CORE v1.0 · MODULE 02

ARGUS7 / MEDIA FORENSIC WORKBENCH

Vision

Esaminare media e documenti preservando originale, metadati, regioni, trasformazioni e provenienza.

INPUTSOURCEMODULE ANALYSISEVIDENCEHUMAN REVIEWOUTPUT

01 / MEDIA FORENSIC WORKBENCH

Ogni elemento visualizzato deriva dal dataset del caso.

Zoom, pan, filtri, selezione e dettaglio espongono entità, relazioni, Source ID ed Evidence ID. Nessuna rotazione automatica o dato casuale.

SYNTHETIC DEMONSTRATION DATA
REGION R-03

02 / MODULE SPECIFICATION

Scopo, responsabilità e confini operativi.

La pagina mantiene nomi, agenti, routing e dipendenze della baseline ARGUS7.

PURPOSE

Esaminare media e documenti preservando originale, metadati, regioni, trasformazioni e provenienza.

RESEARCH
AINPUTS

INPUTS

  • Immagini e video
  • PDF e scansioni
  • Metadati
  • Ground truth quando disponibile
BPROCESS

PROCESS

  • Media integrity check
  • Detection
  • Manipulation localization
  • Metadata analysis
  • Provenance comparison
CACTIVATED AGENTS

ACTIVATED AGENTS

  • Vision specialist
  • Nessun sotto-agente specificato
  • Forensic validation sui risultati critici
DTOOLS / SOURCES

TOOLS / SOURCES

  • OCR locale
  • Parser media
  • EXIF / metadata
  • Hashing
  • Modelli multimodali autorizzati
EVALIDATION / EVIDENCE

VALIDATION / EVIDENCE

  • Originale immutabile
  • Confronto detector / ground truth
  • Falsi positivi e negativi
  • Revisione delle regioni critiche
FOUTPUT

OUTPUT

  • Manipulation map
  • Region localization
  • Metadata report
  • Media evidence package
CONNECTED MODULES / COMPONENTS
ForensicsInvestigationsGraph

03 / MEDIA ↔ FORENSIC ANALYSIS

Il linguaggio del controllo segue la funzione del modulo.

Non viene forzata una coppia ATTACK ↔ DEFENSE dove non avrebbe significato investigativo.

MEDIA
  • Original
  • Metadata
  • Hash
  • Provenance
FORENSIC ANALYSIS
  • Manipulation mask
  • Localization
  • Transformations
  • Human interpretation

04 / CONNECTED CASES

Il modulo non opera in isolamento.

Gli stessi case study attraversano più moduli, con un unico modello dati e la stessa catena di evidenza.