Verifica la autenticidad de los medios con IA
Maintain complete audit trails for media assets — adaptado para profesionales de bibliotecas.
How it works
Capture media with your phone or upload via API. Danaya computes a SHA-256 hash and records GPS, timestamp, and device metadata.creating a tamper-proof digital seal.
Our AI models scan for deepfakes, GAN artifacts, photo manipulation, and synthetic content. Get a confidence score and detailed forensic report in seconds.
Share a verification link or QR code. Anyone can instantly verify the seal.no account needed. The hash is compared and authenticity is confirmed or denied.
Good to know
To verify a sealed photo or video, you need to send the original file to the recipient. They can then scan the QR code or use the verification link.
A photo or video can only be sealed once, at the moment of capture. Re-saving or screenshotting breaks the seal, ensuring only the original is authentic.
En el sector Bibliotecas, la autenticidad de los medios digitales es fundamental. Generate comprehensive audit trails documenting every access, verification, and modification attempt on sealed media.
Media authentication and deepfake detection solutions for libraries. Libraries and archives use Danaya to verify content authenticity, detect AI-generated media, and maintain digital trust. Con el auge del contenido generado por IA y las herramientas de manipulación sofisticadas, las organizaciones del sector Bibliotecas enfrentan riesgos crecientes por imágenes falsificadas, videos deepfake y documentos alterados. Pista de auditoría proporciona una solución robusta para verificar la integridad del contenido y mantener la confianza.
Las instituciones de investigación enfrentan una crisis creciente de manipulación de imágenes en publicaciones científicas. Un estudio de 2024 en Science estimó que el 2% de los artículos biomédicos publicados contienen figuras manipuladas — más de 50,000 artículos anuales. Los generadores de imágenes IA producen resultados de laboratorio sintéticos que pasan la revisión por pares el 39% de las veces. El fraude en investigación cuesta aproximadamente $2 mil millones anuales en publicaciones retractadas y experimentos repetidos.
La plataforma soporta todos los formatos de imagen científica incluyendo TIFF (16/32 bits), DICOM, NIfTI y formatos de microscopía CZI y ND2 con cálculo de hash sin pérdida. Clasificadores IA especializados detectan manipulaciones comunes de imágenes de investigación: empalme de Western blot (95.2% de precisión), duplicación en microscopía de fluorescencia (93.8%) e imágenes celulares generadas por GAN (96.4%). El sistema se integra con plataformas de gestión de manuscritos (ScholarOne, Editorial Manager, OJS) vía plugins API.
Los profesionales del sector Bibliotecas utilizan las capacidades de Pista de auditoría de Danaya para:
Un consorcio de 12 universidades de investigación desplegó el sistema de autenticación, escaneando 1.8M de imágenes de investigación en el primer año. El sistema señaló 4,200 artículos con manipulación de imágenes sospechosa antes de publicación — una mejora del 94% sobre la revisión manual. Un editor científico top-5 integró la API en su portal de envío de manuscritos, procesando 890,000 figuras anualmente con 96.3% de precisión en detección. El tiempo de revisores dedicado a verificación de imágenes disminuyó 78%, ahorrando $3.2M en costos anuales de revisión.
Danaya ofrece planes flexibles para organizaciones del sector Bibliotecas — desde un plan gratuito hasta acceso API empresarial. Sella tu primera foto en segundos con la app de Danaya.
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FAQ