Cómo la inteligencia artificial falsifica las imágenes de satélite

El incendio de Central Park parece verse como una columna de humo y una línea de llamas en la imagen de satélite. Las luces de colores en la noche de Diwali en India, cuando se ven desde el espacio, parecen mostrar la actividad generalizada de los fuegos artificiales.

Ambas imágenes ilustran lo que un nuevo estudio de la Universidad de Washington llama “falsificación de ubicación”. Las fotos, hechas por diferentes personas para diferentes propósitos, son falsas pero parecen imágenes reales de lugares reales. Con tecnologías de inteligencia artificial más sofisticadas disponibles en la actualidad, los científicos advierten que tal “geografía falsa” podría convertirse en un problema creciente.

Entonces usando satélite fotos de tres ciudades y basándose en la manipulación de archivos de video y audio, un equipo de científicos se propuso identificar nuevas formas de detectar imágenes de satélite falsas, advirtiendo sobre los peligros de las falsas datos geoespaciales y pedir un sistema de verificación de datos geográficos.

“No es solo Photoshop. Hace que los datos parezcan increíblemente realistas ”, dijo Bo Zhao, profesor asistente de geografía en la Universidad de Varsovia y autor principal del estudio, que se publicó el 21 de abril en la revista. Cartografía y ciencia de la información geográfica. “Las técnicas ya existen. Solo estamos tratando de revelar la posibilidad de usar las mismas técnicas y la necesidad de desarrollar una estrategia para enfrentar este problema “.

Como señalan Zhao y sus coautores, las ubicaciones falsas y otras inexactitudes han sido parte del mapeo desde la antigüedad. Esto se debe en parte a la propia naturaleza de traducir ubicaciones reales en forma de mapa, ya que ningún mapa puede capturar un lugar exactamente como es. Sin embargo, algunas inexactitudes en los mapas son falsificaciones creadas por los creadores de mapas. El término “ciudades de papel” significa ciudades, montañas, ríos u otros elementos falsos colocados discretamente en un mapa para evitar la infracción de los derechos de autor. En el extremo más despreocupado del espectro, el mapa de carreteras oficial del Departamento de Transporte de Michigan en la década de 1970 incluía las ciudades ficticias de Beatos y Goblu, la obra Beat OSU y Go Blue porque el entonces jefe de la facultad quería hablar en su alma mater. . mientras protege los derechos de autor del mapa.

Sin embargo, con el predominio de los sistemas de información geográfica, Google Earth y otros sistemas de imágenes por satélite, la suplantación de la ubicación se asocia con mucha más sofisticación, dicen los científicos, y conlleva mayores riesgos. En 2019, director de la Agencia Nacional de Inteligencia Geoespacial, una organización que proporciona mapas y análisis imágenes de satélite ya que el Departamento de Defensa de Estados Unidos sugiere que las imágenes de satélite manipuladas por inteligencia artificial podrían representar una seria amenaza para la seguridad nacional.

Para investigar cómo se pueden falsificar las imágenes de satélite, Zhao y su equipo recurrieron a una plataforma de inteligencia artificial que se utilizó para manipular otros tipos de archivos digitales. Cuando se aplica al dominio de mapeo, el algoritmo esencialmente aprende las características de las imágenes de satélite del archivo. área urbana, luego genera una imagen falsa al introducir las características de los rasgos de la imagen de satélite aprendidos en un mapa base diferente, similar a cómo los filtros de imágenes populares pueden mapear los rasgos de un rostro humano en un gato.

Luego, los investigadores combinaron mapas e imágenes de satélite de tres ciudades, Tacoma, Seattle y Beijing, para comparar características y crear nuevas imágenes de una ciudad, extraídas de las características de las otras dos. Designaron a Tacoma como su ciudad en un “mapa base” y luego examinaron cómo las características geográficas y las estructuras urbanas de Seattle (similares en topografía y uso del suelo) y Beijing (diferentes en ambos) pueden incluirse en la creación de imágenes falsas de Tacoma.

En el siguiente ejemplo, el vecindario de Tacom se muestra en el software de mapeo (esquina superior izquierda) y en la imagen de satélite (esquina superior derecha). Las sucesivas imágenes satelitales falsas profundas de la misma área reflejan los patrones visuales de Seattle y Beijing. Los edificios bajos y la vegetación designan la versión de Tacoma al estilo de Seattle en la parte inferior izquierda, mientras que los edificios más altos en Beijing, que AI ha alineado con las estructuras del edificio en la pintura de Tacoma, proyectan sombras, de ahí la apariencia oscura de las estructuras en la imagen. en la esquina inferior derecha. Sin embargo, tanto las redes de carreteras como la ubicación de los edificios son similares.

Los científicos enfatizan que puede ser difícil para el ojo inexperto detectar la diferencia entre verdadero y falso. Un espectador normal puede atribuir colores y sombras simplemente a una mala calidad de imagen. Para tratar de identificar una “falsificación”, los científicos se centraron en aspectos más técnicos del procesamiento de imágenes, como histogramas de color y dominios y frecuencias espaciales.

Algunas imágenes satelitales simuladas pueden tener un propósito, dijo Zhao, especialmente cuando se representan áreas geográficas durante períodos de tiempo para, por ejemplo, comprender la expansión urbana o el cambio climático. Puede haber una ubicación que no tenga imágenes durante un cierto período en el pasado o en la predicción del futuro, por lo que crear nuevas imágenes a partir de las existentes, e identificarlas claramente como simulaciones, puede llenar los vacíos y ayudar a proporcionar una perspectiva.

El propósito del estudio no era mostrar que los datos geoespaciales se puedan alterar, dijo Zhao. En cambio, los autores esperan aprender a detectar imágenes falsas para que los geógrafos puedan comenzar a desarrollar herramientas de lectura de datos, similares a los servicios de verificación de datos actuales, para el beneficio público.

“A medida que avanza la tecnología, este estudio tiene como objetivo fomentar una comprensión más holística de la información y los datos geográficos para que podamos desmitificar la fiabilidad absoluta de las imágenes satelitales u otros datos geoespaciales”, dijo Zhao. “También queremos desarrollar un pensamiento más prospectivo para tomar contramedidas como la verificación de datos cuando sea necesario”, dijo.

El estudio fue coautor de Yifan Sun, un graduado de la Facultad de Geografía de la Universidad de Varsovia; Shaozeng Zhang y Chunxue Xu de la Universidad Estatal de Oregon; y Chengbin Deng de la Universidad de Binghamton.