Brevis Vera 现已上线：在 AI 时代为「真实」证明

概览

Brevis Vera 是一款端到端的媒体真实性认证系统，任何人都能验证已发布的图片或视频是否源自真实设备，并仅能以可证明、合规且正当的方式进行编辑。Vera 将硬件背书的 C2PA 认证与由 Brevis Pico zkVM 驱动、针对编辑过程生成的零知识证明相结合，从捕获到每次编辑直至最终发布，全程保障内容的真实性。目前 Brevis Vera 已正式上线。

信任危机

每天都有数以百万计的图片和视频在网上被分享，但我们几乎没有办法验证它们的真实性。

深度伪造（DeepFake）已经逼真到连受过训练的眼睛也无法稳定分辨真伪，而制作这些虚假内容的工具也在快速普及。现在人们对任何吸睛网络图片的默认反应，已从好奇转向怀疑。

面对这种现象，最直接的应对方式是打造一个更好的检测系统：训练 AI 模型去识别 AI 生成内容。但这种路线存在一个根本缺陷：这种检测就好像是一场射击游戏，但目标靶不断变化，因为检测能力每提升一步，生成能力也会同步提升一步。双方似乎陷入了一场永远无法被打破的循环里，而检测系统始终慢半拍。

了解 Brevis Vera

Brevis Vera 采用了一种截然不同的思路：

它不是去分析一段媒体内容「看起来是否真实」，而是让媒体内容本身能够证明它来自哪里，以及在传播过程中经历了什么。

Vera 是一套端到端的认证系统，用于验证已发布的图片或视频确实源自真实设备上的一次现实世界拍摄/采集事件，并且其后续过程中施加的每一次编辑都是正当的、可验证且可被证明的。

运作原理

从源头开始

Brevis Vera 构建在 C2PA（Coalition for Content Provenance and Authenticity，内容来源与真实性联盟）标准之上。如今，越来越多的设备厂商已开始支持 C2PA。C2PA 允许设备在拍摄/采集瞬间对媒体内容进行加密签名，将内容与硬件绑定，并生成具备防篡改特性的来源元数据。

这回答了第一个问题：这是否由真实设备上的真实相机拍摄得到？

但这只是起点，因为在现实世界中，最终发布的往往并不是未经处理的原始素材。

编辑鸿沟

记者会裁剪图片，创作者会对人脸打码，编辑会对隐私信息做遮盖，并调整曝光与色彩。字幕和标注会被添加上去，最终所有内容还会被压缩，以便在移动端更快加载。

这些编辑既正当也必要。但一旦你修改了带签名的图片，原始的硬件签名就不再适用。哪怕只是一次简单裁剪，也会破坏已签名文件与发布版本之间的加密绑定。真实性与编辑天然处于张力之中，而在此之前一直缺少一种方法能够将两者统一起来。

编辑路径的 ZK 证明

这正是 Brevis Vera 的核心创新。

Vera 与开源编辑库进行集成，并使用 Brevis Pico zkVM 为整个编辑过程生成零知识证明。当编辑者使用受支持的软件修改媒体内容时，Vera 会将原始的、带 C2PA 签名的元数据与原始媒体作为输入，执行相应的转换操作，并生成一份在数学意义上的证明，该证明能够证明三件事：

• 输出内容确实由已签名的原始内容导出；
• 仅应用了被允许的转换；
• 未引入任何隐藏的或恶意的编辑。

该证明在本地生成，任何人都可以独立验证，同时无需暴露原始内容或编辑工作流。

这将带来哪些改变？

Brevis Vera 在整个编辑流程中保留了「源自现实世界」的加密证明，并同时维护原始素材与编辑工作流的隐私。验证过程无需任何中心化中介参与，且整个系统完全开源。

这意味着，媒体内容首次可以在发布时携带可验证的证明：它确实来自现实，并且只经过了正当、可证明的编辑与变换。

现已上线

Brevis Vera 已于今日正式上线，首个版本已集成开源图像编辑库，并支持一系列常见的转换操作。

目前，我们正与多款面向消费者的主流图像与视频编辑应用进行沟通，计划将 Vera 直接集成进广泛使用的创作工具中。我们还将 Vera 参考实现开源到 GitHub 上。

想看它如何运作？欢迎试用我们的交互式概念 Demo，亲自体验 Vera 的工作方式。

如果您有兴趣尝试完整版或与 Brevis Vera 合作，请通过合作伙伴表格联系我们。