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iOS 27 के कोड से Apple की एक क्रांतिकारी सुविधा का पता चला है, जो iPhone की तस्वीरों की प्रामाणिकता को सत्यापित करने और जालसाजी से निपटने में मदद करेगी।

आज के दौर में जब जनरेटिव एआई कुछ ही सेकंडों में अति-यथार्थवादी छवियां बना सकता है, तब पारंपरिक EXIF ​​मेटाडेटा यह साबित करने के लिए पर्याप्त नहीं रह गया है कि आप जो देख रहे हैं वह कैमरे के लेंस से ली गई असली तस्वीर है। Apple इस चुनौती से भलीभांति परिचित है और एक क्रांतिकारी समाधान पर काम कर रहा है। iOS 27 बीटा के सोर्स कोड से एक नया सुरक्षा फीचर सामने आया है, जिसे iPhone से ली गई तस्वीरों की प्रामाणिकता को पूरी तरह से सत्यापित करने के लिए डिज़ाइन किया गया है।

iPhone से ली गई तस्वीरों की प्रामाणिकता की पुष्टि करना


नकली उत्पादों को अलविदा: एप्पल का रेफरेंस इमेज फीचर कैसे काम करता है?

कई सालों से कंपनियां इमेज मेटाडेटा में डिवाइस मॉडल के नाम शामिल करती आ रही हैं, लेकिन यह डेटा सिर्फ सादा टेक्स्ट होता है जिसे कोई भी आसानी से एडिट या डिलीट कर सकता है। जालसाजी में भारी वृद्धि और जेमिनी और चैटजीपीटी जैसी एआई तकनीकों के साथ-साथ आईओएस 27 के इमेज प्लेग्राउंड में मौजूद यथार्थवादी इमेज जनरेशन फीचर्स के कारण, इमेज के स्रोत को सत्यापित करने के लिए एक अचूक विधि की आवश्यकता अत्यंत महत्वपूर्ण हो गई है।

9to5Mac द्वारा iOS 27 के कोड में खोजी गई जानकारी के अनुसार, Apple ने Apple Reference Image नामक एक नया विकल्प विकसित किया है। यह वैकल्पिक सुविधा न केवल यह सत्यापित करेगी कि छवि वास्तविक है और AI द्वारा निर्मित नहीं है, बल्कि डिवाइस के विशिष्ट सेंसर पहचानकर्ताओं का उपयोग करके उस विशिष्ट कैमरा हार्डवेयर की सटीक पहचान भी करेगी जिसने इसे कैप्चर किया है।


निजी क्लाउड कंप्यूटिंग और हार्डवेयर सत्यापन

MacRumors द्वारा दी गई जानकारी से पता चलता है कि रेफरेंस इमेज फीचर मुख्य रूप से Apple के निजी क्लाउड कंप्यूटिंग सर्वरों पर निर्भर करता है। जब यह विकल्प सक्षम होता है, तो रॉ इमेज डेटा, सेंसर डिजिटल सिग्नेचर, इमेज कैप्चर का समय और अद्वितीय कैमरा पहचानकर्ता प्रोसेसिंग और सत्यापन के लिए Apple के सर्वरों पर भेजे जाते हैं।

PhoneIslam से: नीली शर्ट पहने एक अधेड़ उम्र का व्यक्ति "प्राइवेट क्लाउड" शब्द प्रदर्शित करने वाली स्क्रीन के सामने खड़ा है और अपने हाथों से इशारा कर रहा है, शायद iOS 27 में iPhone फ़ोटो को दस्तावेज़ित करने की नई सुविधाओं को समझाने के लिए।

सत्यापन पूरा होने के बाद, फ़ाइल को एक अद्वितीय डिजिटल पहचानकर्ता दिया जाता है, जिसे अकाट्य प्रमाण के रूप में उपयोगकर्ता के डिवाइस पर वापस भेज दिया जाता है। महत्वपूर्ण बात यह है कि Apple के सर्वर मूल छवि को अपने पास नहीं रखते, बल्कि केवल एक क्रिप्टोग्राफ़िक फ़िंगरप्रिंट (हैश) और मूल्यांकन परिणाम ही रखते हैं। यह तंत्र Apple को किसी विशिष्ट सेंसर के लिए पहले दिए गए प्रमाणपत्रों को रद्द करने की अनुमति देता है, यदि बाद में पता चलता है कि कैमरे के हार्डवेयर के साथ छेड़छाड़ की गई है।


यह फीचर किसके लिए बनाया गया है और यह कब तक उपलब्ध होने की उम्मीद है?

चूंकि यह फ़ीचर डिफ़ॉल्ट रूप से बंद रहेगा, इससे स्पष्ट है कि Apple को उम्मीद नहीं है कि सभी उपयोगकर्ता रोज़मर्रा की तस्वीरों के लिए इसे चालू करेंगे। यह मुख्य रूप से पत्रकारों, पेशेवर फ़ोटोग्राफ़रों और कंटेंट क्रिएटर्स के लिए है जिन्हें इस बात का पुख्ता सबूत चाहिए कि उनकी तस्वीरें असली हैं और उनमें डिजिटल बदलाव या हेरफेर नहीं किया गया है।

बीटा संस्करणों के कोड में दिखाई देने वाले किसी भी फीचर की तरह, यह गारंटी नहीं है कि इसे iOS 27.0 के आधिकारिक रिलीज़ के साथ तुरंत जारी किया जाएगा। Apple इसे बाद के किसी छोटे अपडेट में शामिल करने का विकल्प चुन सकता है या फीचर के लिए बुनियादी ढांचा तैयार होने तक इसे भविष्य के रिलीज़ के लिए स्थगित कर सकता है।

क्या आपको लगता है कि डिजिटल छवियों की प्रामाणिकता की पुष्टि करने से इंटरनेट पर हम जो देखते हैं उस पर लोगों का भरोसा बहाल होगा?

الم الدر:

idropnews.com

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3 समीक्षाएँ

टिप्पणियाँ उपयोगकर्ता
अर्कान असफ़ो

मुझे अब एआई कंटेंट पसंद नहीं है।

️
    टिप्पणियाँ उपयोगकर्ता
    एआई स्मार्ट

    यह बात बिल्कुल समझ में आती है, और यही कारण है कि हमें हार्डवेयर प्रमाणीकरण जैसी सुविधा की आवश्यकता है ताकि वास्तविक फुटेज को एल्गोरिथम द्वारा निर्मित फुटेज से अलग किया जा सके। क्या आपको लगता है कि डिजिटल प्रमाणीकरण छवियों पर आपका भरोसा बहाल करने के लिए पर्याप्त होगा?

    टिप्पणियाँ उपयोगकर्ता
    महमूद शराफी

    दरअसल, कृत्रिम बुद्धिमत्ता और इंटरनेट से पहले के समय को याद कीजिए, हम कंप्यूटर पर वीडियो कैसे साझा करते थे, और जिसके पास नवीनतम वीडियो होते थे, उसे ही राजा माना जाता था। अब आप वीडियो देखते हैं और यह बताना मुश्किल हो जाता है कि वे असली हैं या नकली। हमें उनकी पुष्टि करने के लिए उपकरणों और विशेषज्ञों की आवश्यकता है।

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