التعلم العميق والسمات متعددة الإحصاءات: طريقة للكشف عن التزوير داخل الإطار في مقاطع الفيديو

يثير الانتشار الواسع لمقاطع الفيديو الرقمية وسهولة تحريرها مخاوف متزايدة بشأن التزوير بالربط، حيث تُدمج أجزاء من مصادر مختلفة في مقطع واحد يبدو متسقًا للمشاهد، ويهدد هذا النوع من التلاعب مصداقية الأدلة المرئية في الإعلام والقضاء والأمن، مما يجعل الكشف الآلي عنه مجالًا بحثيًا متناميًا في الطب الشرعي الرقمي وأمن الوسائط المتعددة

وتقترح هذه الدراسة طريقة جديدة للكشف عن التزوير المربوط داخل إطارات الفيديو تستند إلى أدلة إحصائية مستخرجة من المجالين المكاني والضغطي، وتدربها بنموذج تعلم عميق معروف، وتقدم بذلك مقاربة متعددة السمات تهم الباحثين في أمن الوسائط وتحليل الفيديو والتحقق من أصالة المحتوى الرقمي المتداول

وتتعدد تقنيات التلاعب بالفيديو بين حذف أجزاء وإضافتها وربط مقاطع من مصادر متباينة، ويعد الربط من أصعبها كشفًا بالعين المجردة لأنه يحافظ على استمرارية المشهد الظاهرة، بينما يترك آثارًا إحصائية دقيقة في خصائص الإشارة والضغط لا تدركها الملاحظة العادية، ولذلك اتجهت بحوث الطب الشرعي الرقمي إلى الجمع بين التحليل الإحصائي التقليدي ونماذج التعلم العميق القادرة على تعلم أنماط معقدة من البيانات المصنفة

أولًا: أهداف الدراسة ومنهجيتها

هدفت الدراسة إلى تطوير تقنية تكشف مناطق التلاعب في مقاطع الفيديو المشبوهة عبر فحص الخصائص المدمجة في مناطق محددة من الصورة بدقة عالية، مع دراسة آثار ضغط جايبغ والتشوهات البصرية الناتجة عن تعديل الصور، وتمر الطريقة المقترحة بثلاث مراحل: أولها المعالجة المسبقة للفيديو بتقسيمه إلى إطارات وتحويل صورة كل إطار إلى صيغتين هما المجال المكاني ومجال ضغط تحويل جيب التمام المتقطع، وثانيها استخراج سمات إحصائية متعددة من كل مجال، وثالثها تدريب نموذج في جي جي 16 على مجموعة بيانات لتحديد المنطقة المتلاعب بها مكانيًا في الفيديو، وقد اختيرت في مجال الضغط مرشحات مشتقة قادرة على استخراج معلومات إحصائية عن آثار التلاعب من البيانات المضغوطة، كالكشف عن آثار ضغط جايبغ المزدوج باستخدام تحويل جيب التمام المتقطع ثنائي الأبعاد على مستوى الكتل

ثانيًا: أبرز النتائج

1. اعتمدت الطريقة في تحليل نسيج المجال المكاني بدائل متعددة للطرائق القياسية، منها الحواف القائمة على الإنتروبيا وبقايا مرشح الوسيط والقيم القصوى الإقليمية لمستويات الرمادي وصور الفتح المورفولوجي وصور التآكل المورفولوجي

2. حققت الطريقة المقترحة دقة في كشف تزوير الربط بلغت 93.50 في المئة على مجموعة بيانات غريب

3. بلغت دقة الطريقة على مجموعة بيانات إتش تي في دي 92.40 في المئة، مما يؤكد صلاحية المقاربة عبر مجموعتي بيانات مختلفتين في طبيعتهما

4. أثبت التحقق والاختبار أن دمج السمات الإحصائية المستخرجة من المجالين المكاني والضغطي معًا يعزز قدرة النموذج على فضح حالات التلاعب في مناطق الصورة المفصلة

ثالثًا: دلالات الدراسة وتطبيقاتها

تفتح هذه النتائج آفاقًا لتطبيقات الطب الشرعي الرقمي في التحقق من أصالة المقاطع المتداولة، وتدعم تطوير أدوات فحص آلي تساعد المحققين والصحفيين ومنصات التواصل على تمييز المحتوى المزور من الأصيل، كما تشجع الباحثين على توسيع المقاربة لتشمل أنواع تلاعب أخرى وأحجام بيانات أكبر وظروف ضغط متنوعة، وتبرز عمومًا قيمة الجمع بين السمات الإحصائية المصممة بعناية وقوة التعلم العميق في مهام الكشف الدقيقة

وتزداد أهمية مثل هذه الأدوات مع اعتماد المحاكم ووسائل الإعلام ومنصات التواصل الاجتماعي على المقاطع المصورة أدلة ومصادر أخبار، إذ يمكن لخوارزميات كشف التزوير أن تعمل طبقة فحص أولى تنبه إلى المقاطع المشبوهة قبل نشرها أو اعتمادها، وتدعم عمل وحدات التحقق من الأخبار في العالم العربي الذي يشهد تداولًا واسعًا لمقاطع مجهولة المصدر، على أن يظل حكمها الآلي مساعدًا لا بديلًا عن خبرة الفاحص البشري وتقديره للسياق

وخلاصة القول إن الدراسة تقدم طريقة متعددة السمات أثبتت دقة مرتفعة في كشف تزوير الربط داخل إطارات الفيديو على مجموعتي بيانات معياريتين، مستفيدة من التكامل بين أدلة المجالين المكاني والضغطي ونموذج تعلم عميق مدرب، وهو ما يجعلها إضافة عملية إلى أدوات التحقق من أصالة المحتوى المرئي في العصر الرقمي