В работе поставлена задача определения правдоподобности JPEG изображений при помощи машинного обучения. Для ее достижения выполнены следующие подзадачи: подготовка выборки, состоящей из примеров фотоснимков, сделанных с помощью различных моделей фотокамер; подготовка выборки, состоящей из изображений, отредактированных в различных графических редакторах; выделение основных характеристик JPEG изображений; разработка методов кластеризации и классификации изображений. В ходе работы получена выборка изображений более 400 различных моделей фотокамер и нескольких графических редакторов. Для каждого изображения выделены такие характеристики, как таблица Квантования, таблица Хаффмана, метаданные EXIF заголовка, эскизы изображений с соответствующими параметрами и другие. В результате проделанной работы получена модель, позволяющая определять правдоподобность изображений, а также марки фотокамер с высокой степенью вероятности.