7 أدوات مجانية للتحقق من مقاطع الفيديو المزيّفة
إعداد/ فريق دار الإعلام العربية
يحدث التلاعب في مقاطع الفيديو في كثير من الأحيان مثل التلاعب بالصور، ومع ذلك، فإن الكشف عن مقاطع الفيديو المزيفة يعد أمرًا أكثر صعوبة ويستغرق وقتًا طويلاً.
وجمهور الإنترنت سريع التفاعل والاستجابة على الفيديوهات بصفة خاصّة، لأنّه لا زال يؤمن أنّ الصورة لا تكذب، ولكن حتى في تلك الآونة فالصورة والفيديو يكذب ويمكن فبركتهما.
وفي هذا التقرير سنستعرض عدد الطرق والأدوات المجانيّة التي تساهم في التحقق من الفيديوهات المزيّفة بالإضافة إلى العثور على أوّل مرّة تم فيها تحميل هذا الفيديو.
YouTube DataViewer
للعثور على مقطع فيديو أصلي، يمكنك استخدام YouTube DataViewer التابع لمنظمة العفو الدولية والذي يسمح لك بتوضيح تاريخ ووقت التحميل الدقيق والتحقق مما إذا كان مقطع فيديو YouTube قد تم نشره على النظام الأساسي من قبل.
TinEye
أيضًا يمكنك التحقق من مقطع الفيديو بالطريقة نفسها التي يتم التحقق بها من الصورة، من خلال إجراء بحث عكسي عن الصور، ويمكنك يدويًا التقاط لقطات من اللحظات الرئيسية للفيديو ووضعها في جهاز بحث مثل صور Google أو TinEye.
InVid
ويمكنك استخدام أداة بحث عكسي جيّدة إلى حدٍ كبير وهي InVid، والذي يمكن أن يساعدك في التحقق من مقاطع الفيديو على وسائل التواصل الاجتماعي، مثل تويتر وفيس بوك، ويوتيوب، وانستغرام، وغيرها.
FotoForensics
وهو موقع الكتروني يوفر تحليلًا متعمقًا للصور على الإنترنت، ويحدد وحدات البكسل المخفية وتحليل مستوى الخطأ وتفاصيل البيانات الوصفية.
Serelay
وهو تطبيق على الهواتف المحمولة، يُمكِّن المستخدمين من تحميل الصور وإجراء سلسلة من الاختبارات لاستنتاج ما إذا كانت الصورة قد تم التلاعب بها أم لا، ويظهر أي جزء من الصورة تم تعديله، ولا يحتفظ Serelay بجرد للصور في محاولة لحماية خصوصية المستخدمين.
SunCalc
وهو أيضًا تطبيق للهواتف المحمولة يظهر حركة الشمس على مدار اليوم في أي منطقة على الخريطة، ويساعد المستخدمين على التحقق من المعلومات من خلال مطابقة الظلال في مقاطع الفيديو مع وقت التقاط الفيديو.
Truepic
تطبيق إلكتروني، يمكن استخدامه مجانًا للتحقق من الصور ومقاطع الفيديو التي يواجهونها على الإنترنت، حيث إنّه يستخدم تقنيات حسابية لتحديد ما إذا كانت وحدات البكسل أو البيانات الوصفية تبدو متغيرة، ويقوم بتخزين جميع الصور والفيديو في خادم باستخدام Blockchain.
