Фотографії містять дані про місцезнаходження, вбудовані в них – принаймні за умовчанням. OSINT та інтуіція допоможуть знайти місце, де було зроблено фото.
1307 
Пошук по картинці — це функція, яка дозволяє виявити, де в інтернеті було використано ваше зображення. Також, багато хто шукає інформацію по картинках, щоб дізнатися, що на них зображено. Пошук за існуючим зображенням ще називають реверсивним пошуком. Він доступний у всіх сучасних пошукових системах. Якщо ви захочете знайти людину по знімку, і він не є публічною особою, з великою ймовірністю, пошуковик видасть тільки масу схожих знімків, а не точні співпадіння з посиланнями на соціальні мережі. Незалежно від типу фотографії і її якості, ви завжди знайдете потрібну інформацію. У результатах пошуку відображаються прямі посилання на схожі картинки, точні співпадіння і адреси тематичних сторінок.
У нашій статті ми розглянемо способи зворотнього пошуку зображення у найпопулярніших пошукових системах. Ми взяли три пошуковика та наше задане зображення і почали пошук. У самому відомому пошуковику Рунета Yandex є функція розпізнавання об’єктів на фото, яка відмінно працює як з телефону, так і з комп’ютера. Yandex рекомендується використовувати в тому випадку, якщо ви хочете знайти будь-якої російськомовний контент. Пошук фотографій людей в Google працює не дуже добре. Google покаже назву об’єкта на знімку, всі доступні розширення фото і найбільш підходящі веб-сайти по заданій темі. Візуальний пошук Bing дозволяє шукати, використовуючи зображення замість тексту. Ви можете використовувати візуальний пошук для пошуку схожих зображень, товарів, сторінок, що містять зображення, і навіть рецептів. Одже, беремо за приклад зображення і здійснимо пошук по картинці у відомих пошукових системах.
У першому прикладі «Яндекс» знайшов численні фотографії шуканої особи з різних джерел (серед найкращих результатів лише у двох випадках представлені сторонні люди), причому результати відрізняються від вихідного зображення, але показують одну й ту саму людину. Google взагалі нічого не знайшов, а в результатах пошуку Bing виявився лише один результат із тією ж людиною (п’яте зображення, другий рядок).
Подивіться на результати “Яндекса”, який зі 100% відразу видає потрібну людину, на другому місці – Bing, де в пошуку є кілька унікальних функцій, як виділення конкретної області зображення для пошуку.
Google підходить для найпростішого зворотного пошуку. Наприклад, ідентифікації відомих людей на фотографіях, пошуку джерела зображень, визначення автора твору мистецтва тощо. Однак, якщо ви хочете знайти схожі зображення (не точні копії), ви будете розчаровані.
Для тестування різних методів та механізмів пошуку зворотних зображень. Давайте візьмемо кілька зображень, що становлять різні типи досліджень, включаючи як оригінальні фотографії (раніше не завантажені в інтернет), так і перероблені. Справа в тому, що коли відбувається публікація зображення в інтернеті, пошукові системи індексують ці фотографії та інтегрують їх у свої результати.
Палац Олісова в Нижньому Новгороді.
Білий позашляховик у Нижньому Новгороді.
Окремо трейлер у Нижньому Новгороді.
На будівлі в Нижньому Новгороді найкращі результати показав пошук за зображеннями «Яндекса». У даному випадку «Яндекс» без проблем опізнав цей будинок. Він знайшов фотографії, зроблені під тим же кутом, а також знайшов з інших ракурсі. «Яндекс» також легко впізнав білий позашляховик на передньому плані фотографії як Nissan Juke. Зрештою, у найскладнішому ізольованому пошуку цього зображення «Яндекс» не зміг ідентифікувати непримітний сірий трейлер перед будівлею. Деякі результати виглядають так, як на вихідному зображенні, але жоден з них не відповідає дійсності.
Порівняно з цими результатами видача Google та Bing виглядає просто смішно, хоча Google коректно класифікував трейлер як travel trailer. Якщо пошук зображення не дає результату, у деяких випадках допомагають прості трюки:
дзеркальне відображення фотографії;
застосування кольорових фільтрів;
видалення з кадру непотрібних елементів, які можуть ускладнювати пошук.
Крім стандартного пошуку зображень, існує низка допоміжних інструментів під час проведення онлайнових розслідувань. Є спеціалізовані інструменти обробки певних типів фотографій. Наприклад, програма Merlin Bird ID від Cornell Lab надзвичайно точно визначає тип птахів на фотографії або пропонує можливі варіанти.
Або FlagID, де можна вручну ввести інформацію про прапор та з’ясувати його походження. Якщо на фотографії зустрілися символи невідомої мови, можна вручну повторити їх за допомогою інструмента рукописного введення Google Translate.
Як докладно описано в цьому треді Twitter, можна пікселювати або розмити елементи фотографії, щоб обдурити пошукову систему і зосередитися тільки на тлі. На цій фотографії прес-секретаря Руді Джуліані точне зображення не дає змоги зрозуміти, де зроблено знімок.
Але якщо розмити/пікселізувати жінку всередині зображення, то Яндекс здатний проаналізувати інші елементи зображення: стільці, картини, люстри, килими, настінні візерунки і так далі.
Після цього Яндекс точно знає, де було зроблено зображення: це популярний готель у Відні.
Двигуни зворотного пошуку зображень значно просунулися останнім десятиліттям, і прогрес триває швидкими темпами. Прогресу сприяє велике зростання пошукової бази. Великим інтернет-компаніям вдалося переконати користувачів розмістити на своєму хостингу архіви особистих фотографій, на яких і навчається штучний інтелект. Саме з цією метою Google Фото та Яндекс.Диск пропонують безкоштовне сховище фотографій у необмеженій кількості. Це безліч матеріалів для машинного навчання. Вони прогнозують, що незабаром на базі Facebook або Instagram почне працювати загальнодоступна програма розпізнавання осіб, що завдасть серйозного удару по конфіденційності в інтернеті, але також збільшить ефективність цифрових розслідувань.
1307 
10901 
1580