Analisador forense de imagens
Detecte sinais de manipulação de imagens com nosso analisador forense de imagens online e gratuito. Envie uma imagem e a ferramenta executa quatro análises complementares: Error Level Analysis (ELA) destaca regiões manipuladas com um mapa de calor visual, a extração de metadados/EXIF verifica metadados ausentes ou incoerentes, a detecção de clones identifica regiões duplicadas por análise de hash em blocos e a análise de compressão detecta artefatos JPEG e avisos de recompressão. Cada análise gera uma pontuação de risco, achados detalhados e uma avaliação geral do risco de manipulação. Todo o processamento é feito no seu navegador — sem uploads para servidor algum, 100% privado. Não exige cadastro.
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
Recursos
- Error Level Analysis (ELA): Detecta regiões manipuladas comparando a imagem original com uma versão recomprimida. Áreas com alta variância ELA são destacadas em um mapa de calor visual, revelando onde edições podem ter sido feitas.
- Extração de metadados e EXIF: Extrai e analisa metadados EXIF de imagens JPEG. Detecta metadados ausentes, carimbos de data incoerentes e dados EXIF removidos que podem indicar salvamento novamente ou adulteração.
- Detecção de clones / Copy-Move: Detecta regiões duplicadas dentro da imagem usando análise de hash em blocos. Identifica áreas que podem ter sido clonadas para cobrir ou duplicar conteúdo — uma técnica de falsificação comum.
- Análise de artefatos de compressão: Analisa artefatos de compressão JPEG, incluindo limites de blocos 8×8, estimativa de qualidade e avisos de compressão dupla. Ajuda a identificar se uma imagem foi salva novamente ou comprimida demais.
Casos de uso
- Jornalismo e checagem de fatos: Verifique a autenticidade de imagens usadas em matérias e redes sociais. Detecte fotos manipuladas antes de publicá-las para manter a integridade editorial e combater a desinformação.
- Provas legais e forenses: Analise provas fotográficas apresentadas em processos legais. A análise ELA e de metadados pode ajudar a determinar se as imagens foram alteradas, sustentando ou contestando a cadeia de evidências.
- Investigação de fraude em seguros: Detecte fotos de danos manipuladas em sinistros de seguro. Identifique regiões clonadas, artefatos de compressão incoerentes e metadados ausentes que podem indicar envios fraudulentos.
- Verificação de arte digital e NFT: Verifique a autenticidade de obras de arte digital e imagens NFT. Procure sinais de manipulação não autorizada ou recompressão que possam indicar violação de direitos autorais.
- Moderação de conteúdo em redes sociais: Revise imagens sinalizadas em busca de sinais de manipulação antes de agir. A análise rápida ajuda a identificar deepfakes, capturas de tela editadas e outros conteúdos enganosos.
- Educação e letramento digital: Ensine aos alunos sobre forense de imagens digitais e letramento midiático. Use a ferramenta para demonstrar como a manipulação de imagens funciona e como a análise forense pode detectá-la.
Perguntas frequentes
A forense de imagens usa métodos científicos para analisar imagens digitais em busca de sinais de adulteração. Nossa ferramenta combina quatro técnicas complementares: Error Level Analysis (ELA) detecta regiões manipuladas comparando artefatos de compressão, a extração de metadados verifica dados EXIF ausentes ou incoerentes, a detecção de clones encontra regiões duplicadas por análise de hash em blocos, e a análise de compressão identifica artefatos JPEG e avisos de recompressão. Juntas, elas oferecem uma avaliação completa da autenticidade de uma imagem.
O Error Level Analysis é uma técnica forense que revela manipulação de imagens ao salvar novamente a imagem em um nível de qualidade JPEG conhecido e comparar as diferenças de pixels. Áreas não modificadas comprimem de forma uniforme, mostrando erro de baixo nível constante. Regiões editadas ou clonadas comprimem de forma diferente, criando pontos claros no mapa de calor ELA. A pontuação ELA (0-100) reflete o nível geral de variação de pixels — pontuações mais altas sugerem possível manipulação. Note que bordas de alto contraste, texto e detalhes finos mostram alguma variação ELA mesmo em imagens autênticas.
Esta ferramenta foi projetada para detectar técnicas tradicionais de manipulação de imagens, como copy-move, clonagem, recompressão e remoção de metadados. Embora algumas imagens geradas por IA possam exibir artefatos de compressão incomuns ou anomalias de metadados que nossa ferramenta consegue sinalizar, ela não foi projetada especificamente como detector de imagens geradas por IA. Para isso, ferramentas especializadas que analisam artefatos GAN/VAE, padrões no domínio da frequência e impressões digitais de redes neurais seriam mais adequadas.
A ausência de metadados EXIF pode ocorrer por vários motivos legítimos e suspeitos. Motivos legítimos: a imagem foi tirada em um dispositivo que não incorpora dados EXIF, foi redimensionada ou salva novamente por software de edição, é uma captura de tela, ou foi salva em um formato que não suporta EXIF (como WebP). Motivos suspeitos: remoção deliberada de metadados para ocultar a câmera/software usado, salvamento novamente para apagar o histórico de edição, ou download de redes sociais que removem metadados. O contexto é importante ao avaliar a ausência de dados EXIF.
Nossa detecção de clones divide a imagem em blocos de 16×16 pixels e calcula valores de hash para cada bloco. Blocos com hashes idênticos ou muito semelhantes são contados. Se muitos blocos compartilham o mesmo hash, isso pode indicar que áreas da imagem foram duplicadas — uma técnica comum para cobrir objetos ou duplicar conteúdo. O número de regiões suspeitas indica quantas áreas clonadas distintas foram encontradas. A análise é feita no lado do cliente usando a API Canvas.
A precisão depende de vários fatores, incluindo formato da imagem, nível de compressão, resolução e tipo de manipulação. A ELA é mais eficaz em imagens JPEG e menos confiável em formatos com compressão sem perdas, como PNG. A detecção de clones funciona melhor em imagens com conteúdo claro e distinto, e pode gerar falsos positivos em imagens com grandes áreas uniformes (como céu azul). Recomendamos usar esta ferramenta como triagem inicial e não como prova definitiva de manipulação. Para aplicações críticas, consulte um analista forense profissional.
A ferramenta aceita qualquer formato de imagem que seu navegador consiga exibir, incluindo JPEG, PNG, WebP, GIF, BMP, AVIF e TIFF. No entanto, o Error Level Analysis funciona melhor em imagens JPEG, porque a técnica depende da comparação de artefatos de compressão JPEG. Em formatos sem perdas como PNG, a análise ELA será menos informativa. A extração de metadados funciona em arquivos JPEG com dados EXIF. Todo o processamento acontece no seu navegador com a API Canvas.
Sim, sua privacidade é garantida. Toda a análise de imagens é feita inteiramente no seu navegador usando a API Canvas do HTML5 e JavaScript. Suas imagens nunca são enviadas a servidor algum — elas permanecem no seu dispositivo durante todo o processo. Nenhum dado é transmitido, armazenado ou registrado. Você pode verificar nas ferramentas de desenvolvedor do navegador que nenhuma requisição de rede é feita ao analisar uma imagem. Basta atualizar ou fechar a página para limpar todos os dados.