Fälschungen in Bildern und Videos erkennen und nachweisen
Dubiose Bilder und Videos mit politischen Botschaften fluten das Web. Bildforensiker entwickeln Techniken, um Manipulationen automatisch zu erkennen.
- André Kramer
- Andrea Trinkwalder
- Dorothee Wiegand
"Während den Schulferien findet unsere Klimademo nicht statt" verkündet das Wahlplakat einer Fridays-for-Future-Demonstrantin. Die Facebook-Seite "Fehler im System" hatte es im April dieses Jahres gepostet, garniert mit dem süffisanten Kommentar "Ja, wer hätte das für möglich gehalten." Das Bild wurde ein paar hundertmal geteilt, war aber gefälscht, wie der Faktencheck von correctiv.org per Rückwärts-Bildersuche rasch herausfand.
(Bild: correctiv.org)
Nicht immer sind Manipulationen so einfach zu erkennen. Professionellen Fälschern kommt man nur mit einer guten Portion detektivischem Gespür sowie einem Arsenal an Spezialsoftware auf die Schliche. Doch auch die Fälscherwerkstätten rüsten technisch auf – und können mittlerweile auf ein beachtliches Repertoire (halb-)automatischer Manipulationsmethoden zugreifen. Maschinell trainierte Bildgeneratoren – sogenannte Generative Adversarial Networks – legen aktuell eine derart rasante Entwicklung hin, dass der KI-Experte Hao Li bereits in sechs bis zwölf Monaten mit Fälschungsergebnissen rechnet, die der Mensch mit bloßem Auge nicht mehr erkennen kann. Vor Kurzem hatte er noch von einigen Jahren gesprochen.
Diese Deep Fake genannte Technik tauscht Köpfe und Gesichter in Fotos und Videos aus, synchronisiert die Lippenbewegungen einer Person – etwa eines Politikers – zu einem beliebigen Text oder überträgt die komplette Mimik eines Schauspielers auf die Zielperson (Puppet Master): Eine eindrucksvolle Demonstration stammt vom US-amerikanischen Schauspieler und Regisseur Jordan Peele, der mit seiner eigenen Mimik die Gesichtszüge von Barack Obama in einem vorhandenen Video manipulierte – und ihn so eine deftige Rede gegen seinen Nachfolger Donald Trump halten ließ.
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