इमेज सप्लाई चेन ट्रस्ट स्कोरिंग 2025 — C2PA और ETL से जोखिम दृश्यकरण

AI जनरेशन और आउटसोर्सिंग सामान्य हो चुके 2025 में, छवि की प्रामाणिकता और अधिकार स्थिति को मापे बिना गलत वितरण या ब्रांड क्षति का जोखिम ऊँचा बना रहता है। C2PA सिग्नेचर और मेटाडेटा गवर्नेंस 2025 — एआई इमेज प्रामाणिकता के लिए कार्यान्वयन गाइड तथा संपादकीय इमेज अधिकार और सुरक्षित डिलीवरी 2025 — चेहरे/नाबालिग/संवेदनशील जानकारी में बताई गई प्रक्रियाओं का विस्तार करते हुए यह फ्रेमवर्क पूरी सप्लाई चेन को ट्रस्ट स्कोर के रूप में दृश्य बनाता है।

TL;DR

• स्कोर पाँच संकेतकों से बनता है: सिग्नेचर अखंडता, मेटाडेटा पूर्णता, अधिकार प्रमाण, संपादन स्रोत और AI सुरक्षा को 0–100 में रेट करें।
• C2PA मैनिफेस्ट का मानकीकरण: ETL के माध्यम से AssertionStore का विश्लेषण कर अनुपस्थित या समाप्त सिग्नेचर चिन्हित करें।
• CDC आधारित डेटा पाइपलाइन: DAM, जनरेटिव AI, एडिटिंग टूल और डिलीवरी लॉग से डेटा कैप्चर कर 24 घंटों के भीतर डैशबोर्ड में दिखाएँ।
• रिव्यू को SLA से बाँधें: 70 अंक से कम सामग्री पर स्वतः कानूनी या संपादकीय समीक्षा सौंपें।
• अपरिवर्तनीय एक्शन लॉग: ISO 27001 अनुरूप ऑडिट स्टोर में लिखें ताकि बाहरी निरीक्षण के लिए तैयार रहें।

संकेतक परिभाषा और वज़न

डेटा पाइपलाइन डिजाइन

1. स्रोत सिस्टम: DAM, जनरेटिव AI, इमेज एडिटिंग टूल और डिलीवरी लॉग से CDC द्वारा इवेंट लें।
2. सामान्यीकरण परत: dbt के साथ कैप्चर ID और एसेट ID को जोड़कर रिकॉर्ड मिलाएँ।
3. स्कोरिंग परत: Python/SQL से वजन लागू कर 0–100 का स्कोर निकालें।
4. दृश्यकरण: Looker Studio या Metabase में टीम-वार डैशबोर्ड उपलब्ध कराएँ।

WITH base AS (
  SELECT
    asset_id,
    SAFE_CAST(metadata_score AS FLOAT64) AS metadata_score,
    SAFE_CAST(signature_score AS FLOAT64) AS signature_score,
    SAFE_CAST(rights_score AS FLOAT64) AS rights_score,
    SAFE_CAST(edit_score AS FLOAT64) AS edit_score,
    SAFE_CAST(ai_score AS FLOAT64) AS ai_score
  FROM `image_supply_chain.asset_scores`
)
SELECT
  asset_id,
  ROUND(
    signature_score * 0.30 +
    metadata_score * 0.20 +
    rights_score * 0.20 +
    edit_score * 0.15 +
    ai_score * 0.15
  , 2) AS trust_score
FROM base;

C2PA सामान्यीकरण टिप्स

• assertions के भीतर actions को फैलाएँ और देखें कि remove, crop या aiGenerated मौजूद हैं या नहीं।
• ingredients सूची से बाहरी एसेट निकालें और लाइसेंस प्रमाण से मिलान करें।
• सिग्नेचर टोकन की समाप्ति तिथियाँ जाँचें और समाप्त प्रविष्टियों को स्वतः अस्वीकार करें।

import { parseC2PA } from "@contentauth/lib"

export async function analyzeManifest(buffer: ArrayBuffer) {
  const manifest = await parseC2PA(buffer)
  const actions = manifest.assertions.filter((a) => a.type === "actions")
  const hasAIGen = actions.some((a) => a.data.some((item) => item.action === "aiGenerated"))

  return {
    signatureValid: manifest.signers.every((s) => s.status === "ok"),
    actionCount: actions.length,
    hasAIGenerated: hasAIGen,
    expiresAt: manifest.signers.map((s) => s.notAfter)
  }
}

जोखिम स्कोर संचालन फ्लो

1. SLA परिभाषा: 80+ स्कोर वाले एसेट स्वतः प्रकाशित, 70–79 कंटेंट समीक्षा को और ≤ 69 कानूनी/ब्रांड समीक्षा को भेजें।
2. सूचनाएँ: सीमा पार होते ही Slack/Teams में अलर्ट और Jira टिकट स्वचालित बनाएँ।
3. अंतर ऑडिट: compare-slider के साथ नई और पुरानी संस्करणों की तुलना करें।
4. पोस्टमॉर्टम: /run/_/trust-score में टेम्पलेटेड रिपोर्ट सहेजें।

प्रशिक्षण और निरंतर सुधार

• स्कोर पुनर्संतुलन: प्रत्येक तिमाही वितरण का विश्लेषण कर वजन या सीमा अपडेट करें।
• एनोटेशन ऑपरेशन: मॉडल/प्रॉपर्टी रिलीज़ जैसी प्रमाणिकता स्कैन या ई-साइन से एकत्र करें और ETL में स्वतः जोड़ें।
• AI मॉडल मूल्यांकन: ट्रू/फॉल्स पॉज़िटिव हीटमैप से सुरक्षा मॉडल को दोबारा प्रशिक्षित करें।

चेकलिस्ट

• [ ] C2PA हस्ताक्षरों की समाप्ति जाँच स्वचालित है
• [ ] अधिकार प्रमाण DAM से CDC द्वारा समकालिक हैं
• [ ] स्कोर < 70 वाली सामग्री पर अनिवार्य समीक्षा SLA लागू है
• [ ] स्कोर सीमा परिवर्तन GitOps (Pull Request) से प्रबंधित होते हैं
• [ ] ऑडिट लॉग छेड़छाड़-रोधी WORM स्टोरेज में सुरक्षित हैं

ट्रस्ट स्कोर सिर्फ नियमों का सेट नहीं है, बल्कि पूरी सप्लाई चेन का जोखिम लगातार उजागर करने वाला ढांचा है। डेटा-चालित रिव्यू और पारदर्शी लॉगिंग मिलकर ब्रांड सुरक्षा और क्रिएटिव गति दोनों को संतुलित रखते हैं।

सारांश

• C2PA मैनिफेस्ट, EXIF/XMP और अधिकार प्रमाण को एकीकृत कर स्कोरिंग समर्थ डेटा मॉडल बनाएँ।
• स्कोर सीमाएँ और समीक्षा SLA स्वचालित कर जोखिमपूर्ण सामग्री जल्दी पहचानें।
• ऑडिट लॉग और AI पुनःप्रशिक्षण को जोड़कर भरोसेमंद संकेतक लगातार सटीक रखें।

तिमाही स्कोर समीक्षा और ETL/AI अपडेट जारी रखें, ताकि गवर्नेंस और ग्राउंड टीम का तालमेल बना रहे और बढ़ती सप्लाई चेन पर भी मज़बूत ट्रस्ट मैनेजमेंट कायम रहे।