Synthetische Medien und Deepfake-Erkennung

KI-generierte Bilder sind überall zu finden. Die meisten bleiben unentdeckt.

Jeder, der einen Laptop besitzt, kann innerhalb von Sekunden ein fotorealistisches Gesicht generieren, ein Schadensfoto fälschen oder ein Dokument fälschen. Das menschliche Auge kann den Unterschied nicht erkennen. Ihr Team kann die visuelle Überprüfung nicht manuell skalieren.

Die Erkennung synthetischer Medien automatisiert, was Menschen nicht mehr leisten können: zu überprüfen, ob ein Bild mit einer Kamera aufgenommen oder von einer Maschine erstellt wurde. Ein API-Aufruf. Sofortiges forensisches Urteil.

KI-generiertes Porträt von ItsReal Deepfake Detection als synthetisch markiert
KI-generiertes Bild
Synthetische Medien erkannt
Lösung

Multi-Signal-Erkennungsmodul für reale Bedingungen

Identifizieren Sie KI-generierte und manipulierte Bilder, bevor sie Schaden anrichten, und zwar unabhängig davon, ob es sich um Gesichter, Dokumente oder Szenen handelt. Forensik mit mehreren Signalen. Erklärbare Ergebnisse.

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Dating-Profilfoto für KI-generierte Gesichtserkennung analysiert Fahrzeugfoto vor der Manipulation, das zur Aufdeckung von Versicherungsbetrug verwendet wird Originalausweis vor der Manipulationserkennungsanalyse KI-manipuliertes Dating-Profilfoto als synthetisches Medium erkannt Fahrzeug mit digital hinzugefügten Kratzern als manipuliertes Bild erkannt Gefälschtes Ausweisdokument mit Gesichtstausch durch forensische Analyse entdeckt
Rahmen:Erkennen · Analysieren Live
user_upload_4821.jpg 2,4 MB
Schattenintensität
92%
Symmetrie
78%
Textur
88%
Geometrie
34%
Wahrscheinlich von einer KI generiert Blockieren / Eskalieren

Anwendungsfälle

Jedes Team, das mit von Benutzern eingereichten oder von Dritten bereitgestellten visuellen Inhalten in Berührung kommt.

E-Commerce & Marktplätze

Erkennen Sie KI-generierte Produktfotos, gefälschte Bewertungen mit synthetischen Selfies und manipulierte Zustandsbilder auf Second-Hand-Marktplätzen.

Reklamationen & Beanstandungen

Überprüfen Sie Schadensfotos, die mit Versicherungsansprüchen, Garantieanträgen und Rückerstattungsanträgen eingereicht wurden. Markieren Sie mit KI übermalte oder vollständig synthetische Beweise.

Redaktionen & Medien

Überprüfen Sie nutzergenerierte Inhalte, Nachrichtenfotos und Social-Media-Quellen vor der Veröffentlichung. Schützen Sie die redaktionelle Integrität im Zeitalter generativer KI.

Interne Moderation

Fügen Sie Ihrer Plattform zur Moderation von Inhalten eine Erkennung synthetischer Medien hinzu. Markieren oder isolieren Sie automatisch KI-generierte Uploads, bevor sie die Nutzer erreichen.

Sehen Sie es in Aktion

Ziehen Sie den Schieberegler, um die Analyseebene anzuzeigen. Wählen Sie unten einen Inhaltstyp aus.

KI-generiertes Porträt SYNTHETISCHES GESICHT ANALYSEEBENE
KI-generiertes Bild
Porträtanalyse
Von KI generiert 94 %

Vollständig synthetisches Gesicht, das durch ein Diffusionsmodell erzeugt wurde. Artefakte im Frequenzbereich und Unstimmigkeiten in der Textur bestätigen, dass es nicht aus einer Kamera stammt. Es wurden keine übereinstimmenden EXIF- oder C2PA-Herkunftsangaben gefunden.

Schattenintensität
94%
Textur
88%
Symmetrie
72%
VERTRAUEN 94 %
Fahrzeug mit digital hinzugefügten Schäden, analysiert durch Erkennung von Manipulationen am Unfallort MANIPULIERTE REGION ~32 % Fläche manipuliert ANALYSEEBENE
Original-Szene
KI-generiertes Bild
Szenenanalyse
Manipuliert 91 %

Manipuliertes Bild erkannt. Kratzer und Dellen wurden digital auf die Fahrzeugoberfläche hinzugefügt. Uneinheitliche Rauschmuster und Kompressionsgrenzen bestätigen eine Bearbeitung nach der Aufnahme.

Wavelets
89%
Reflexion
84%
Grenzen
67%
VERTRAUEN 91 %
Gefälschtes Ausweisdokument mit eingefügtem Gesicht durch dokumentarische Forensikanalyse entdeckt SPLICE-GRENZE Gesicht ausgetauscht ANALYSEEBENE
Originaldokument
KI-generiertes Bild
Dokumentenanalyse
Manipuliert 89 %

Teilweise Manipulation erkannt. Ein Bereich, der etwa 18 % des Dokuments ausmacht, weist Artefakte an den Spleißgrenzen auf, die nicht mit dem umgebenden Inhalt übereinstimmen. Die Rauschmuster unterscheiden sich zwischen dem gespleißten Bereich und dem ursprünglichen Hintergrund.

Spleißgrenze
91%
Schattenintensität
45%
Typografie
62%
VERTRAUEN 89 %
Gewinner der Challenge · November 2025

Höchster Maßstab in der SPRIND Deepfake Detection Challenge

Über einen Zeitraum von 13 Monaten und unter 12 konkurrierenden Teams erzielte ItsReal.media die höchste Gesamtgenauigkeit bei der von SPRIND finanzierten Deepfake Detection Challenge, einer strengen, von der Regierung unterstützten Bewertung von Erkennungssystemen für synthetische Medien.

„Das ItsReal.media-System zeigte sowohl bei bekannten als auch bei unbekannten generativen Architekturen eine außergewöhnliche Robustheit und setzte damit einen neuen Maßstab für die Einsatzfähigkeit in der Praxis.“

— SPRIND Challenge Jury
0%
Interne Validierungsgenauigkeit
0%
CMB-Bankgenauigkeit
0%
Genauigkeit bei realen Bildern
#1
SPRIND Challenge-Rangliste
sprind.org/funke-deepfake →

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