Die 5 besten Deepfake-Detektor-Tools und -Techniken (Mai 2024)

Im digitalen Zeitalter haben sich Deepfakes zu einer erheblichen Bedrohung für die Authentizität von Online-Inhalten entwickelt. Diese hochentwickelten KI-generierten Videos können reale Menschen überzeugend nachahmen, wodurch es immer schwieriger wird, Fakten von Fiktionen zu unterscheiden. Doch mit der Weiterentwicklung der Technologie hinter Deepfakes haben sich auch die Tools und Techniken zu deren Erkennung weiterentwickelt. In diesem Blog werden wir die fünf besten Tools und Techniken zur Deepfake-Erkennung untersuchen, die heute verfügbar sind.

1. Wache

(Bild: Sentinel)

Sentinel ist eine führende KI-basierte Schutzplattform, die demokratische Regierungen, Verteidigungsbehörden und Unternehmen dabei unterstützt, die Bedrohung durch Deepfakes zu stoppen. Die Technologie von Sentinel wird von führenden Organisationen in Europa eingesetzt. Das System ermöglicht es Benutzern, digitale Medien über ihre Website oder API hochzuladen, die dann automatisch auf KI-Fälschungen analysiert werden. Das System stellt fest, ob es sich bei dem Medium um einen Deepfake handelt oder nicht, und visualisiert die Manipulation.

Die Deepfake-Erkennungstechnologie von Sentinel soll die Integrität digitaler Medien schützen. Es verwendet fortschrittliche KI-Algorithmen, um die hochgeladenen Medien zu analysieren und festzustellen, ob sie manipuliert wurden. Das System liefert einen detaillierten Bericht über seine Ergebnisse, einschließlich einer Visualisierung der veränderten Medienbereiche. Dadurch können Nutzer genau erkennen, wo und wie die Medien manipuliert wurden.

Hauptmerkmale von Sentinel:

• KI-basierte Deepfake-Erkennung
• Wird von führenden Organisationen in Europa verwendet
• Ermöglicht Benutzern das Hochladen digitaler Medien zur Analyse
• Bietet eine Visualisierung der Manipulation

2. Intels Echtzeit-Deepfake-Detektor

Intel hat einen Echtzeit-Deepfake-Detektor namens FakeCatcher eingeführt. Diese Technologie kann gefälschte Videos mit einer Genauigkeit von 96 % erkennen und liefert Ergebnisse in Millisekunden. Der in Zusammenarbeit mit Umur Ciftci von der State University of New York in Binghamton entwickelte Detektor nutzt Intel-Hardware und -Software, läuft auf einem Server und ist über eine webbasierte Plattform verbunden.

FakeCatcher sucht in echten Videos nach authentischen Hinweisen und beurteilt, was uns menschlich macht – den subtilen „Blutfluss“ in den Pixeln eines Videos. Wenn unser Herz Blut pumpt, ändern unsere Adern ihre Farbe. Diese Blutflusssignale werden im gesamten Gesicht gesammelt und Algorithmen übersetzen diese Signale in raumzeitliche Karten. Mithilfe von Deep Learning kann dann sofort erkannt werden, ob ein Video echt oder gefälscht ist.

Hauptmerkmale des Echtzeit-Deepfake-Detektors von Intel:

• Entwickelt in Zusammenarbeit mit der State University of New York in Binghamton
• Kann gefälschte Videos mit einer Genauigkeit von 96 % erkennen
• Gibt Ergebnisse in Millisekunden zurück
• Verwendet einen subtilen „Blutfluss“ in den Pixeln eines Videos, um Deepfakes zu erkennen

3. WirVerifizieren

(Bild: WeVerify)

WeVerify ist ein Projekt, das auf die Entwicklung intelligenter Human-in-the-Loop-Methoden und -Tools zur Inhaltsüberprüfung und Desinformationsanalyse abzielt. Das Projekt konzentriert sich auf die Analyse und Kontextualisierung von Social-Media- und Webinhalten innerhalb des breiteren Online-Ökosystems, um erfundene Inhalte aufzudecken. Dies wird durch modalübergreifende Inhaltsüberprüfung, Analyse sozialer Netzwerke, mikrogezielte Entlarvung und eine Blockchain-basierte öffentliche Datenbank bekannter Fälschungen erreicht.

Hauptmerkmale von WeVerify:

• Entwickelt intelligente Methoden und Tools zur Human-in-the-Loop-Inhaltsüberprüfung und Desinformationsanalyse
• Analysiert und kontextualisiert soziale Medien und Webinhalte
• Entlarvt erfundene Inhalte durch modalübergreifende Inhaltsüberprüfung, Analyse sozialer Netzwerke und gezielte Entlarvung
• Verwendet eine Blockchain-basierte öffentliche Datenbank bekannter Fälschungen

4. Das Video Authenticator Tool von Microsoft**

(Bild: Microsoft)

Das Video Authenticator Tool von Microsoft ist ein leistungsstarkes Tool, das ein Standbild oder Video analysieren kann, um einen Vertrauenswert zu ermitteln, der angibt, ob das Medium manipuliert wurde. Es erkennt die Mischgrenze der Deepfake- und subtilen Graustufenelemente, die für das menschliche Auge nicht erkennbar sind. Außerdem wird dieser Konfidenzwert in Echtzeit bereitgestellt, sodass Deepfakes sofort erkannt werden können.

Das Video Authenticator Tool verwendet fortschrittliche KI-Algorithmen, um die Medien zu analysieren und Anzeichen von Manipulation zu erkennen. Es sucht nach subtilen Veränderungen in den Graustufenelementen der Medien, die oft ein verräterisches Zeichen für einen Deepfake sind. Das Tool liefert einen Konfidenzwert in Echtzeit, sodass Benutzer schnell feststellen können, ob das Medium authentisch ist oder nicht.

Hauptmerkmale des Video Authenticator Tools von Microsoft:

• Analysiert Standbilder oder Videos
• Bietet einen Echtzeit-Konfidenzwert
• Erkennt subtile Graustufenänderungen
• Ermöglicht die sofortige Erkennung von Deepfakes

5. Deepfake-Erkennung mithilfe von Phonem-Visem-Nichtübereinstimmungen

Diese innovative Technik, die von Forschern der Stanford University und der University of California entwickelt wurde, nutzt die Tatsache aus, dass Mundbilder, die die Dynamik der Mundform angeben, manchmal vom gesprochenen Phonem abweichen oder nicht mit ihm übereinstimmen. Diese Inkonsistenz ist ein häufiger Fehler bei Deepfakes, da die KI oft Schwierigkeiten hat, die Mundbewegung perfekt mit den gesprochenen Worten in Einklang zu bringen.

Die Phoneme-Viseme-Mismatch-Technik verwendet fortschrittliche KI-Algorithmen, um das Video zu analysieren und diese Inkonsistenzen zu erkennen. Es vergleicht die Mundbewegungen (Gesichtsbilder) mit den gesprochenen Wörtern (Phoneme) und sucht nach Unstimmigkeiten. Wenn eine Nichtübereinstimmung festgestellt wird, ist dies ein starker Hinweis darauf, dass es sich bei dem Video um einen Deepfake handelt.

Hauptmerkmale der Deepfake-Erkennung mithilfe von Phonem-Visem-Diskrepanzen:

• Entwickelt von Forschern der Stanford University und der University of California
• Nutzt die Inkonsistenzen zwischen Mundbildern und Phonemen in Deepfakes aus
• Verwendet fortschrittliche KI-Algorithmen, um Nichtübereinstimmungen zu erkennen
• Bietet einen starken Hinweis auf Deepfake, wenn eine Nichtübereinstimmung festgestellt wird

Die Zukunft der Deepfake-Erkennung

Während wir uns durch die digitale Landschaft des 21. Jahrhunderts bewegen, ist das Gespenst von Deepfakes allgegenwärtig. Diese KI-generierten Videos, die reale Menschen überzeugend nachahmen können, stellen eine erhebliche Bedrohung für die Authentizität von Online-Inhalten dar. Sie haben das Potenzial, alles zu stören, von persönlichen Beziehungen bis hin zu politischen Wahlen, was den Bedarf an effektiven Tools und Techniken zur Deepfake-Erkennung wichtiger denn je macht.

Die fünf Deepfake-Erkennungstools und -techniken, die wir in diesem Blog untersucht haben, stellen den neuesten Stand auf diesem Gebiet dar. Sie nutzen fortschrittliche KI-Algorithmen, um Deepfakes mit beeindruckender Genauigkeit zu analysieren und zu erkennen. Jedes Tool und jede Technik bietet einen einzigartigen Ansatz zur Deepfake-Erkennung, von der Analyse der subtilen Graustufenelemente eines Videos bis hin zur Verfolgung der Gesichtsausdrücke und Bewegungen der Probanden.

Sentinel beispielsweise nutzt KI, um digitale Medien zu analysieren und festzustellen, ob sie manipuliert wurden, und stellt eine Visualisierung der Manipulation bereit. Das Video Authenticator Tool von Microsoft hingegen liefert einen Echtzeit-Konfidenzwert, der anzeigt, ob ein Standbild oder Video manipuliert wurde. Diese Tools sind zusammen mit den anderen, die wir besprochen haben, führend im Kampf gegen Deepfakes und tragen dazu bei, die Authentizität von Online-Inhalten sicherzustellen.

Da die Technologie hinter Deepfakes jedoch immer weiter voranschreitet, müssen sich auch unsere Erkennungsmethoden weiterentwickeln. Die Entwicklung der Deepfake-Technologie ist ein sich schnell entwickelndes Ziel, und unsere Tools und Techniken müssen sich weiterentwickeln, um Schritt zu halten. Dies erfordert kontinuierliche Forschung und Entwicklung sowie die Zusammenarbeit zwischen Forschern, Technologieunternehmen und politischen Entscheidungsträgern.

Darüber hinaus ist es wichtig zu bedenken, dass Technologie allein das Problem der Deepfakes nicht lösen kann. Bildung und Bewusstsein sind ebenfalls von entscheidender Bedeutung. Wir müssen alle zu anspruchsvolleren Konsumenten von Online-Inhalten werden, die Informationsquelle hinterfragen und nach Anzeichen von Manipulation suchen. Indem wir über die neuesten Entwicklungen in der Deepfake-Technologie und -Erkennung informiert bleiben, können wir alle einen Beitrag zur Bekämpfung dieser Bedrohung leisten.