Reklam ver...

Kodu Görmek…



Yazar Oruc Türker Özger
Mesleği Bilgi Teknolojileri Uzmanı
  Yazar, müzisyen
web Klik Medya
e-mail  

 

“Görmek, uzun zamandır inanmak demek değil. Aslına bakarsanız gördüğünüzle onun esasen olduğu şey arasında hiçbir birliktelik de yok artık” Darmouth Eğitim kurumları’nın genç profesörlerinden Hany Farid, 2004 yılının temmuzunda böyle söylüyordu. Gazetelerin, reklâmların, iş hayatının, ticaretin giderek web tabanlılaştığı günlerde, sayısal imgelerin yeni biçimi böyle özetleniyordu.

Alin Popescu adındaki lisans öğrencisi ile beraber geliştirdikleri bir matematiksel teknik, gerçek bir resimle oynanmış diğeri arasındaki farkı anlatmak da kullanılabiliyordu. Saddam Hüseyin ile el sıkışan bir Usame bin Ladin fotoğrafının ya da iki rakip firma CEO sunun el sıkıştığı fotoğrafın “gizli-birleşme” başlığıyla haber olduğunu düşünün.

Aynı yıl 6.sı Toronto da düzenlenen Uluslararası Bilgi Gizleme Buluşması’nda duyurulan Dartmouth algoritması, fotoğraf üzerinde herhangi bir sayısal müdahaleyi belirleyebiliyor. Algoritmanın resimler üzerinde oynamaları tespit yeteneği, iki kareyi birleştirmeler, nesneleri ya da insanları ekleyip, çerçeveden çıkarmalar gibi akla gelen basit girişimlerle sınırlı değil.
Piyasada bulunan sıradan yazılımlar bile sayısal resimler üzerinde oynamalar yapabilmeye olanak veriyor. Zararsız gibi gözüken bu yetenek haberlerde, kamuoyuna etkilemede, ticari ya da herhangi başka türlü “güven” duygusu oluşturmada kullanıldığında korkutucu sonuçlar ortaya çıkarıyor. Geri dönüşü olanaksız toplumsal algı hasarlarına yol açıyor.

Geçmişin üzerinde oynanmış fotoğrafları, moda dergilerinden günlük gazetelerin yaratık benzetimlerine ya da sinema filmlerindeki dev canavarlara çeşitleniyorken, bugünün bilgisayarları giderek daha çok insanın resim üzerinde daha etkin oynamasına fırsat veriyor. Negatifleri değiştirirken, karanlık oda koşullarında ya da baskı aşamasındaki işlemlerde uzmanca müdahaleler gerektiren eski tip fotoğraflar, bilgisayar dilinin sıfırları ve birlerine dönüşüp sayısallaşınca, fotoğrafı değiştirmede bütün güçlükler aşılıyor.

Piksellerin ve noktacıkların bir birleşimi olan sayısal görüntü, her pikselde bir renk ve parlaklık değeri taşıyan sayıları tutar. İki resmi birleştirip yepyeni bir tek resim elde etmek için yapmak gereken pikselleri değiştirmek. Bükülmeli, uzamalı, gölgelenmeli ve böylelikle değişmelidir pikseller.

Sonuçta ortaya çıkan, genellikle inanılası olamayan, gerçekçi gözükmeyen bir resimden çok uzak… Günümüz teknolojisiyle, bir resme bakıp onun gerçek mi sahte mi olduğuna karar vermek pek de kolay değil. Bu iş için resmin ardında yatan kodu görmek, oynamaların ipuçlarını araştırmak gerekiyor.

Algoritmalar, resmin dönüşüm evreleri boyunca istem dışı oluşturulan delil nitelikli izler arıyor. Bütün sayısal görüntülerde istatistiksel ipuçları gizlidir. Şu yada bu biçimde değiştirilmiş bütün resimlerde istatistiksel düzende değişir. Sayısallaşan hiç bir görüntü artık gelişigüzel değildir. Bir daktilonun önüne bir maymunu yerleştirmek, bir Shakespeare oyunu ortaya çıkarmak için ne kadar yeterliyse; piksellerin sayfaya serpilmiş rasgele kümesi de doğal bir görüntüye o ölçüde yol açabilir. Sayısallaşan her şeyin istatistiksel bir düzenliliği olmak zorundadır.

Matematiksel düzeni tarayarak “hissedebilen” algoritma modelleri en ufak değişimi bile raporlayabilir. Küçük sayısal dokunuşlar görüntünün sayısal diziliminde yapısal değişimlere sebep olur.

Sayısal medyaları dönüştürme, düzenleme herhangi bir biçimde değiştirme teknolojisindeki baş döndürücü artış, insanlığı medya ürünlerinin adli süreçlerde delil kabul edilmemesi sonucuna götürmüştü.  Algoritmalar sayesinde sayısal ilişkiyi çözerek gerçeğe duyulan inancı yeniden kazanmak, tazelemek mümkün… Böylece fotoğraflar, yasal süreçlerde temize çıkma ya da suçlu bulunma nedeni sayılabilecek.

Dr. Farid’in sayısal görüntülere işlenen mesajları saptayan programını ABD Adalet Bakanlığı finanse ediyor. Çünkü Farid’in sayısal fotoğrafların çözümlemeleri üzerine geliştirdiği bilgisayar programı ABD’de savcılar tarafından kullanılıyor.
Dr. Farid sayısal görüntü analiz tekniklerini bugünlerde de sanat eserlerinin incelenmesinde kullanıyor. Çalışmayı yürüten Dartmouth College öğretim üyeleri Hany Farid ve Daniel Rockmore ve doktora öğrencisi Siwei Lyu, yazılımı sanat eserleri üzerinde denemeye İlk olarak, Dartmouth College bünyesindeki Hood Müzesi’nde bulunan Perugio freski ile başladı. Eserin büyük bir fotoğrafı çeken ekip, negatifi 20×25 cm olan dev fotoğraf, daha sonra 16.852 x 18.204 piksel ebadında sayısallaştırdı. Daha sonra freskteki altı adet insan yüzü, 256×256’lık yüzlerce küçük parçaya bölündü. Her bir bölüm 9 ayrı analiz filtresinden geçirildi. Her bir filtre o parçanın dikey, yatay çizgilerini yüksek alçak frekanslarını kayda geçirmede kullanıldı.

Filtreden geçirilen resimler daha sonra algoritmik analizlerden geçirilerek, rakamsal seriler çıkarıldı. Analizler, sanatçının resim yapma tekniği ile sayısal görüntü sayı serileri arasında ilişki bulunduğunu ve fırça darbelerinin birbirlerine benzedikçe farklı imgelere ait sayısal serilerin de birbirlerine yakınlaştıklarını ortaya koyuyordu. Sayısal değerler grafiğe yansıtıldığında ise, örneğin freskteki Madonna’nın veya azizlerin yüzü, sayıların birbirlerine yakınlaşması şeklinde görülebiliyordu. Sayısal ve grafiksel analizlere göre profesörler, freskin son üç yüzünün bir başka ressam tarafından yapıldığı sonucuna vardı. Tekniğin en çok ses getiren başarısı ise Flemenk ressam Pieter Brügel’e ait olduğu düşünülen 5 tablonun imitasyon olduğunu ortaya çıkarması oldu.

Kuratörler ve sanat uzmanları matematiksel yöntemlere kucak açmak için henüz erken olduğunu belirtiyor. Kimilerine göre bilgisayar programı taklit teşhisinde tek başına yeterli olamaz; algoritma ancak var olan bir şüpheyi desteklemek için kullanılabilir. Sanat dünyası şimdilik hiçbir bilimsel yöntemin bir uzmanın gözü kadar keskin olamayacağına inanıyor. New York Metropolitan Müzesi sanat danışmanlarından Nadine Orenstein, algoritma ve diğer matematiksel tekniklerin sanat eserlerini idrak edecek kadar esnemesine şüpheyle bakanlardan. Çalışmayı değerlendiren Stanford Üniversitesi istatistik profesörü David Donoho, tekniğin kayda değer olduğunu, ancak gerçek sanat uzmanının ortaya attığı bir iddianın doğrulanmasına yardım edecek nitelikte olduğunu savunuyor.

Yazılımın gerçek sanat uzmanlarının yerini alamayacağını kabul eden Dr. Farid, tekniğin bir resimde birden fazla ressamın katkısı olup olmadığı konusunda uzmanlaşabileceğini belirtiyor. Tek resimde birden fazla ressam sorunu özellikle ortaçağ kilise eserlerinde sıkça rastlanıyor. “Düşünün ki, 25 milyon dolar değerinde bir tablonun açık artırması söz konusu. Yazılım ile analiz ediliyor ve ana ressamın tablonun ancak yüzde 10’unu çizdiği gerisinin çırakları tarafından yapıldığı anlaşılıyor. Tablonun değerinde bir oynama olur mu?”

Makinenin “Gerçek Sanat” uzmanının yerini alıp almayacağı tartışıla dursun, yazılım, insan gözünün algılayamayacağı küçüklükteki fırça darbelerini bir parmak izi gibi eşleştiriyor.

Görüntünün koda evirilmiş, sıkıştırılmış derlenmiş yapısı ne yazık ki her zaman pozitif sonuçlar üretip, yeni güven olanakları yaratmıyor. Resimde gözüken her hangi nesnenin; ağacın, kuşun sayısal dizilim karşılığı, çift yönlü ilerleyerek yeniden onu üretiyor. Biçimler arasındaki bu geçişim basit bir masaüstü bilgisayarda milyonlarca kere yapılıyor. Bütün bu işlemler olup biterken, fotoğrafın muhtelif yerlerindeki görünürde bağımsız kodlar, bir araya gelerek istenmeyen bir yazılımı yeniden yaratıyor ve işletim sistemindeki sistem klasörüne kendisini kopyalıyor. Uzaktan erişime imkân sağlayan yazılımlar kimi zaman virüs benzeri etkinliklerde bulunuyor, aynı zamanda diğer virüslerin de bilgisayara bulaşmasına olası kılıyor. Bilgisayarınızdaki verileri, Gezdiğiniz siteleri belli bir merkeze gönderme, reklâm gösterme, internet’ten reklâm indirme faaliyetleri ve daha fazlası resme gizlenmiş kodlar için çok kolay…

Gizli servisler tarafından uzun bir süredir kullanıldığı bilinen bu teknik, bağlı üniteler arasında gizli belgeleri hem şifreleyip hem de fotoğrafların arkasına gizleyerek göndermeye yarıyordu. Bugün meraklı programcıları için bu yöntem ayrıntısıyla internetin birçok yerinde bulunabiliyor, siber korsanlar tarafından saldırı amacıyla kullanılması ise gündelik eylemlere dönüşüyor.

İnternet analistleri, kullanıcılardan, sahip oldukları işletim sistemini üreten firmaların internet sitelerini sıklıkla ziyaret ederek varsa yeni güncellemeleri acil olarak yüklemelerini istiyor. Anti-virüs yazılım şirketleri ise fotoğrafla birlikte küme halinde gelip bilgisayarda açıldığı zaman etkin hale geçen virüsleri devre dışı bırakmak için yoğun çaba gösteriyor.

Bir fotoğraf dermesi içindeki nesnelerin kendine özgü şekilde tanımlanabilmesi amacıyla birçok bileşen taşıması gerekiyor. Dermenin tanımı; nesnelerin derme içindeki yerini belirleyici tanımlamalar, fotoğrafta bulunan özneler ile ilgili bilgiler, fotoğrafın negatif ya da pozitifine ait, renk, kopya adedi, tip, büyüklük ve durumunu gösterir tanımlayıcı bilgiler ile ortaya çıkıyor. Ancak dermenin taşıdığı yük bu kadarla sınırlı değil. Fotoğrafın sayısal ortama nasıl aktarıldığı, sayısal sürümün biçimi (gif, jpeg v.b.) ve sayısal ortama aktarılması ile ilgili tarih, kim tarafından aktarıldığı, tarayıcı için kullanılan çözünürlük, özgün fotoğrafın hangi fotoğrafçı ya da stüdyo tarafından çekildiği, telif hakkının kime ait olduğu bilgisi, kullanım konusunda telif hakkı açısından olası kısıtlamalar ile ilgili bilgiler, fotoğrafın çekildiği yer ve yıl gibi birçok tanımlayıcı kullanılabilir.

Bütün bunlardan sonra bile, veri paketinin içinde hala virüslere, Truva atlarına ve istenmeyen yazılımlara yer var.

Benzer Yazılar

4 Votes | Average: 5 out of 54 Votes | Average: 5 out of 54 Votes | Average: 5 out of 54 Votes | Average: 5 out of 54 Votes | Average: 5 out of 5 (4 oy, ortalama: 5)
Loading ... Loading ...

Yorum bırak