Adli bilişim yazılımı geliştiren bir uzmana en sık sorulan sorular arasında deepfake tespiti, ses ve video analizi yer alırken, belgeler, özellikle de PDF dosyaları, en büyük zorluğu teşkil etmektedir. Deepfake ve medya analizi genellikle 'evet' cevabını alsa da, PDF'lerde gerçek ile yapay zeka tarafından oluşturulan içeriği veya belirli düzenlemeleri ayırt etmek, resim ve video analizinden bile çok daha zordur. Bu durum, PDF'lerin karmaşık yapısından kaynaklanmaktadır ve bu alandaki analiz süreçlerini oldukça çetin hale getirmektedir.
Yazar, son 30 yıldır PDF belgelerini değerlendirmek için bir dizi araç geliştirmektedir. Geçtiğimiz yıl, programcı olmayanların da kolayca kullanabilmesi için bu araçların karmaşıklığını azaltmaya odaklanmıştır. Şu anda, yeni PDF analizörleri ticari müşteriler tarafından beta testinden geçmekte ve büyük beğeni toplamaktadır. Bu gelişmeler, PDF adli analizindeki erişilebilirliği ve etkinliği artırma potansiyeli taşımaktadır.
Herhangi bir medyayı değerlendirirken, bir şeyin potansiyel olarak değiştirilip değiştirilmediğini anlamanın hızlı bir yolu, tipik durumdan sapmaları aramaktır. Eğer atipik bir özellik yalnızca bir düzenlemeden kaynaklanıyorsa, bu düzenlemeyi tespit etmek mümkündür. Örneğin, JPEG dosyalarında 'baseline' (temel) ve 'progressive' (aşamalı) gibi farklı kodlama modları bulunur. Çoğu kamera 'baseline' kullanırken, 'progressive' mod genellikle bir düzenlemeye veya özel bir işleme işaret eder. Dosya yapısındaki bu tür sapmalar, görsel içeriği incelemeden bile bir düzenlemenin varlığını gösterebilir ve bu prensip PDF dosyaları için de geçerlidir.
PDF dosyalarının adli analizi, karmaşık yapıları nedeniyle deepfake ve video analizinden bile daha zorlu olup, dosya yapısındaki tipik olmayan sapmaları aramak düzenlemeleri tespit etmenin anahtarıdır.