Analizador forense de imágenes
Detecta señales de manipulación de imágenes con nuestro analizador forense de imágenes online y gratuito. Sube una imagen y la herramienta ejecuta cuatro análisis complementarios: Error Level Analysis (ELA) resalta las regiones manipuladas con un mapa de calor visual, la extracción de metadatos/EXIF comprueba si faltan metadatos o son incoherentes, la detección de clones identifica regiones duplicadas mediante análisis de hash por bloques y el análisis de compresión detecta artefactos JPEG y avisos de recompresión. Cada análisis genera una puntuación de riesgo, hallazgos detallados y una evaluación global del riesgo de manipulación. Todo el procesamiento se hace en tu navegador: sin subidas a ningún servidor y 100 % privado. No requiere registro.
Image Forensics Analyzer
Upload an image to detect signs of manipulation
Drop an image here or click to browse
Supports JPEG, PNG, WebP, BMP, and other image formats
Características
- Error Level Analysis (ELA): Detecta regiones manipuladas comparando la imagen original con una versión recomprimida. Las zonas con alta varianza ELA se resaltan en un mapa de calor visual, revelando dónde se pudieron hacer ediciones.
- Extracción de metadatos y EXIF: Extrae y analiza los metadatos EXIF de imágenes JPEG. Detecta metadatos ausentes, marcas de tiempo incoherentes y datos EXIF eliminados que pueden indicar re-guardado o manipulación.
- Detección de clones / Copy-Move: Detecta regiones duplicadas dentro de la imagen mediante análisis de hash por bloques. Identifica zonas que pueden haberse clonado para tapar o duplicar contenido, una técnica de falsificación habitual.
- Análisis de artefactos de compresión: Analiza los artefactos de compresión JPEG, incluidos los límites de bloques de 8×8, la estimación de calidad y los avisos de doble compresión. Ayuda a identificar si una imagen se ha vuelto a guardar o se ha comprimido en exceso.
Casos de uso
- Periodismo y verificación de hechos: Verifica la autenticidad de imágenes usadas en artículos y redes sociales. Detecta fotos manipuladas antes de publicarlas para mantener la integridad editorial y combatir la desinformación.
- Pruebas legales y forenses: Analiza pruebas fotográficas presentadas en casos legales. El análisis ELA y de metadatos puede ayudar a determinar si las imágenes han sido alteradas, respaldando o cuestionando la cadena de custodia.
- Investigación de fraude de seguros: Detecta fotos de daños manipuladas en reclamaciones de seguros. Identifica regiones clonadas, artefactos de compresión incoherentes y metadatos ausentes que pueden indicar envíos fraudulentos.
- Verificación de arte digital y NFT: Verifica la autenticidad de obras de arte digitales e imágenes NFT. Comprueba si hay señales de manipulación no autorizada o recompresión que puedan indicar infracción de derechos de autor.
- Moderación de contenido en redes sociales: Revisa imágenes señaladas en busca de signos de manipulación antes de tomar medidas de moderación. El análisis rápido ayuda a identificar deepfakes, capturas de pantalla editadas y otros contenidos engañosos.
- Educación y alfabetización digital: Enseña a los estudiantes qué es la forense de imágenes digitales y la alfabetización mediática. Usa la herramienta para demostrar cómo funciona la manipulación de imágenes y cómo la forense puede detectarla.
Preguntas frecuentes
La forense de imágenes usa métodos científicos para analizar imágenes digitales en busca de señales de manipulación. Nuestra herramienta combina cuatro técnicas complementarias: Error Level Analysis (ELA) detecta regiones manipuladas comparando artefactos de compresión, la extracción de metadatos comprueba si faltan datos EXIF o son incoherentes, la detección de clones encuentra regiones duplicadas mediante análisis de hash por bloques y el análisis de compresión identifica artefactos JPEG y avisos de recompresión. En conjunto ofrecen una evaluación completa de la autenticidad de una imagen.
El Error Level Analysis es una técnica forense que revela la manipulación de una imagen volviendo a guardarla con un nivel de calidad JPEG conocido y comparando las diferencias de píxeles. Las zonas sin modificar se comprimen de forma uniforme, mostrando un error de bajo nivel constante. Las regiones editadas o clonadas se comprimen de forma distinta, creando puntos brillantes en el mapa de calor ELA. La puntuación ELA (0-100) refleja el nivel global de variación de píxeles: puntuaciones más altas sugieren posible manipulación. Ten en cuenta que los bordes de alto contraste, el texto y los detalles finos muestran cierta variación ELA incluso en imágenes auténticas.
Esta herramienta está diseñada para detectar técnicas tradicionales de manipulación de imágenes, como el copy-move, el clonado, la recompresión y la eliminación de metadatos. Aunque algunas imágenes generadas por IA pueden mostrar artefactos de compresión inusuales o anomalías de metadatos que nuestra herramienta puede señalar, no está diseñada específicamente como detector de imágenes generadas por IA. Para detectar contenido generado por IA son más apropiadas herramientas especializadas que analizan artefactos GAN/VAE, patrones en el dominio de la frecuencia y huellas de redes neuronales.
La ausencia de metadatos EXIF puede deberse a varias razones legítimas y sospechosas. Razones legítimas: la imagen se tomó en un dispositivo que no incrusta datos EXIF, se redimensionó o volvió a guardar con software de edición, es una captura de pantalla o se guardó en un formato que no admite EXIF (como WebP). Razones sospechosas: eliminación deliberada de metadatos para ocultar la cámara o el software usado, re-guardado para borrar el historial de edición o descarga desde redes sociales que eliminan metadatos. El contexto es importante al evaluar la ausencia de datos EXIF.
Nuestra detección de clones divide la imagen en bloques de 16×16 píxeles y calcula valores hash para cada bloque. Se cuentan los bloques con hashes idénticos o muy similares. Si muchos bloques comparten el mismo hash, puede indicar que se duplicaron zonas de la imagen, una técnica habitual para tapar objetos o duplicar contenido. El número de regiones sospechosas indica cuántas zonas clonadas distintas se encontraron. El análisis se realiza en el cliente usando la API Canvas.
La precisión depende de varios factores, como el formato de imagen, el nivel de compresión, la resolución y el tipo de manipulación. La ELA es más eficaz en imágenes JPEG y menos fiable en formatos con compresión sin pérdida como PNG. La detección de clones funciona mejor con imágenes de contenido claro y distinto, y puede dar falsos positivos en imágenes con grandes áreas uniformes (como cielos azules). Recomendamos usar esta herramienta como mecanismo de cribado inicial y no como prueba definitiva de manipulación. Para usos críticos, consulta a un analista forense profesional.
La herramienta admite cualquier formato de imagen que tu navegador pueda renderizar, como JPEG, PNG, WebP, GIF, BMP, AVIF y TIFF. Sin embargo, el Error Level Analysis funciona mejor en imágenes JPEG porque la técnica se basa en comparar artefactos de compresión JPEG. En formatos sin pérdida como PNG, el análisis ELA será menos informativo. La extracción de metadatos funciona en archivos JPEG con datos EXIF. Todo el procesamiento ocurre en tu navegador con la API Canvas.
Sí, tu privacidad está garantizada. Todo el análisis de imágenes se realiza íntegramente en tu navegador con la API Canvas de HTML5 y JavaScript. Tus imágenes nunca se suben a ningún servidor: permanecen en tu dispositivo durante todo el proceso. No se transmite, almacena ni registra ningún dato. Puedes verificarlo con las herramientas de desarrollo del navegador para confirmar que no se hacen peticiones de red al analizar una imagen. Basta con refrescar o cerrar la página para borrar todos los datos.