geográficas y las estructuras urbanas de Seattle similar en topografía y uso del suelo y Beijing diferente en ambos podrían incorporarse para producir imágenes deepfake de Tacoma.
En el siguiente ejemplo, un vecindario de Tacoma se muestra en el software de mapeo arriba a la izquierda y en una imagen de satélite arriba a la derecha. Las siguientes imágenes de satélite falsas profundas del mismo vecindario reflejan los patrones visuales de Seattle y Beijing. Bajo-Los edificios elevados y la vegetación marcan la versión "Seattle-ized" de Tacoma en la parte inferior izquierda, mientras que los edificios más altos de Beijing, que AI combinó con las estructuras de los edificios en la imagen de Tacoma, proyectan sombras, de ahí la apariencia oscura de las estructuras en la imagen.en la parte inferior derecha. Sin embargo, en ambos, las redes de carreteras y la ubicación de los edificios son similares.
El ojo inexperto puede tener dificultades para detectar las diferencias entre lo real y lo falso, señalan los investigadores. Un espectador casual podría atribuir los colores y las sombras simplemente a la mala calidad de la imagen. Para tratar de identificar una "falsificación", los investigadores se centraron en másaspectos técnicos del procesamiento de imágenes, como histogramas de color y dominios espaciales y de frecuencia.
Algunas imágenes satelitales simuladas pueden tener un propósito, dijo Zhao, especialmente cuando se representan áreas geográficas durante períodos de tiempo para, por ejemplo, comprender la expansión urbana o el cambio climático. Puede haber una ubicación para la cual no hay imágenes durante un cierto período de tiempo.tiempo en el pasado, o en la predicción del futuro, por lo que crear nuevas imágenes basadas en las existentes, e identificarlas claramente como simulaciones, podría llenar los vacíos y ayudar a proporcionar una perspectiva.
El objetivo del estudio no era mostrar que los datos geoespaciales se pueden falsificar, dijo Zhao. Más bien, los autores esperan aprender a detectar imágenes falsas para que los geógrafos puedan comenzar a desarrollar herramientas de alfabetización de datos, similares a los servicios de verificación de datos actuales., para beneficio público.
"A medida que la tecnología continúa evolucionando, este estudio tiene como objetivo fomentar una comprensión más holística de la información y los datos geográficos, de modo que podamos desmitificar la cuestión de la fiabilidad absoluta de las imágenes de satélite u otros datos geoespaciales", dijo Zhao.desarrollar un pensamiento más orientado al futuro para tomar contramedidas como la verificación de datos cuando sea necesario ", dijo.
Los coautores del estudio fueron Yifan Sun, un estudiante graduado del Departamento de Geografía de la Universidad de Washington; Shaozeng Zhang y Chunxue Xu de la Universidad Estatal de Oregón; y Chengbin Deng de la Universidad de Binghamton.
Fuente de la historia :
Materiales proporcionado por Universidad de Washington . Original escrito por Kim Eckart. Nota: el contenido se puede editar por estilo y longitud.
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