Reverse image search, eller omvendt bildesøk er en metode der man starter med ett bildet i stedet for tekst når man skal søke. Man laster heller opp et bildet eller limer inn en bildeadresse som søkemotoren forsøker å finne mer informasjon om eller sammenligner. Omvendt bildesøk kan derfor finne steder hvor bildet er brukt, eller som bildet ligner på, men også visuelle treff som ligner på motivet, selv om det er redigert, beskåret eller speilvendt. Ofte kan søket også gi mer kontekst ved å vise artikler eller innlegg der bildet forekommer, og i enkelte tilfeller til og med teknisk informasjon som tidspunkt, kameratype eller geografiske data dersom metadata ikke er fjernet. Man kan se på det slik at man snur hele søkeprosessen på hodet. I stedet for å bruke ord for å finne bilder, som vi gjorde i leksjonen om Google, er det bildet selv som stiller spørsmålet.
Omvendt bildesøk er et svært effektivt verktøy for OSINT-innhentere og analytikere, men også for alle som ønsker å hente informasjon fra bilder på internett. Det trenger ikke brukes i en etterretningskontekst, for metoden fungerer like godt når man for eksempel ønsker å finne ut hvor et klesplagg, et sted eller et objekt på et bilde kommer fra eller er.
Hvordan omvendt bildesøk fungerer
Når du utfører et omvendt bildesøk, analyserer søkemotoren selve bildet i stedet for å bruke tekstlige søkeord. Algoritmen forsøker å "beskrive" bildet ved å identifisere farger, former, mønstre og strukturer, omtrent slik et menneske kunne sagt at et bilde viser “en oransje figur med runde former” eller “et ansikt med to halvsirkler som ører over et rundt hode”.
Datamaskinen gjør ikke dette med ord, men ved å bryte ned bildet i tusenvis av målbare visuelle trekk. Disse trekkene sammenlignes så med beskrivelser i Google sin indeks, slik at søkemotoren finner bilder med lignende mønstre, farger og komposisjon.
Dersom mange lignende bilder tidligere har blitt lastet opp med en bildetekst eller et filnavn, for eksempel Garfield.jpg (Pusur), kan algoritmen også knytte disse visuelle mønstrene til bestemte ord. På den måten lærer søkemotoren å gjenkjenne både innhold og kontekst.
I dag finnes det et stort antall nettsider og programmer som tilbyr omvendt bildesøk. De fleste fungerer etter samme prinsipp, men bruker ulike databaser, algoritmer og rangeringssystemer for å finne treff. Noen fokuserer på bilder fra sosiale medier, mens andre søker i større indekser eller spesifikke bildebiblioteker. Enkelte er mer avanserte enn andre, men alle kan gi verdifull informasjon avhengig av behov og formål. Samtidig er det viktig å huske at resultatene varierer med hvor stort og oppdatert bildebibliotek søkemotoren har tilgang til. Et bilde som gir mange treff i Google Images kan for eksempel gi helt andre eller færre resultater i Yandex eller Bing, fordi databasene og algoritmene deres prioriterer ulike typer innhold. Resultatet påvirkes også av oppløsning, beskjæring, redigering og om metadata er fjernet. Derfor er det ofte viktig å bruke flere tjenester parallelt for å få et mer komplett bilde av hvor og hvordan et bilde brukes på nettet.
Google Images
Google Images er verdens mest brukte verktøy for omvendt bildesøk og ble lansert i 2001. Tjenesten lar brukere søke etter bilder på tvers av nettet, både med tekst og ved å laste opp et bilde direkte. Resultatene vises i et oversiktlig mosaikkformat og kan filtreres etter størrelse, farge, type, bruksrettigheter og publiseringsdato.
Ved omvendt bildesøk analyserer algoritmen bildet og sammenligner det med Googles enorme indeks for å finne identiske eller lignende bilder. Denne funksjonen gjør det mulig å spore hvor et bilde først ble publisert, avdekke redigeringer og undersøke konteksten rundt det. Som nevnt tidligere er Google Images et særlig godt verktøy til å identifisere objekter, klær, bygninger og områder, men har svakere presisjon på ansikter og personer, ettersom tjenesten prioriterer personvern og unngår ansiktsgjenkjenning.
I sammenheng med informasjonsinnhenting kan Google Images fungere godt som et første steg i bildeanalyse. Tjenesten gir rask oversikt, høy nøyaktighet på visuelle objekter, og gode koblinger til kilder som artikler og nettsteder. For å få et mer komplett bilde av et bildes opprinnelse eller spredning, bør den likevel kombineres med andre verktøy som har ulike styrker innenfor ansiktsanalyse, regional dekning og historisk søk.
Ansiktsgjenkjenningens gråsone
Mens Google Images fungerer som et solid utgangspunkt for å identifisere objekter og steder, har den bevisst begrenset kapasitet når det gjelder personer. For mer avansert ansiktsgjenkjenning finnes det egne verktøy som spesialiserer seg på nettopp dette. Et av de mest kraftfulle og mest omdiskuterte er PimEyes.
PimEyes er en avansert ansiktsgjenkjenningstjeneste som bruker kunstig intelligens og bildegjenkjenning til å finne bilder av samme person på tvers av internett. I stedet for å søke etter lignende bilder generelt analyserer PimEyes biometriske mønstre i ansiktet, som øyeavstand, neseform og proporsjoner, og sammenligner disse med millioner av bilder i åpne databaser. Resultatet er ofte svært presist, selv når bildene er tatt fra ulike vinkler, under svake lysforhold eller redigert.
Brukeren laster opp et bilde og får i løpet av sekunder treff fra nettsteder, nyhetsartikler, blogger og sosiale medier der ansiktet forekommer. Gratisversjonen viser kun forhåndsvisninger, mens betalingsversjoner gir tilgang til lenker, eksport av resultater og varsler om nye treff. Det er likevel relativt enkelt å omgå denne begrensningen for å finne bildet slik det vises i artikkelen i søkeresultatene. PimEyes tilbyr også funksjoner for å be om sletting av uønskede resultater og for å sende DMCA- eller GDPR-baserte forespørsler om fjerning til nettstedseiere.
En slik tjeneste reiser også etisk viktige spørsmål. PimEyes kan identifisere personer som aldri har samtykket til å bli søkt opp, noe som utfordrer personvernet og retten til anonymitet. Selv om formålet ofte er å beskytte eget bilde eller oppdage misbruk, kan verktøyet også misbrukes til overvåkning, doxxing eller trakassering. Derfor bør PimEyes brukes med stor varsomhet og alltid vurderes opp mot lovverk, kontekst og etiske retningslinjer for ansvarlig OSINT.
Andre verktøy for omvendt bildesøk
Google Images
Lar deg søke med et bilde for å finne lignende bilder, nettsteder hvor det er brukt, og visuell kontekst.
Vanskelighetsgrad å bruke: ★☆☆☆☆
TinEye
Søker etter hvor et bilde har blitt brukt på nettet og kan vise eldre eller endrede versjoner av det.
Vanskelighetsgrad å bruke: ★☆☆☆☆
Bing Visual Search
Lar deg søke med bilder for å finne lignende motiver, produkter eller nettsider som bruker samme bilde.
Vanskelighetsgrad å bruke: ★☆☆☆☆
Yandex
Russisk bildesøkemotor kjent for å gjenkjenne ansikter, bygninger og landskap med høy presisjon. Søk også på russisk for bedre resultat.
Vanskelighetsgrad å bruke:★☆☆☆☆
PimEyes
En ansiktsgjenkjenningsmotor som finner bilder av samme person på tvers av nettsteder. Enkel å bruke teknisk, men krever etisk vurdering og forsiktighet ved søk etter personer.
Vanskelighetsgrad å bruke:★☆☆☆☆
