Muchas veces dudamos de si una imagen es real o no. En ocasiones, es difícil y simplemente con verla no basta. En estos casos, es útil contar con herramientas de análisis forense de imágenes capaces de detectar anomalías en imágenes que puedan inducir a pensar que han sido modificadas. FotoForensis, que lleva en funcionamiento desde 2012 (y no ha cambiado de diseño desde entonces), es uno de esas aplicaciones web que nos permite hacer precisamente eso.

Es muy sencilla de usar y, aunque no te proporciona una respuesta concreta de si ha sido modificada o no (sino que tendrás que interpretar el resultado por tí mismo), es un gran aliado para detectar imágenes falsas. Lo que hace, concretamente, es resaltar artefactos y detalles que el ojo humano por sí mismo no es capaz de detectar.

Podemos enviar imágenes al sitio web bien cargándolas desde nuestro ordenador o simplemente enlazando a la imagen que hemos encontrado por Internet. Para la prueba, nosotros hemos analizado una imagen viral que circuló por todo Internet en julio de 2017 donde vemos el antes y el después de un pato que sufrió por la radiación solar.

Cómo averiguar si una imagen es falsa

En la imagen inferior vemos el antes y el después del pato pero ambas imágenes habiendo sufrido un análisis como ELA, que es el que principalmente nos ayudará a identificar si la imagen es real o no. En este caso, podemos concluir que no ha sido modificada, por lo que tanto la imagen del antes como la del después son completamente originales, ¿cómo hemos llegado a esa conclusión?

El análisis ELA lo que hace es, concretamente, mostrar el nivel de compresión de cada pixel. De este modo, y fijándonos en los bordes de cada objeto, si algún objeto tiene bordes con intensidades distintas, quiere decir que tiene una calidad distinta y que por lo tanto ha sido colocado ahí.

En la imagen del pato, más o menos todos los objetos tienen la misma intensidad en sus bordes, lo que sugiere dos cosas: o no ha sido modificada, o estamos realizando el análisis sobre una imagen que ha sido descargada y guardada en numerosas ocasiones (cuantas más descargas y guardados sufra una imagen, menos concluyente será el análisis). En este caso, como sabemos que estamos analizando la imagen subida originalmente, se puede concluir que no ha sido modificada.

Sencillo ejemplo

Veamos ahora una imagen que haya sido modificada donde vemos a Jesucristo en una planta. A la izquierda vemos la imagen ‘original’ y a la derecha la imagen tras pasar por el análisis ELA. La cara de Jesucristo aparece claramente modificada, pues como decimos, los bordes presentan una intensidad y tonalidad totalmente distinta al resto de la imagen.

Como curiosidad, también vemos en la esquina superior derecha una mancha horizontal blanca que se corresponde con el nick de la persona que ha creado la imagen. Por supuesto, eso no estaba ahí en la imagen original tomada con la cámara y por eso también sus bordes tienen una intensidad totalmente distinta.

Al principio puede que nos cueste un poco entender cómo funciona este análisis, pero según vayamos practicando nos irá resultando cada vez más sencillo. Solo debemos tener en cuenta, como hemos indicado antes, analizar la imagen original o en su defecto la que esté más próxima a la original y que haya sido descargada/guardada tan pocas veces como sea posible.

La web proporciona un pequeño curso desde donde podemos comenzar a analizar imágenes, desde algunos ejemplos más sencillos hasta otros más complejos. No solo mostrarán cómo se usa el análisis ELA, sino también otras herramientas menos potentes (pero igual de útiles) que podrán ayudarnos en nuestro análisis forense de una imagen.