Home Jak działa Cennik FAQ Kontakt Wypróbuj demo
Signal Analysis Engine v0.1 EU AI Act Ready

Wykryj
wideo AI
zanim cię
oszuka.

Silnik analizy spektralnej wykrywający AI-generowane filmy na poziomie sygnałów fizycznych — nie na podstawie artefaktów konkretnych modeli. Multimodalna analiza audio + video. Interpretowalny wynik.

Model-agnostic
API + On-premise
Explainable AI
spectradetect.io/analyze
ANALYZING SIGNAL...

Wrzuć plik video

MP4, MOV, AVI — maks 500MB

Werdykt analizy
AI-GENERATED
HIGH CONFIDENCE
Confidence Score 94.2%
Audio signal 0.89
Video FFT 0.76
Noise residual 0.91
Temporal 0.83
0%

Cross-model accuracy

0+

Modele generatywne

<5s

Czas analizy klipu

0+

Klipów w datasecie

Spectral Engine

Sygnał nie kłamie

Modele generatywne zostawiają charakterystyczne artefakty w widmie częstotliwościowym — niewidoczne dla oka, ale jednoznaczne w analizie FFT.

Authentic video
AI-generated artifacts
Real-time spectrum analysis
Możliwości

Forensics na poziomie fizyki

Cztery niezależne sygnały diagnostyczne dające robustną, odporną na manipulacje klasyfikację.

Analiza spektralna audio

Modele AI nie odwzorowują efektu Dopplera, fazy akustycznej ani naturalnego room tone. MFCC + STFT wykrywa te braki z precyzją sub-milisekundową.

FFT przestrzenne video

Architektury generatywne (transposed conv, upsampling) wprowadzają periodyczne wzorce w widmie przestrzennym — niewidoczne okiem, wyraźne w FFT.

Noise residual analysis

Prawdziwe kamery mają charakterystyczny sensor noise (PRNU-like). AI generuje zbyt czyste lub inaczej dystrybuowane szumy — wykrywalne przez high-pass filtering.

Temporal consistency

Entropia optical flow między klatkami. AI ma charakterystycznie inną dynamikę ruchu — za gładką lub zbyt chaotyczną — różną od naturalnego motion blur i rolling shutter.

Interpretowalny wynik

Każda decyzja poparta wizualizacją spektralną z zaznaczonymi anomaliami. Spełnia wymogi regulacyjne EU AI Act — żadna "czarna skrzynka".

API + On-premise

REST API do szybkiej integracji lub wdrożenie on-premise dla klientów wrażliwych na bezpieczeństwo danych. Oba modele wspierają batch processing.

Pipeline

Jak to działa w 4 krokach

01

Preprocessing & normalizacja

Plik video jest konwertowany do jednolitego formatu (H.264, 720p, CRF 23). Audio resampowane do 44.1kHz. Eliminuje data leakage wynikający z różnic codec.

ffmpeg H.264 CRF 23 44.1kHz
02

Feature extraction — 4 sygnały

Równolegle ekstrakcja: FFT ramka-po-ramce + FFT temporalne dla video, STFT/mel-spektrogramy + MFCC dla audio, noise residual i optical flow entropy.

FFT/STFT MFCC Optical Flow Noise Residual
03

Ensemble classifier

Meta-klasyfikator łączy sygnały z XGBoost + Random Forest. Każdy sygnał ma własny confidence score. Wynik końcowy to ważona suma czterech niezależnych diagnoz.

XGBoost Random Forest Ensemble
04

Wynik + wizualizacja

JSON z werdyktem, confidence score i danymi do wizualizacji spektralnej. Opcjonalnie: renderowane wykresy anomalii gotowe do raportu lub embedowania w UI.

JSON API Visualization PDF Report
Pełna dokumentacja techniczna →
Get started

Gotowy do integracji?

API key w ciągu 24 godzin. Wersja on-premise dostępna dla klientów enterprise. Bezpłatny pilot przez 30 dni.

Zamów dostęp do API Zobacz cennik