Onzichtbare watermerkdetector

Detecteer LSB-steganografie, onzichtbare AI-watermerken en verdachte patronen — alles in uw browser, geen upload

Sleep bestanden hierheen of klik om te kiezen

JPG, PNG, WebP, BMP — één afbeelding, tot 20 MB

LSB-steganografieanalyse

Foutniveauanalyse (ELA)

Frequentiedomein (FFT)

Other tools you may like

Over de onzichtbare watermerkdetector

Nu AI-gegenereerde afbeeldingen alomtegenwoordig worden, embedden platforms onzichtbare watermerken om de oorsprong van content te traceren. Deze browsertool analyseert afbeeldingen op verborgen markeringen: LSB-steganografie, AI-watermerken (C2PA, Tree-Ring) en tekenen van beeldmanipulatie via ELA.

Vier complementaire technieken worden automatisch uitgevoerd: LSB-bitplane-visualisatie, ELA, 2D-frequentiespectrum (FFT) en metadatascan. Alles in de browser — geen data verlaat uw apparaat.

Hoe te gebruiken?

Klik op het uploadgebied of sleep een afbeeldingsbestand (JPG, PNG, WebP, BMP) erin.
Het gereedschap voert automatisch vier analyses uit: LSB, ELA, FFT en metadatascan.
Bekijk de verdictsamenvatting en klik op elk analysetabblad voor details.

Opmerkingen:

ELA is het meest zinvol bij JPEG-afbeeldingen. PNG/WebP-bestanden (verliesvrij) tonen hogere ELA-waarden door de formaatconversie.
LSB-detectie is statistisch. Een "verdachte" score duidt op ongebruikelijk willekeurige LSB-patronen; het bevestigt geen specifiek verborgen bericht.
Frequentiedomein AI-watermerken (bijv. Tree-Ring) kunnen alleen definitief worden geverifieerd met de originele geheime sleutel.

Veelgestelde vragen

Wat is een onzichtbaar watermerk?

Een onzichtbaar watermerk is data ingebed in een afbeelding die niet met het blote oog zichtbaar is. Het kan auteursrechtinformatie, AI-modelattributie of trackingdata coderen. Veelvoorkomende typen zijn LSB-steganografie, frequentiedomein-insluitingen en C2PA/Content Credentials in metadata.

Wat is LSB-steganografie?

LSB-steganografie verbergt data in het minst significante bit van elk pixelkanaal (R, G, B). Dit veroorzaakt minimale zichtbare veranderingen maar kan worden gedetecteerd door de statistische verdeling van bitplanes te analyseren.

Welke AI-watermerken kan dit gereedschap vinden?

Het gereedschap scant metadata op C2PA/Content Credentials en AI-generatorlabels, controleert het FFT-spectrum op ringvormige anomalieën (Tree-Ring) en gebruikt ELA om geïnjecteerde pixelregio's te detecteren.

Wat toont de foutniveauanalyse (ELA)?

ELA hercomprimreert de afbeelding op een standaardkwaliteit en benadrukt gebieden die anders worden gecomprimeerd. Gebieden met hoog ELA (heldere vlekken) kunnen duiden op eerdere bewerking, compositing of watermerkinjection.

Wordt mijn afbeelding geüpload naar een server?

Nee. De volledige analyse wordt lokaal in uw browser uitgevoerd met JavaScript en de HTML5 Canvas API. Er worden geen afbeeldingsdata verzonden naar een server.