Proof of Capture：Apple Reference Image，但开源且使用隐写术

# María Benavente 来源：https://merybenavente.me/blog/proof-of-capture 苹果昨日推出了**苹果参考图像**：一种通过密码学证明照片确实由相机拍摄、而非AI生成的方法。今年夏天，我在**Recurse Center（https://www.recurse.com/）** 期间，与**Alex Hornstein（https://d-lab.mit.edu/about/people/alex-hornstein）**（两位相机爱好者）共同**打造了一台支持拍摄证明（https://github.com/merybenavente/proof_of_capture）的相机**。 手持显示电路板，背景为内置树莓派Zero的3D打印相机外壳 相机配置：树莓派Zero、显示屏电路板、ATECC608加密芯片、快门按钮和3D打印外壳。 ## 在拍摄时证明真实性 早在2019年，我曾部署机器学习事实核查工具，即便在“威尔·史密斯吃意面”图像泛滥的时代，**生成器的发展速度已明显超越检测器**。检测是一场注定失败的竞赛：检测器的每次改进都在为下一代生成器提供训练信号。我们的方法反转了这个问题：**不是在事后试图辨别真伪，而是在拍摄瞬间证明图像的真实性**。 其复杂性不在于技术层面，而在于如何处理**图像编辑**（裁剪后的照片是否应保留签名？）和**元数据**：一旦分享图像，EXIF数据会因隐私原因被剥离，存储于其中的签名也将消失。 ## 隐写术与感知哈希 我们的相机采用了**隐写术**：一种隐藏于图像像素本身的不可见水印，其中包含签名的**感知哈希**（即照片*视觉内容*的哈希值，而非原始字节）。由于所有信息均不存储在元数据中，签名能够**经受压缩与尺寸调整的考验**。初代版本将精确的SHA-256哈希值隐藏在每个像素的最后一位中，但任何JPEG重新压缩都会将其破坏；当前版本则对**pHash**进行签名，并将其作为频域水印（**DWT + DCT**）分布至整张图像，既能承受WhatsApp级别的压缩，仍可检测内容编辑。 示意图：照片的像素颜色通道输入加密芯片，芯片生成签名字符串并嵌入图像的最低有效位 简化说明：图中为便于理解展示了LSB替换法，实际嵌入过程采用DWT + DCT水印扩散签名。 ## ATECC608加密芯片 签名由**ATECC608**加密芯片（自行焊接！）处理，该芯片内置用于验证的公钥和用于签名的私钥。一旦生成，**私钥永远无法离开芯片**：即使所有者也无法读取。若尝试篡改，芯片将自动锁定。 ATECC608开发板，芯片周围印有挂锁丝印 ATECC608开发板被固定于焊接台的辅助夹具上 手持已焊接的ATECC608开发板 ATECC608安全元件。 ## 苹果的方案 苹果采用了类似技术：传感器**在拍摄时对每个像素进行签名**。但苹果并未将签名嵌入图像本身，而是通过Private Cloud Compute将其转化为存放于照片旁的“数字底片”。其验证流程目前尚未公开且不够清晰。 三张iPhone屏幕展示苹果参考图像流程：原始照片、经认证的参考图像、对比视图 苹果参考图像：对比经认证的拍摄内容与原始照片，检验是否被篡改。 [[来源]](https://www.apple.com/newsroom/) 我不太认同的是，苹果并未采用已有的开放标准**C2PA**——该标准已被尼康、索尼、徕卡和Adobe采用。尽管苹果开放了API供平台原生验证，但**信任根始终局限于苹果的Private Cloud Compute系统**。苹果啊……（叹气） ## 公平地说... 拍摄证明、苹果参考图像以及C2PA都未完全解决这个问题。例如，**屏幕攻击**依然有效：拍摄显示AI图像的屏幕，即可获得一张已签名的伪造照片。但看到行业巨头关注此问题总是令人欣慰。该项目为**开源（https://github.com/merybenavente/proof_of_capture）**，你可以用**不到100美元**自行打造。最后展示一张由我们的拍摄证明相机冲印的照片。欢迎访问**Recurse Center（https://www.recurse.com/）**欣赏这件艺术品。若足够仔细，你或许能发现隐藏的签名。 拍摄证明相机冲印的照片贴在Recurse Center的工作台上 "相信我，这张照片100%真实。已签名。"