Proof of Capture: Apple Reference Image、オープンソースでステガノグラフィーを使用

Appleは昨日、Apple Reference Imageを発表しました。これは、写真がAI生成ではなく、実際にカメラで撮影されたものであることを暗号学的に証明する方法です。この夏、Recurse Centerにいた間に、Alex Hornsteinと私は（カメラ愛好家の二人組）、proof of capture というカメラを開発しました。

［画像: Raspberry Pi Zeroを搭載した3Dプリント製カメラ筐体の上にディスプレイ基板を持つ手］

このカメラは、Raspberry Pi Zero、ディスプレイ基板、ATECC608暗号チップ、シャッターボタン、そして3Dプリント製の筐体で構成されています。

キャプチャ時に本物であることを証明する

2019年にMLファクトチェックツールをデプロイしていた頃、Will-Smith-eating-spaghettiの時代でさえ、ジェネレーターが検出器を凌駕することは明らかでした。検出は負け戦です。検出器のあらゆる改善は、次のジェネレーターのトレーニング信号となります。私たちの手法は問題を逆転させます。事後的に偽物を検出するのではなく、キャプチャの瞬間に本物であることを証明するのです。

この複雑さは技術的なレベルではなく、写真の編集（クロップされた写真も署名を保持すべきか？）やメタデータの扱い方にあります。画像が共有されると、プライバシー上の理由からEXIF情報が削除され、そこに保存された署名も失われます。

ステガノグラフィーと知覚ハッシュ

私たちのカメラでは、ステガノグラフィーを使用しました。これは、画像ピクセル自体に隠された目に見えないウォーターマークで、署名された知覚ハッシュ（画像のバイトそのものではなく、画像がどのように見えるかのハッシュ）を含んでいます。メタデータに何も存在しないため、署名は圧縮やリサイズに耐えます。最初のバージョンでは、各ピクセルの最下位ビットに正確なSHA-256ハッシュを隠していましたが、JPEGの再圧縮で破壊されてしまいました。現在のバージョンは、pHashに署名し、周波数領域のウォーターマーク（DWT + DCT）として画像全体に分散させることで、WhatsAppレベルの圧縮にも耐え、コンテンツの編集も検出できます。

［画像: 図：写真のピクセルカラーチャンネルが暗号チップに供給され、画像の下位ビットに埋め込まれた署名文字列が生成される］

簡略化されたイラスト：明確さのためにLSB置換を示していますが、実際の埋め込みはDWT + DCTウォーターマーク全体に署名を分散させます。

ATECC608チップ

署名は、公開鍵（検証用）と秘密鍵（署名用）を保持するATECC608暗号チップ（自分で半田付けしました！）によって処理されます。一度発行されると、秘密鍵はチップから決して出ません。所有者でさえそれを読み取ることはできません。そして、もし改ざんしようとすると、チップは自己ロックします。

［画像: チップの周りに南京錠のシルクスクリーンがあるATECC608ブレークアウトボード］［画像: 半田付けステーションでヘルピングハンズクリップで保持されたATECC608ブレークアウトボード］［画像: 半田付けされたATECC608ブレークアウトボードを持つ手］

ATECC608セキュアエレメント。

Appleの取り組み

Appleは似たようなことを行っています。センサーはキャプチャ時に各ピクセルに署名します。しかし、署名を画像に埋め込む代わりに、Private Cloud Computeはそれを写真の隣に存在する「デジタルネガ」に発展させます。その検証フローは、まだ公開されておらず、明確でもありません。

［画像: AppleのReference Imageフローを示す3つのiPhone画面：写真、認証済み参照画像、比較ビュー］

Apple Reference Image：認証されたキャプチャと写真を比較して、改変されていないか確認します。［ソース］

私が気に入らないのは、Nikon、Sony、Leica、Adobeがすでに使用している既存のオープンスタンダードであるC2PAを使用していないことです。そして、プラットフォームがネイティブに検証できるようにAPIを公開しているにもかかわらず、信頼の根源はAppleのPrivate Cloud Compute内に留まります。Apple…（ため息）。

公平に言えば…

Proof of Capture、Apple Reference Image、C2PAのいずれも、問題を完全に解決しているわけではありません。例えば、スクリーンアタックは依然として有効です。AI画像を表示している画面を撮影すれば、偽物の署名付き写真が得られます。しかし、この問題に取り組むことに大きなプレイヤーが関心を持っているのを見るのは、常に良いことです。このプロジェクトはオープンソースです。自分で構築すれば100ドル未満で済みます。Recurse Centerのワークステーションに貼られた、Proof of Captureカメラで撮影したプリント写真で締めくくります。よく見ると、隠された署名が見えるかもしれません。

［画像: Recurse Centerのワークステーションに貼られたProof of Captureカメラからのプリント写真］

「信じてください、この写真は100%本物です。署名済み。」