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Como funcionam a perícia em áudio e imagem

Perícia em Áudio e Imagem e Análise de Conteúdo: o que dizem os POPs 2024 da Senasp // Perícia Criminal · Multimídia Forense Perícia em áudio e imagem e análise de conteúdo: o método por trás da prova digital Matéria técnica · Base: POPs Perícia Criminal 2024, Vol. 2 – Áudio e Imagem (Senasp/MJSP) Câmeras de CFTV, celulares e gravadores estão em quase todo lugar, e boa parte das investigações hoje depende de um vídeo ou de uma gravação. Mas um arquivo só vira prova confiável quando é tratado com método. É aí que entra a perícia em áudio e imagem, que a Secretaria Nacional de Segurança Pública (Senasp) padronizou nos Procedimentos Operacionais Padrão (POPs) de Perícia Criminal 2024 , no Volume 2, dedicado a Áudio e Imagem. Os POPs têm abrangência nacional e servem de referência para as UFs, sem engessar o perito: novas técnicas e tecnologias podem ser aplicadas. O que o Volume 2 cobre POP Exame 2.01 Análise de conteúdo em imagens 2.02 Melhoramento de qu...

ExifRead para OSINT

Uma jornada ao ExifRead para OSINT

Se você está procurando um tutorial sobre como usar a biblioteca ExifRead do Python para Open Source Intelligence (OSINT), então você veio ao lugar certo. Este breve blog explorará o processo de extração de metadados de imagens usando Python e ExifRead. Os metadados podem fornecer informações valiosas sobre a origem, localização e outros detalhes de uma imagem, que podem ser cruciais nas investigações do OSINT. Acompanhe enquanto me aprofundo em cada etapa desse processo e aprenda como aproveitar o poder do ExifRead para seus próprios projetos.

Etapa 1: invocando a biblioteca ExifRead

Primeiro, precisamos convidar a biblioteca ExifRead para nosso ambiente Python. Com uma simples linha de código, podemos convocar seus poderes *wingardium exifiosa!

pip instalar exifread

Etapa 2: liberando o poder do ExifRead

Agora que o ExifRead faz parte de nossa equipe, podemos usá-lo para ler os metadados de uma foto específica. Para este tutorial, usarei uma foto que tirei do meu cachorro. Deu-me resultado, que vou mostrar na foto abaixo.

import exifread 

# Function to display image metadata
def display_image_metadata ( image_path ):
# Abra o arquivo de imagem
com open (image_path, 'rb' ) as image_file:
# Extract metadata from the image
metadata = exifread.process_file(image_file)

# Iterate through the metadata keys
for key in metadata.keys():
# Excluir chaves de metadados específicas da saída
se a chave não estiver em ( 'JPEGThumbnail' , 'TIFFThumbnail' , 'Filename', 'EXIF MakerNote' ):
# Imprima a chave de metadados e seu valor correspondente
print ( f" {key: 25 } : {metadata[key]} " )

if __name__ == '__main__' :
# Substitua pelo caminho para sua imagem arquivo
image_path = 'caminho/para/sua/imagem.jpg'
display_image_metadata(image_path)

Depois de executar o código acima, você obterá este resultado. Neste ponto, você pode ver a data em que a foto foi tirada, o modelo do telefone usado para tirar a foto. Antes você podia pegar o local onde foi tirado, mas em dezembro de 2022, o Google parou de usar informações do Histórico de localização para novas fotos e vídeos quando os locais da câmera são desativados. Obviamente, isso não significa que a foto em si seja à prova de OSINT; você pode voltar à maneira tradicional de fazer OSINT procurando pontos de referência na foto. Você também pode usar yandex, pimeye ou tineye para pesquisa reversa de imagens. E também há este artigoque mostra como identificar todos os países do mundo. OSINT pode ser complicado e geralmente não há uma maneira de descobrir algo. É uma habilidade que se desenvolve toda vez que você faz alguma investigação! Que sua curiosidade o guie e que suas descobertas sejam abundantes.

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