【内录】AI视频如何伪装真实手机拍摄，AI底层标识如何去除

如果你决定死磕内录，下面的内容请一定好好看：

检测逆向分析

肉眼视觉（可自查）

AI 生成的视频在视觉上会有一些与真实手机拍摄比较相似的特征，但不是全部

• 分辨率和比例：手机常见是 16:9、18:9 或竖屏 9:16，AI 视频生成后可以裁剪/导出成这些比例。
• 抖动和运动模糊：手持设备拍摄通常会有轻微的抖动、滚动快门效应（rolling shutter），可通过后期添加抖动特效、运动模糊来模仿，虽然返回参数已经被算法收录，简单爬了一下，平台可能也考虑到正常用户将手机放到桌面上操作的场景，一刀切还是容易影响正常用户使用，故此点无关紧要。
• 对焦/自动曝光：手机摄像头常见的自动对焦和亮度跳变，可以用视频编辑软件加上轻微的虚焦、亮度变化来模拟，但烂大街的参数也已经被算法收录
• 压缩痕迹：手机拍摄的视频通常经过 H.264/H.265 压缩，会有一定的噪点、码率不足时的方块感，可以理解为机械臂端杯子和人手端被子的轻微振幅是不一样的，这个算法是很好识别的
• 音频特征：手机麦克风会收录环境噪音、回声，虽然通过音频处理也能增强真实性，但大多平台已经开始调用手机的麦克风驱动来检测是否来自真实的麦克风

AI标识（Metadata）

视频文件会包含 底层参数（比如拍摄设备型号、分辨率、时间戳等）。AI生成的直接导出会没有这些

很多云端AI平台、或加密过需要调用付费的模型为了运营合规，则会添加上必要的AI底层标识，所以在主流自媒体平台将会看到：”视频为AI生成“这样提示的字眼，并且对各类创作者也进行了规范限制，上传自动识别，也是AI天生自带标识的问题，并不是肉眼来分辨真不真实

数据伪造并不能完全“骗过”涉灰、黑频繁的中台算法检测，但足以应对此次升级

测试过程

最近也在死磕底参的问题，下面是一些测试思路

• 删除原始底参：很多 AI 工具导出的文件本身没有手机信息，可以直接清空。
• 伪造底参：用工具写入常见的手机机型信息（如 Apple iPhone 13、Samsung Galaxy S22）。
• 硬字段伪造：Make、Model、Creation Time、Location。

删除很简单这里就不墨迹过程了，重点是如何伪造真实的相机输出参数，市面上很多一键脚本99%都是基于图片的修改，而不能对视频进行修改，可以修改的工具对不懂代码的小白不友好，更没有图形化工具，也不支持批量，完全手搓，毕竟不可能指派一个人每天去生成再导入再修改，效率太低后续饿死的概率更大。

而且，带AI标识类的视频，修改相机参数是加密、不允许更改的

最开始，我也以为仅仅是读写工具的问题，想着调整一下冷门的格式就可以，结果技术大哥折腾了一晚才发现：加密是在传输层和系统层进行的，也就是说这个逆向策略可能已经N多年前了，估计已经很成熟完善，我们是在对抗规则，但不是头铁到和大厂几千人风控组对抗的SB，所以便果断放弃这种方案。

后来根据可批量的需求，就想到了视频解析成二进制，通过智能体接入个语言大模型的方式重新输出，想要的相机参数喂给AI就行了

这个思路并没有测试，因为智能体和传统的图形化工作流一样，对新手或没技术的团队不友好，确实有一点门槛无法普及，所以也果断放弃（更新：技术测试过完全可行，开发者完全可以去尝试）

二进制修改这种思路出来了，我们便基于二进制分析工具结合底参修改的SSH简单做了个拉起脚本，补了个图形界面，目前使用的效果还不错。

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