Ses ve görüntü kaydı incelemesi: kayıt nereden geldi, değiştirildi mi?

Ses ve görüntü kaydı incelemesi, bir kaydın iddia edildiği cihazla ve iddia edildiği biçimde oluşturulup oluşturulmadığını, sonradan kesilip eklenme ya da yeniden kodlanma izi taşıyıp taşımadığını ve içeriğin ne ölçüde anlaşılır hâle getirilebileceğini teknik olarak değerlendirir. Sonuçlar çoğu zaman kesin hüküm değil, gerekçeli bir uyumluluk değerlendirmesidir.

Güncellendi:

Kısaca

  • İncelemenin konusu kayıt dosyasıdır: mümkünse orijinal cihaz ya da sistemin kendi dışa aktarımı, en azından ilk paylaşılan dosya.
  • WhatsApp ve sosyal medya, kaydı yeniden sıkıştırır ve üst verisini siler; bu kopyada montaj tespiti çok daha sınırlıdır.
  • İyileştirme var olan bilgiyi görünür kılar, olmayan bilgiyi üretmez: bulanık bir plaka her zaman okunur hâle gelmez.
  • Konuşmacı karşılaştırması olasılık diliyle raporlanır; 'kesin aynı kişi' sonucu bilimsel değildir.
Bu sayfada
  1. Hangi durumlarda bu inceleme istenir?
  2. Önce hangi kopyayla çalıştığımızı netleştiririz
  3. Ses kaydında özgünlük nasıl incelenir?
  4. Video ve kamera kayıtlarında neye bakılır?
  5. İyileştirme neyi yapabilir, neyi yapamaz?
  6. Deşifre ve konuşmacı karşılaştırması
  7. Yapay zekâyla üretilmiş kayıt şüphesi
  8. Raporda neler yer alır?

Bir ses kaydı ya da video bir uyuşmazlığa girdiğinde iki soru neredeyse her zaman birlikte gelir: Bu kayıt gerçekten iddia edildiği gibi mi oluştu? Ve kayıtta tam olarak ne söyleniyor, ne görünüyor? İlki özgünlük, ikincisi içerik sorusudur. İkisinin yöntemi de, sınırı da farklıdır. Raporda da ayrı tutarız.

Hangi durumlarda bu inceleme istenir?

En sık karşılaştığımız tablolar şunlar:

  • Telefonla alınmış bir konuşma kaydının kesilip birleştirildiği ya da bağlamından koparıldığı iddiası.
  • Bir iş yeri, site ya da trafik kamerası kaydında olayın saati, sırası veya görüntüdeki kişi ve aracın tanınabilirliği.
  • Sosyal medyada dolaşan bir videonun ilk kaynağı ve üzerinde oynanıp oynanmadığı.
  • Gürültülü bir kayıttaki konuşmanın yazıya dökülmesi.
  • Bir sesin ya da görüntünün yapay zekâyla üretildiği şüphesi.

Kaydın hukuka uygun elde edilip edilmediği ve delil olarak kullanılıp kullanılamayacağı ise hukuki bir sorudur; bunu avukat ve mahkeme değerlendirir. Biz kaydın teknik niteliğini inceleriz.

Önce hangi kopyayla çalıştığımızı netleştiririz

Ses ve görüntü incelemesinde sonucu en çok belirleyen şey, incelenen dosyanın kaçıncı kuşak kopya olduğudur. Telefonda kayıt uygulamasının ürettiği dosya, aynı kaydın WhatsApp üzerinden iletilmiş hâli ve bir ekran kaydı üç ayrı nesnedir. Mesajlaşma uygulamaları ve sosyal medya platformları dosyayı yeniden sıkıştırır, çoğu zaman cihaz modeli, kayıt zamanı gibi üst verileri siler. Yeniden sıkıştırma, montaj izlerini de silikleştirir.

Elinizdeki kayıtİnceleme açısından anlamı
Kaydı yapan telefon ya da ses kayıt cihazıEn güçlü durum: dosya yapısı cihazın kendi kayıtlarıyla karşılaştırılabilir, referans kayıt alınabilir
Cihazdan doğrudan kopyalanmış dosyaİyi; kopyalama yolu ve hash değeri kayda geçirilir
Kamera sisteminin (DVR/NVR) kendi dışa aktarımıİyi; yazılımın oynatıcısı ve kayıt dosyası birlikte alınmalı
Mesajlaşma uygulamasından gelen dosyaSınırlı: yeniden kodlanmış, üst veri büyük ölçüde silinmiş
Ekran kaydı ya da ekrandan telefonla çekilmiş videoEn zayıf: içerik dinlenip izlenebilir, özgünlük üzerine söylenebilecek şey çok azdır

Dosya bize ulaştığı anda SHA-256 özeti alınır ve tüm işlemler bir çalışma kopyası üzerinde yapılır. Bunun nedenini hash ve delil bütünlüğü yazısında anlattık.

Ses kaydında özgünlük nasıl incelenir?

Ses kaydının özgünlüğü, kaydın "iddia edildiği biçimde oluşturulmuş olmakla uyumlu" olup olmadığı sorusudur. ENFSI'nin 2022'de yayımladığı dijital ses özgünlüğü kılavuzu ve SWGDE'nin adli ses belgeleri bu incelemenin çerçevesini çizer. Tek bir teste dayanmaz; birbirini denetleyen analizlerden oluşur:

  1. Dosya ve kap yapısı. Dosyanın biçimi, kodeki, örnekleme hızı, bit hızı ve kap (container) içindeki alanların sırası, iddia edilen cihazın ya da uygulamanın ürettiği dosyalarla karşılaştırılır. Bir düzenleme programından geçmiş dosyalar çoğu zaman bu yapıda iz bırakır.
  2. Referans kayıt. Mümkünse aynı cihaz ve uygulamayla, aynı ayarlarla test kaydı alınır. Tartışmalı dosya bu referansla uyumlu değilse, nedeni ayrıca araştırılır.
  3. Dinleme ve sinyal analizi. Ani ortam gürültüsü değişimleri, sessizlik bloklarındaki kesintiler, spektrumdaki süreksizlikler ve sıkıştırma yapısındaki kırılmalar aranır. Bu belirtilerin her biri tek başına montaj demek değildir; kayıt cihazının kendi davranışı da benzer izler bırakabilir.
  4. Şebeke frekansı (ENF) analizi. Elektrik şebekesine yakın kaydedilen seslerde şebeke frekansının (Türkiye'de 50 Hz) iz bıraktığı durumlar vardır. Bu iz kayıt boyunca süreklilik gösteriyorsa kesinti şüphesi zayıflar, kırılma gösteriyorsa güçlenir. Pilli bir telefonla açık havada yapılmış kayıtta bu iz çoğu zaman hiç bulunmaz; o durumda yöntem uygulanamaz ve bu da raporda yazılır.

Video ve kamera kayıtlarında neye bakılır?

Video incelemesi üç soruya ayrılır: kayıt hangi kaynaktan geldi, içerik değiştirildi mi ve görüntüde ne var. SWGDE'nin video özgünlüğü belgesi de bu ayrımı yapar.

  • Kaynak ve yapı. Kap biçimi, kodek parametreleri, kare hızı, anahtar kare aralığı (GOP) ve üst veri, iddia edilen cihaz ya da uygulamayla karşılaştırılır. Kesilip yeniden birleştirilmiş videolarda kodlama yapısında kırılmalar görülebilir.
  • Güvenlik kamerası kayıtları. DVR ve NVR sistemlerinin saati çoğu zaman gerçek saatten sapar; dakikalar, bazen saatler farkı olur. Bu yüzden sistemin o anki saat farkı mümkünse sistemin kendisi üzerinde ölçülür. Kare kaybı, hareket algılamaya bağlı kayıt boşlukları ve dışa aktarma sırasında yeniden kodlama da ayrıca kontrol edilir.
  • Zaman ve sıra. Birden fazla kameranın ya da kameranın ve telefon kayıtlarının birlikte incelendiği dosyalarda saatler ortak bir zaman eksenine oturtulur. Bunun ayrıntılarını zaman damgaları ve saat dilimi yazısında anlattık.
Kamera kaydını nasıl almalı?

Kayıt cihazının kendi dışa aktarma işlevini kullanın ve sistemin oynatıcı programını da alın. Ekrandan telefonla video çekmek ya da kaydı başka bir biçime dönüştürmek, hem görüntü kalitesini hem de özgünlük incelemesini zayıflatır. Bazı sistemler eski kayıtların üzerine yazar; bekledikçe kayıt kaybolabilir.

İyileştirme neyi yapabilir, neyi yapamaz?

Ses ve görüntü iyileştirme, kayıtta zaten bulunan bilginin algılanmasını kolaylaştırır. Gürültü azaltma, filtreleme, seviye düzeltme ve konuşma bandının öne çıkarılması bir konuşmayı anlaşılır hâle getirebilir. Görüntüde kontrast, keskinlik, kare birleştirme ve perspektif düzeltme bir ayrıntıyı seçilebilir kılabilir.

Sınır da burada başlar: iyileştirme bilgi üretmez. Birkaç pikselden oluşan bir plaka ya da hareketten tamamen bulanmış bir yüz, hangi işlem uygulanırsa uygulansın okunur hâle gelmez. Yapay zekâ tabanlı "netleştirme" araçlarının ürettiği ayrıntı kayıttan değil modelin öğrendiklerinden gelir; bu yüzden delil değerlendirmesinde kullanılamaz. Uyguladığımız her işlem, sırası ve ayarlarıyla rapora yazılır, böylece bir başka uzman aynı sonucu yeniden üretebilir.

Deşifre ve konuşmacı karşılaştırması

Deşifre, kaydın yazıya dökülmesidir ve en çok emek isteyen işlerden biridir. Anlaşılmayan bölümler tahminle doldurulmaz, "anlaşılamadı" diye işaretlenir; emin olunamayan sözcükler ayrıca belirtilir ve her bölüm kayıttaki zamanıyla eşleştirilir. Kimin konuştuğu, kayıttan anlaşılamıyorsa "konuşmacı 1, konuşmacı 2" diye yazılır.

Konuşmacı karşılaştırması, tartışmalı kayıttaki sesin bir karşılaştırma kaydındaki sesle ne ölçüde uyumlu olduğunu inceler. Sonuç, uluslararası iyi uygulamalara uygun olarak bir olasılık ya da destek düzeyi diliyle ifade edilir. Kayıt süresi, kalite, kanal (telefon, ortam kaydı), dil ve konuşanın durumu sonucu doğrudan etkiler. Bu yüzden "sesin kesinlikle şu kişiye ait olduğu" türünden bir cümle bilimsel bir sonuç değildir ve raporlarımızda yer almaz.

Yapay zekâyla üretilmiş kayıt şüphesi

Ses klonlama ve video üretim araçları yaygınlaştıkça "bu ses o kişiye ait değil, üretildi" itirazı da artıyor. Teknik inceleme burada şunlara bakar: dosyanın kaynağı ve yapısı iddia edilen cihazla uyumlu mu, sesteki nefes, ortam ve oda yankısı tutarlı mı, görüntüde ışık, gölge ve hareket fiziksel olarak tutarlı mı. Otomatik tespit araçlarının skorları gösterge olarak kullanılabilir, ama tek başına sonuç sayılmaz; bu araçlar yanılabilir ve yeni üretim yöntemleri karşısında hızla eskir. Kaydın nereden ve kimden geldiği, çoğu zaman dosyanın kendisinden daha çok şey söyler.

Raporda neler yer alır?

  • İncelenen dosyalar, nereden ve nasıl alındıkları, hash değerleri.
  • Sorulan teknik soru ve bu soruya hangi yöntemlerle bakıldığı.
  • Her analizin bulgusu; montaj, kaynak ve içerik bulguları ayrı başlıklar altında.
  • Uygulanan iyileştirme işlemleri, sırası ve ayarları; deşifrede işaretlenmiş belirsiz bölümler.
  • Sonuç, bulgunun gücüyle orantılı bir dille: "uyumludur", "belirti bulunmamıştır", "değerlendirilememiştir".
  • Sınırlılıklar: kopya kuşağı, eksik referans, uygulanamayan yöntemler.

Fotoğraf, video ve ses dosyalarının yalnızca üst verisine (oluşturma tarihi, cihaz, yazılım) ilişkin sorular için metadata incelemesi sayfamıza da bakabilirsiniz. Taraflardan birinin isteğiyle hazırlanan bir değerlendirmenin dosyaya nasıl sunulduğunu uzman görüşü sayfasında anlattık.

Sık sorulan sorular

Ses kaydının montajlı olup olmadığı anlaşılabilir mi?

Çoğu zaman bir ölçüde anlaşılabilir, ama sonuç dosyanın niteliğine bağlıdır. Orijinal cihazdaki dosyada kesme ve ekleme izleri, sıkıştırma yapısındaki kırılmalar ve cihazın kendi kayıt biçimiyle uyumsuzluklar aranır. Kayıt birkaç kez yeniden sıkıştırılmışsa bu izler silinebilir; o zaman rapor 'manipülasyon belirtisi bulunmadı' der, 'manipülasyon yoktur' demez.

WhatsApp'tan gelen ses kaydı ya da video incelenebilir mi?

İncelenebilir, ama sınırlıdır. WhatsApp ve benzeri uygulamalar dosyayı yeniden kodlar ve kayıt cihazına ait üst veriyi büyük ölçüde siler. Bu yüzden kaydı ilk oluşturan telefon ya da kayıt cihazı, mümkün değilse ilk gönderilen dosya istenir. Dosyanın hangi yoldan geldiği rapora yazılır, çünkü yorumun sınırını o belirler.

Bulanık kamera görüntüsünde plaka okunur hâle getirilebilir mi?

Bazen. Kontrast, keskinlik ve kare birleştirme gibi işlemler, kayıtta zaten bulunan ama gözle seçilemeyen ayrıntıyı ortaya çıkarabilir. Plaka birkaç pikselden oluşuyorsa ya da hareket bulanıklığı bilgiyi silmişse hiçbir yöntem onu geri getiremez. Yapay zekâ ile 'tamamlanmış' bir görüntü delil değeri taşımaz, çünkü eklenen ayrıntı kayıttan değil modelden gelir.

Konuşanın kim olduğu kesin olarak tespit edilebilir mi?

Hayır, kesinlik dilinde değil. Konuşmacı karşılaştırması, tartışmalı kayıttaki sesle karşılaştırma kaydının özelliklerini inceler ve sonucu bir olasılık ya da destek düzeyi olarak ifade eder. Kayıt kalitesi, süre, dil, duygu durumu ve kanal farkı sonucu doğrudan etkiler. Bu sınırlar raporda ayrıca yazılır.

Yapay zekâyla üretilmiş ses ya da video (deepfake) tespit edilebilir mi?

Bazı durumlarda belirtiler bulunabilir: dosya yapısı, kayıt cihazıyla uyumsuzluk, doğal olmayan ses geçişleri ya da görüntüdeki tutarsızlıklar. Ancak tespit araçları yanılabilir ve yeni üretim yöntemleri karşısında hızla eskir. Bu yüzden böyle bir şüphe tek bir aracın skoruyla değil, kaydın kaynağı ve diğer delillerle birlikte değerlendirilir.

Deşifre (yazıya döküm) nasıl yapılır?

Kayıt, gerekirse iyileştirilmiş bir çalışma kopyası üzerinden ve birden fazla kez dinlenerek yazıya dökülür. Anlaşılamayan bölümler tahminle doldurulmaz, işaretlenir; emin olunamayan sözcükler ayrıca belirtilir. Zaman damgaları her bölümün yanına yazılır, böylece okuyan kişi kaydın ilgili anına doğrudan gidebilir.

Kaynaklar

  1. Best Practice Manual for Digital Audio Authenticity Analysis (ENFSI-FSA-BPM-002) — ENFSI
  2. Best Practice Guidelines for ENF Analysis in Forensic Authentication of Digital Evidence — ENFSI
  3. Best Practices for Forensic Audio — SWGDE
  4. Best Practices for Digital Video Authentication — SWGDE
  5. Best Practices for Image Authentication — SWGDE
  6. Best Practices for Digital Forensic Video Analysis — SWGDE