Deepfake Tespiti
- Anasayfa
- Deepfake Tespiti
Deepfake tespiti, bir görüntünün veya videonun yapay zeka tarafından oluşturulup oluşturulmadığını veya değiştirilip değiştirilmediğini belirleme işlemidir.
Günümüzde teknoloji sadece suçun işleniş biçimini değil, masumiyetin ispatı ve suçun kanıtlanması süreçlerini de kökten değiştirdi. Özellikle yapay zeka ile üretilen deepfake videolar ve gelişmiş ses klonlama yazılımları, adli süreçlerde “sahte dijital delil” riskini ciddi biçimde artırdı.
Peki mahkemeye sunulan bir ses veya görüntü kaydının deepfake üretimi ya da montaj/manipülasyon olup olmadığı nasıl anlaşılır? İddia düzeyinde kalan “bu bana ait değil” savunması nasıl teknik ispata dönüşür? Bu yazıda, adli bilişim yaklaşımıyla deepfake tespiti, ses montajı tespiti ve dijital delilin mahkemede nasıl güçlendirileceğini adım adım ele alıyoruz.
Deepfake Tespiti
Deepfake Tespiti Neden Artık Daha Kritik?
Deepfake, yapay sinir ağlarıyla bir kişinin yüzünü, mimiklerini veya sesini farklı bir içerikle eşleştirip gerçeğe çok yakın şekilde değiştirme/üretme işlemidir. Bu nedenle tartışma, “bu kişi konuşuyor mu?” sorusundan çok daha kritik bir alana kayar:
Bu kayıt nereden geldi?
Hiç değiştirildi mi?
Kaç kez kopyalandı/aktarıldı?
Üzerinde işlem izi var mı?
Yani deepfake tespiti, yalnızca içerik analizi değil; aynı zamanda dijital delil doğrulama, dosya bütünlüğü ve delil zinciri problemidir.
Deepfake ve Ses Klonlama Nedir?
Ses Klonlama; Çok kısa bir ses örneğinden, kişinin hiç söylemediği cümlelerin “söyletilmesi” mümkündür. Bu, ses manipülasyonu tespiti ihtiyacını doğurur.
Görüntü Manipülasyonu
Ağız hareketleri ve yüz ifadeleri farklı bir senaryoya uyarlanabilir; ortaya “konuşuyormuş gibi” görünen sahte video çıkar. Bu da doğrudan deepfake tespiti kapsamına girer.
Deepfake Tespiti İçin Adli Bilişimde 4 Temel Soru
Adli bilişim uzmanları “tahmin” yerine ölçülebilir sorular üzerinden ilerler. Deepfake analizi veya ses montajı analizi sürecinde genellikle şu 4 başlık yanıtlanır:
Kaynak (Origin): Dosya hangi cihazla/uygulamayla üretildi?
Bütünlük (Integrity): Dosya üretildikten sonra oynandı mı? (hash, codec, yeniden kodlama izleri)
Delil Zinciri (Chain of Custody): Elde etme–aktarım–saklama sürecinde bozuldu mu?
Tutarlılık: Ses ve görüntü katmanları teknik olarak birbiriyle uyumlu mu?
Bu çerçeve, deepfake tespitini mahkeme açısından “kanıtlanabilir” zemine taşır.
Deepfake Tespiti ve Sahte Dijital Delil İçin Adli İncelemenin 5 Kritik Aşaması
1) Dijital Parmak İzi: Hash Doğrulama
Her dosyanın benzersiz bir “dijital parmak izi” olan hash değeri vardır. Dosyada tek bir bit değişse bile hash değişir. Bu nedenle hash doğrulama, dosyanın sonradan değiştirildiğini gösterebilen en kritik bütünlük adımlarından biridir.
Özet: Orijinal dosya ile mahkemeye sunulan kopya aynı değilse, dijital delil bütünlüğü tartışmalı hale gelir ve deepfake tespiti açısından şüphe artar.
2) Metadata Analizi (Dosya Kimliği)
Video/ses dosyaları çoğu zaman “dosya kimliği” sayılabilecek metadata izleri taşır: oluşturulma tarihi, kullanılan cihaz/yazılım, zaman bilgisi, bazen konum verileri vb. Deepfake veya kurgu içeriklerde metadata:
tutarsız olabilir,
beklenmedik biçimde boş/silinmiş olabilir,
aktarım geçmişine dair izler barındırabilir.
Metadata analizi tek başına kesin hüküm değildir; ancak deepfake tespiti şüphesini güçlendiren veya zayıflatan kritik bir katmandır.
3) Codec / Bit-rate / Yeniden Kodlama (Re-encoding) İzleri
Montajlanan veya yeniden işlenen dosyalar çoğu zaman tekrar kodlanır. Bu da ölçülebilir izler bırakır:
codec analizi,
bit-rate davranışı,
“encoder signature” (kodlayıcı imzası),
sahne/segment geçişlerinde anormal değişimler.
Örneğin farklı bölümlerde bit-rate davranışı değişiyorsa veya kodlayıcı imzası beklenmedikse, içerik “tek seferde üretilmiş doğal kayıt” olmaktan uzaklaşır. Bu bulgular deepfake tespiti için önemli teknik göstergelerdir.
4) Sesin Röntgeni: Spektrogram Analizi ve Gürültü Sürekliliği
Spektrogram analizi, sesin frekans-zaman düzleminde incelenmesidir. İnsan kulağı kesme/yapıştırma izlerini duymayabilir; ama spektrogramda şu işaretler belirginleşebilir:
arka plan gürültüsünde ani boşluklar,
kelime geçişlerinde frekans tutarsızlıkları,
doğal olmayan “metalik” bantlar,
gürültü sürekliliğinin bozulması.
Bu aşama, özellikle ses klonlama şüphesi veya ses montajı iddiasında deepfake tespiti sürecinin en verimli inceleme alanlarından biridir.
5) ENF Analizi (Şebeke Frekansı Analizi) – Uygunsa
Bazı kayıtlarda ortamda bulunan elektrik şebekesinin frekans dalgalanması kayda “uğultu” olarak sızabilir. ENF analizi, uygun koşullarda bu izleri kullanarak kaydın zaman tutarlılığını değerlendirmeye yardımcı olur.
Not: Her kayıtta uygulanamaz; kayıt koşullarına ve içerikte ENF izinin bulunmasına bağlıdır.
“Bu Kayıt Bana Ait Değil” Diyorsanız Deepfake Tespiti İçin Ne Yapmalısınız?
Eğer size karşı bir deepfake veya montaj kaydı delil olarak sunulduysa, savunmayı soyut düzeyden çıkarıp teknik zemine taşımanız gerekir:
Aslını isteyin: WhatsApp/sosyal medya kopyası yerine mümkünse orijinal dosya ve kaynak cihaz talep edin.
Ekran kaydıyla yetinmeyin: Ekran kaydı çoğu zaman en fazla kayıp ve en zayıf delil gücüne sahip formattır.
Delil zincirini sorgulayın: Dosya kimden geldi, nerede tutuldu, kaç kez aktarıldı?
Mahkemeye uygun uzman raporu alın: Teknik bulguların raporlanması davanın seyrini doğrudan etkiler. Uzman mütalaası veya bilirkişi değerlendirmesi gündeme gelebilir.
Kısa not: Hukuki strateji somut olaya göre değişir; deepfake tespiti ile hukuki yol haritası birlikte yürütülmelidir.
Sonuç: Deepfake Tespiti Bilimsel İncelemeyle Sahte Delili Görünür Kılar
Dijital dünyada hiçbir sahtecilik kusursuz değildir. Yapay zekâ ne kadar gelişirse gelişsin; deepfake tespiti, dijital adli inceleme, ses montajı analizi ve dosya bütünlüğü odaklı metodolojiler, manipülasyonları görünür kılacak araçlara sahiptir.
DNA Kriminal ve Adli Bilişim olarak; deepfake video analizi, ses kaydı inceleme, metadata analizi, hash doğrulama, spektrogram/ENF değerlendirmeleri ve delil zinciri kontrolü ile şüpheli içerikleri bilimsel yöntemlerle analiz ediyor; mahkemeye uygun teknik raporlamayı destekliyoruz.
1) Deepfake tespiti nedir?
Deepfake tespiti; yapay zekâ ile üretilmiş veya manipüle edilmiş ses/görüntü içeriklerinin, dosya bütünlüğü, teknik izler ve adli analiz yöntemleri ile gerçek olup olmadığının incelenmesidir.
2) Deepfake video mahkemede delil olarak kullanılabilir mi?
Bir içerik mahkemeye delil olarak sunulabilir; ancak delilin kaynağı, bütünlüğü ve delil zinciri net değilse delil değeri tartışmalı hale gelir. Deepfake şüphesi varsa teknik inceleme şarttır.
3) “Bu kayıt bana ait değil” demek yeterli mi?
Hayır. Bu iddianın etkili olabilmesi için deepfake tespiti kapsamında teknik bulgularla desteklenmesi gerekir. Hash, metadata, yeniden kodlama izleri ve ses/görüntü tutarlılığı bu noktada kritik rol oynar.
4) WhatsApp’tan gelen ses kaydı orijinal delil sayılır mı?
Çoğu durumda WhatsApp gibi uygulamalar dosyayı sıkıştırabilir, dönüştürebilir veya yeniden kodlayabilir. Bu nedenle mümkünse orijinal dosya ve kaynak cihaz üzerinden inceleme yapılması daha sağlıklıdır.
5) Ekran kaydı delil açısından neden zayıftır?
Ekran kaydı; kaynağı belirsizleştirir, kaliteyi düşürür ve çoğu zaman dosyanın üretim/aktarım izlerini bozar. Bu yüzden deepfake tespiti açısından en zayıf formatlardan biridir.
6) Spektrogram analizi ses montajını kesin olarak gösterir mi?
Spektrogram analizi çok güçlü bir yöntemdir; ancak tek başına “kesin hüküm” yerine, diğer teknik bulgularla birlikte değerlendirilir. Özellikle gürültü sürekliliği bozulmaları ve kesme izleri önemli göstergelerdir.
7) Hash doğrulama neyi kanıtlar?
Hash doğrulama, dosyanın sonradan değiştirilip değiştirilmediğini anlamaya yarar. Dosya üzerinde tek bir bit bile değişse hash değeri farklı çıkar.
8) ENF analizi her kayıtta yapılabilir mi?
Hayır. ENF analizi yalnızca kayıtta şebeke frekansına dair izler varsa uygulanabilir. Ortam koşulları ve kayıt cihazı bu yöntemin kullanılabilirliğini belirler.
Hemen İnceleme Başlatın: Şüpheli bir kayıtla mı karşı karşıyasınız? Kaydın kaynağını, bütünlüğünü ve teknik tutarlılığını uzman incelemesiyle netleştirin.
0552 676 11 00