Bedrijven vertrouwen tegenwoordig sterk op documenten zoals pdf’s, gescande afbeeldingen en foto’s die via e‑mail of platforms worden uitgewisseld.
Maar hoe vaak twijfel je aan de authenticiteit van deze bestanden? Een simpele foto van een beschadigd product of een screenshot van een bankoverschrijving kan digitaal zijn aangepast op manieren die moeilijk te zien zijn. Met tools zoals Photoshop en AI‑gegenereerde bewerkingen die steeds toegankelijker worden, groeit het risico op beeldmanipulatie.
Als je je zich zorgen maakt over het verifiëren van de legitimiteit van ontvangen documenten, ben je niet de enige. Gelukkig kan geautomatiseerde software voor detectie van beeldmanipulatie helpen.
In deze blog verkennen we de verschillende soorten beeldmanipulatie, hoe je ze kunt herkennen en welke oplossingen uw processen kunnen beschermen.
Key Takeaways
- Beeldmanipulatie, zoals copy‑move‑ of splice‑aanvallen, kan zo worden uitgevoerd dat het met het blote oog moeilijk te detecteren is.
- Geavanceerde technieken, zoals ruis inspectie, copy/move‑detectie en splice‑detectie, bieden efficiënte methoden om beeldmanipulatie te identificeren.
- Gratis online tools zoals Fake Image Detector zijn geschikt voor het analyseren van kleine aantallen documenten of incidenteel gebruik.
- Software zoals Klippa DocHorizon bieden geavanceerde mogelijkheden en maken automatische detectie van beeldmanipulatie binnen enkele seconden mogelijk.
Wat is beeldmanipulatie?
Beeldmanipulatie, ook wel fotomanipulatie genoemd, is het bewerken of aanpassen van afbeeldingen met de intentie te misleiden, bedriegen of informatie onjuist weer te geven.
Technieken zoals copy‑move, splicing, inpainting en deepfakes kunnen elementen toevoegen, verwijderen of wijzigen en zo misleidende beelden creëren.
Soorten beeldmanipulatie bij fraudegevallen
Beeldmanipulatie kan op verschillende manieren worden uitgevoerd. Hieronder worden de verschillende manipulaties beschreven die fraudeurs kunnen inzetten.
Copy‑move of photomontage
Copy‑move of photomontage is een vorm van beeldmanipulatie waarbij een gebied uit één deel van een afbeelding wordt gekopieerd en in een ander deel van dezelfde afbeelding wordt geplakt om informatie te verbergen of een vals beeld te creëren. Hierbij wordt een object gedupliceerd en op een andere plek geplaatst om elementen toe te voegen of te verbergen.
Voorbeeld van fraude: Stel dat een verkoper terugkomt van een zakenreis en onkostendeclaratie indient. Hij of zij kan een “1” van het bonnetje kopiëren en voor het totaalbedrag “10” plakken, waardoor het ineens €110 lijkt en de kosten veel hoger lijken dan ze in werkelijkheid zijn.
Splicing
Splicing is een techniek waarbij onderdelen van meerdere afbeeldingen worden gecombineerd tot één misleidende afbeelding. Vaak worden verschillende foto’s samengevoegd of wordt de inhoud van individuele foto’s aangepast om een onjuiste weergave van een gebeurtenis of object te creëren.
Voorbeeld van fraude: Iemand die een verzekeringsmaatschappij wil bedriegen kan verschillende beelden samenvoegen tot één composietfoto, waarbij meerdere beschadigde eigendommen of ongevallen gecombineerd worden om een frauduleuze claim te ondersteunen en mogelijk een hogere uitkering te krijgen.
Inpainting
Bij inpainting worden objecten of delen van een afbeelding verwijderd of aangepast en worden de lege plekken opgevuld met nieuw, kunstmatig gegenereerde inhoud. Het doel van deze techniek is dat de ingrepen naadloos aansluiten bij de rest van de afbeelding, waardoor de wijzigingen moeilijk te detecteren zijn.
Voorbeeld van fraude: Neem vastgoedfraude als voorbeeld. Iemand kan foto’s van een woning manipuleren om potentiële kopers of huurders te misleiden. Ongewenste kenmerken, zoals structurele schade of onaantrekkelijke omgeving, kunnen worden weggewerkt of aangepast zodat de woning aantrekkelijker lijkt dan in werkelijkheid.
Deepfakes
Deepfakes zijn gemanipuleerde afbeeldingen of video’s waarbij iemands gezicht of uiterlijk met behulp van deep learning-technieken wordt vervangen door dat van iemand anders. Deze geavanceerde vervalsingen kunnen doen lijken alsof iemand iets heeft gezegd of gedaan wat niet waar is, Deepfakes vormen daardoor een risico voor desinformatie en vervalste content.
Voorbeeld van fraude: Stel dat iemand een bankrekening op naam van een ander wil openen. Ze kunnen deepfakes gebruiken om vervalste identiteitsdocumenten te maken tijdens het onboardingproces. Door een gemanipuleerde foto van zichzelf op een vals rijbewijs te plaatsen, kunnen ze zich als iemand anders voordoen en mogelijk zonder argwaan een bankrekening openen.
Er zijn veel manieren om afbeeldingen te manipuleren, en dat kan beangstigend zijn. Gelukkig zijn er ook technieken ontwikkeld om deze wijzigingen te detecteren. Laten we bekijken welke dat zijn.
Hoe beeldmanipulatie te detecteren is met forensische analyse en AI
Met technologische vooruitgang is het detecteren van beeldmanipulatie verbeterd. Er zijn nu verschillende technieken beschikbaar om gemanipuleerde afbeeldingen te identificeren en analyseren, zodat authenticiteit en nauwkeurigheid kunnen worden gewaarborgd. Hieronder staan enkele effectieve methoden die software kan gebruiken:
Ruis inspectie
In digitale beelden verwijst ruis naar willekeurige variaties in kleur en helderheid die tijdens het beeldopnameproces ontstaan. Het kan verschijnen als vlekjes, korreligheid of vervormingen in de afbeelding. Denk aan de “korrel” die je soms ziet in foto’s gemaakt bij weinig licht.
Hoe het werkt: Ruis inspectie zoekt naar inconsistenties in de ruispatronen door de afbeelding heen. Normaal gesproken is ruis redelijk consistent over een foto. Wanneer er echter manipulatie heeft plaatsgevonden, wijken de ruispatronen in bepaalde delen van de afbeelding mogelijk af. Door deze inconsistenties te analyseren, kunnen algoritmen gebieden identificeren die mogelijk zijn gemanipuleerd.
EXIF-analyse
EXIF-gegevens zijn metadata die in digitale afbeeldingen zijn verwerkt en informatie bevatten over de camera-instellingen, datum en andere details rond het maken van de foto. Het is als een set gegevens over de afbeelding.
Hoe het werkt: Bij EXIF-analyse wordt deze metadata gecontroleerd op inconsistenties die op manipulatie kunnen wijzen. Bijvoorbeeld: als iemand de datum op een bonnetje wijzigt naar een latere datum, kunnen de EXIF-gegevens aantonen dat de foto eerder is gemaakt dan de vermelde aankoopdatum. Ook ontbrekende of gewijzigde metadata kan verdenking van beeldmanipulatie oproepen.
Copy‑move detectie
Copy‑move detectie technieken hebben het doel gedupliceerde of verplaatste objecten binnen een afbeelding te identificeren.
Hoe het werkt: Copy‑move detectie algoritmen analyseren patronen, texturen en visuele kenmerken van verschillende gebieden om te ontdekken of objecten zijn gekopieerd, geplakt of verplaatst. Door deze kenmerken te vergelijken kunnen inconsistenties of herhaalde patronen worden opgespoord, wat op manipulatie kan wijzen.
Splicing-detectie
Splicing-detectiemethoden zijn bedoeld om gebieden in een afbeelding te identificeren waar verschillende delen uit aparte beelden zijn samengevoegd.
Hoe het werkt: Splicing-detectie algoritmen analyseren visuele kenmerken zoals belichting, schaduwen, texturen en andere aanwijzingen om regio’s met abrupte overgangen of inconsistenties te vinden. Dergelijke afwijkingen kunnen erop wijzen dat de afbeelding is gemanipuleerd door delen te combineren.
Deze technieken worden vaak gebruikt in software voor detectie van beeldmanipulatie om bedrijven tegen fraudeurs te beschermen. Er zijn verschillende gratis online tools beschikbaar als je een paar documenten of afbeeldingen wilt verifiëren.
Gratis tools om beeldvervalsing te detecteren
Gratis online tools voor het detecteren van beeldmanipulatie kunnen een goede optie zijn bij een klein aantal documenten. Je kunt de onderstaande tools overwegen:
Voor incidenteel gebruik kunnen gratis tools praktisch zijn; ze hebben echter beperkingen. Denk aan het ontbreken van opties voor bulk‑uploads en de noodzaak van handmatig invoeren. Bovendien kunnen privacyzorgen risico’s opleveren voor bedrijven, zeker gezien strenge regelgeving zoals de AVG.
Voor organisaties met meer geavanceerde behoeften zijn er premium oplossingen zoals Klippa DocHorizon. Deze bieden hogere nauwkeurigheid, grotere schaalbaarheid en verbeterde beveiliging, waardoor ze ideaal zijn voor bedrijven die betere prestaties nodig hebben bij taken zoals detectie van beeldmanipulatie.
Detecteer beeldmanipulatie automatisch met Klippa DocHorizon
Klippa DocHorizon is een premiumoplossing voor automatische detectie van beeldmanipulatie. Het maakt gebruik van drie methoden om documentfraude door beeldmanipulatie te identificeren en je te beschermen tegen fraudeurs: copy‑move‑analyse, metadata‑analyse en splicing‑detectie. Bij Klippa zorgen we ervoor dat de documenten waarmee je werkt legitiem zijn, zodat je beschermd bent tegen frauduleuze activiteiten.
Naast geautomatiseerde beeldmanipulatiedetectie biedt Klippa meerdere voordelen voor uw bedrijf:
- Bulk‑upload van documenten: controleer de authenticiteit van meerdere documenten tegelijk op grote schaal.
- Aangepaste workflows: stel uw documentworkflows in naar behoefte door eenvoudig relevante DocHorizon‑modules te koppelen: data‑extractie, capture, classificatie, conversie, anonimisering, verificatie en meer.
- Geen handmatige tussenkomst nodig: ons platform kan documenten automatisch ophalen uit e‑mail of andere tools, verwerken, de authenticiteit bevestigen en ordenen zoals jij wilt.
- AVG‑ en ISO‑certificering: versterk de beveiliging voor uw organisatie en uw partners.
- Hoge nauwkeurigheid voor diverse documenttypen: onze oplossing levert hoge nauwkeurigheid voor uiteenlopende documenten, waaronder financiële documenten en identiteitsbewijzen.
Bekijk onze webinar “Voorkom documentfraude met AI-afbeeldingen en Photoshop bewerkingen” om dit in actie te zien:
Bent je klaar om fraudedetectie te automatiseren? Neem vandaag nog contact op met onze experts en laat Klippa je stap voor stap door het proces begeleiden.
FAQ
Ja, Klippa gebruikt AI-technologieën zoals computer vision, machine learning en deep learning om documentfraude te detecteren. Deze technologieën werken samen met OCR om documentverwerking te automatiseren en de fraudedetectie te verbeteren.
Ja. Klippa biedt een gratis proefperiode met €25 aan tegoed, zodat je de functies en mogelijkheden van het platform kunt verkennen voordat je beslist.
Absoluut. Klippa voldoet aan wereldwijde normen voor gegevensprivacy, waaronder de AVG. Je gegevens zijn versleuteld, worden veilig verwerkt en worden nooit zonder jouw toestemming met derden gedeeld.
Klippa kan verschillende vormen van beeldmanipulatie detecteren, waaronder copy-move-manipulatie, splicing, inpainting, metadatawijziging en deepfake-afbeeldingsvervalsing. Deze technieken worden geïdentificeerd via AI-gestuurde forensische analyse.
Ja. Klippa’s tools voor beeldforensica werken op een breed scala aan bestandstypen, inclusief gescande PDF’s, digitale foto’s en screenshots. Zelfs beelden met lage resolutie of compressie kunnen worden geanalyseerd op tekenen van manipulatie.
EXIF-metadata bevat gegevens zoals datum, tijd, cameramodel en afbeeldingsinstellingen. Als metadata ontbreekt, is gewijzigd of niet overeenkomt met de beeldinhoud, kan dat duiden op mogelijke manipulatie. Klippa’s tools controleren automatisch metadata op anomalieën.
Zeker. Klippa DocHorizon ondersteunt massale uploads, waardoor organisaties honderden of duizenden documenten binnen enkele minuten kunnen verifiëren — ideaal voor workflows voor fraudepreventie met hoge volumes.
Ja. De AI-modellen van Klippa kunnen gezicht- of achtergrondinconsistenties detecteren die door deepfake-generatie zijn geïntroduceerd, en helpen zo identiteitsfraude te voorkomen bij processen zoals onboarding, KYC en accountopening.