Bild-Metadaten & Herkunftsprüfung

Schnelle KI-Analyse von EXIF-Daten, Formatintegrität und Metadaten-Provenienz von Bildern.

Die Pipeline verify-image-metadata ist der schnellste Weg, um die Authentizität eines Bildes zu beurteilen. Sie untersucht die eingebetteten EXIF-Metadaten sowie das Dateiformat auf niedriger Ebene nach Anzeichen dafür, dass das Bild verändert, seiner Herkunft beraubt oder gefälscht wurde. Typische Anwendungsfälle sind die Vorsortierung von Pressefotos, die Eingangsprüfung von Beweismaterial und die Massenprüfung von Bildern in investigativen Workflows, bei denen Sie ein zuverlässiges erstes Signal benötigen, bevor Sie eine ressourcenintensivere Analyse in Auftrag geben.

Im Gegensatz zur pixelgenauen Deepfake-Erkennung konzentriert sich diese Pipeline darauf, was die Datei selbst über ihre eigene Geschichte aussagt: wo sie aufgenommen wurde, welches Gerät verwendet wurde, welche Software sie zuletzt bearbeitet hat und ob das Format intern konsistent ist. Diese Signale lassen sich schnell extrahieren, sind deterministisch und hochgradig aussagekräftig für die Mehrzahl alltäglicher Manipulationsfälle.

Pipeline-Details

Eigenschaft	Wert
Pipeline-ID	`verify-image-metadata`
Stufe	1 — Nur KI
Geschätzte Dauer	~1–3 Min.
Kosten	900 Credits pro Run
Crowd-Phasen	Nein
Erforderliche Dateien	Ja — angereichertes Bild (JPEG, PNG, WebP, TIFF oder GIF)

Erforderliche Eingaben

Dateien

Eine angereicherte Bilddatei. Die Datei muss den Anreicherungsschritt abgeschlossen haben, bevor der Durchlauf erstellt wird (d. h. enrichmentStatus muss "completed" sein). Weitere Informationen finden Sie unter Dateien & Anreicherung.

Kontextschlüssel

Kontextschlüssel sind für diese Pipeline optional, verbessern jedoch die Qualität des Ergebnisses erheblich, wenn sie angegeben werden. Die KI verwendet sie, um eingebettete Metadaten mit der angegebenen Herkunft abzugleichen.

Schlüssel	Erforderlich	Beschreibung
`claimed_source`	Optional	Angegebene Quelle oder Publikation, aus der das Bild stammt (z. B. `"AP Photo Agency"`, `"Reuters"`).
`claimed_date`	Optional	Angegebenes Aufnahme- oder Veröffentlichungsdatum im ISO-8601-Format (z. B. `"2024-11-10"`). Wird mit dem EXIF-Erstellungszeitstempel verglichen.

Phasen

EXIF-Analyse (KI)

Extrahiert und bewertet den vollständigen EXIF-Metadatenblock, der in der Bilddatei eingebettet ist. Die KI prüft GPS-Koordinaten, Kameramodell, Geräte-Firmware, Erstellungszeitstempel und Software-Felder. Sie sucht nach Anzeichen für EXIF-Stripping (bei dem Metadaten entfernt wurden, möglicherweise um die Herkunft zu verschleiern), EXIF-Injection (bei der Metadaten synthetisch in eine Datei eingefügt wurden, die ursprünglich keine enthielt) sowie interne Inkonsistenzen — zum Beispiel ein GPS-Standort, der einem angegebenen Datum widerspricht, oder ein Kameramodell, dessen Firmware-Version erst Jahre nach dem angegebenen Aufnahmedatum existierte.

Wenn die Kontextschlüssel claimed_source oder claimed_date angegeben werden, gleicht die KI diese Angaben mit den eingebetteten Metadaten ab und meldet Abweichungen.

Formatanalyse (KI)

Untersucht die Bilddatei auf Format- und Komprimierungsebene. Die KI prüft den Datei-Header, Kodierungsparameter, Komprimierungsartefakte und die Pixelintegrität, um Rekomprimierung oder Formatkonvertierungen zu erkennen. Bilder, die mehrfach gespeichert wurden (zum Beispiel durch Screenshot von einem anderen Bildschirm oder erneuten Export nach der Bearbeitung in Photoshop), zeigen typischerweise charakteristische Artefaktmuster an Komprimierungsgrenzen. Die KI beurteilt, ob diese Muster mit der angegebenen Herkunft und dem Medientyp übereinstimmen.

Ergebnis-Synthese (KI)

Fasst die Erkenntnisse aus der EXIF- und der Formatphase zu einem einzigen abschließenden Ergebnis zusammen. Die KI gewichtet die relative Stärke jedes Signals — ein fehlender EXIF-Block ist ein schwächeres Indiz für Manipulation als eine injizierte GPS-Koordinate — und liefert ein konfidenzgewichtetes Ergebnis zusammen mit einer menschenlesbaren Zusammenfassung, die erklärt, welche Signale am stärksten zum Ergebnis beigetragen haben.

Durchlauf starten

curl -X POST https://api.crowdee.ai/v2/projects/{projectId}/verification-runs \
  -H "X-API-Key: crw_YOUR_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "pipeline_id": "verify-image-metadata",
    "file_ids": ["{fileId}"],
    "context": {
      "claimed_source": "AP Photo Agency",
      "claimed_date": "2024-11-10"
    }
  }'

Beispielantwort

{
  "id": "run_01j9x...",
  "status": "completed",
  "verdict": "authentic",
  "confidence": 87,
  "pipeline_id": "verify-image-metadata",
  "scorecard": {
    "exif_consistency": "pass",
    "format_integrity": "pass",
    "claimed_date_match": "pass"
  },
  "explanation": "EXIF metadata is intact and internally consistent. Camera model and firmware are plausible for the claimed date. No signs of recompression or format conversion detected."
}

Für eine tiefergehende Bildanalyse einschließlich crowd-basierter visueller Prüfung und fachkundiger Authentifizierung — besonders nützlich, wenn das Bild ein KI-generierter Deepfake oder ein aufwendiges Compositing sein könnte — siehe verify-image-deep.