Ein umfassender Leitfaden zum Erkennen von Deepfakes und zum Identifizieren gefälschter Medien

Wichtige Hinweise

• Deepfakes können optisch irreführend sein und sind oft schwer zu erkennen.
• Durch das Vergrößern von Bildern können Unregelmäßigkeiten sichtbar werden, die auf Deepfakes hindeuten.
• Die Verwendung einer Metadatenanalyse ist eine narrensichere Methode zur Überprüfung der Bildauthentizität.

Deepfakes erkennen: Ihr umfassender Leitfaden zur Erkennung

In einer Zeit, in der das Teilen von Inhalten zum Alltag gehört, ist es entscheidend, Deepfakes zu erkennen. Dieser Leitfaden vermittelt Ihnen zuverlässige Methoden zum Erkennen KI-generierter Medien in Bildern und Videos und verbessert so Ihre digitale Kompetenz.

Arten von Deepfakes, die Sie kennen sollten

Deepfakes sind ein neues technologisches Phänomen, das sich vor allem durch Techniken der künstlichen Intelligenz wie „stabile Diffusion“ und generative kontradiktorische Netzwerke (GANs) rasant weiterentwickelt hat.

Hier sind die drei Haupttypen von Deepfakes, die die größte Besorgnis hervorrufen:

• Face-Swapping-Technologien: Diese ermöglichen den verblüffend realistischen Austausch des Gesichts einer Person durch das einer anderen. Es ist schockierend, wie genau sie Gesichtszüge nachbilden können, sodass sie kaum von der Realität zu unterscheiden sind.
• KI-Stimmgeneratoren: Diese Tools können Stimmen imitieren und so authentisch klingende Audiodaten erzeugen. Skrupellose Personen können problemlos vorhandene Videos verwenden, um überzeugende Voice-Deepfakes zu erstellen.
• Software zur Videosynthese: Mit dieser Software können Benutzer anhand ausgewählter Bilder gefälschte Videos erstellen, wie ein kürzlich aufsehenerregender Betrugsfall gezeigt hat, bei dem ein Unternehmen um 25 Millionen US-Dollar betrogen wurde.

1. Visuelle Hinweise erkennen

Ursprünglich beruhte die Deepfake-Erkennung auf offensichtlichen visuellen Anomalien. Warnsignale waren unter anderem Unschärfe an den Rändern, unnatürliche Gesichtszüge und ein insgesamt unnatürliches Erscheinungsbild. Auch heute noch ist die Wachsamkeit gegenüber unnatürlichen Anomalien unerlässlich, auch wenn Fortschritte die Erkennung erschweren.

2. Die „Zoomen“-Technik

Deepfakes wirken auf den ersten Blick oft glatt. Beim „Hineinzoomen“ können jedoch Unregelmäßigkeiten wie versteckte Gesichter oder missgestaltete Merkmale sichtbar werden, die auf Manipulation hindeuten.

3. Bildmetadaten analysieren

Die Metadatenanalyse ist eine der zuverlässigsten Methoden zur Erkennung KI-generierter Bilder. Durch die Untersuchung der Metadaten eines Bildes können Nutzer dessen Authentizität überprüfen.

Klicken Sie beispielsweise auf einem Windows-System mit der rechten Maustaste auf ein Bild, wählen Sie „ Eigenschaften “ und überprüfen Sie dann die Registerkarte „Details“. Suchen Sie nach Kameraspezifikationen, die in Deepfake-Bildern nicht vorhanden sind.

4. Empfohlene Online-Tools zur Erkennung

Zwar gibt es Erkennungssoftware, doch liefern viele davon nur mittelmäßige Ergebnisse. Es gibt jedoch namhafte Tools, die dabei helfen können, Deepfakes effektiv zu identifizieren.

Detektor für gefälschte Bilder

Fake Image Detector analysiert Metadaten, um Deepfakes zu identifizieren, indem es Fehler meldet oder die Authentizität bestätigt.

Forensisches Foto

Foto Forensics verwendet eine „Error Level Analysis“ (ELA), mit deren Hilfe festgestellt werden kann, ob Bilder digital verändert wurden.

Zusammenfassung

Das Erkennen von Deepfakes erfordert verschiedene Methoden wie visuelle Inspektion, Zoom-Techniken, Metadatenanalyse und fortschrittliche Online-Tools. Durch das Verständnis dieser Techniken können sich Einzelpersonen vor potenziellen Fehlinformationen schützen.

Abschluss

Angesichts der zunehmenden Verbreitung von Deepfakes ist es unerlässlich, sich mit deren Erkennung auszukennen. Die konsequente Anwendung der oben genannten Techniken hilft dabei, Realität von Manipulation zu unterscheiden.

FAQ (Häufig gestellte Fragen)