Deepfake Detektor – Technische Analyse
(Details, Schritt-für-Schritt)🎯

»Die Wahrheit ist die schönste Formel des Universums.«

Fake News Detektor

👋Willkommen beim 🤖Tool zur Erkennung von Deepfakes!

Diese 📱App analysiert 🖼️Bilder anhand folgender Kriterien:

  • Bildartefakte und visuelle Unstimmigkeiten
  • Forensische Bildanalyse
  • ✨Augenreflexionen und -details
  • Kopfhaltung und Gesichtsproportionen
  • ❌Kontextuelle und inhaltliche Plausibilität
  • Hauttexturen und -unregelmäßigkeiten
  • 🎨Farb- und Beleuchtungskonsistenz
  • 🧍Körperproportionen und Anatomie
  • 👔Accessoires und Kleidung
  • Symmetrische Anomalien

Tools zur Analyse

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Deepfake Detektor – technische Analyse
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Interpretationshilfe für Wahrscheinlichkeitswert:
90-100%: Sehr hohe Wahrscheinlichkeit für Deepfake
70-89%: Hohe Wahrscheinlichkeit für Deepfake
50-69%: Mittlere Wahrscheinlichkeit für Deepfake
30-49%: Niedrige Wahrscheinlichkeit für Deepfake
0-29%: Sehr niedrige Wahrscheinlichkeit für Deepfake

KI-Deepfake-Analyse: Funktionsweise

ACHTUNG: Aktuelle Vision-KI-Modelle haben nur begrenzt die Fähigkeit, tatsächlich Deepfakes mit einer hohen Genauigkeit zu erkennen. Du solltest dich auf kein Ergebnis hier verlassen. Auch bei der Deepfake-Erkennung liegt der Fokus darauf, dir zu erklären, worauf du achten musst, um Deepfakes selbst zu erkennen.

Bedenken solltest du, dass die Qualität von Deepfakes maßgeblich von der Qualität der KI-Modelle bestimmt wird. Wir sind inzwischen sehr wahrscheinlich bereits an dem Punkt, an dem endgültige Gewissheit nur eine mikroskopische Tiefenanalyse geben kann.

Die KI-Deepfake-Analyse ist ein Werkzeug zur Analyse von Bildmaterial. Damit kannst du bewerten, ob im hochgeladenen Bildmaterial ein Deepfake vorliegt. Für bestmögliche Genauigkeit sind bestimmte Anforderungen an das Bildmaterial notwendig:

  • Hohe Bildauflösung, um mehr Details für die Analyse zu bieten.
  • Klare Beleuchtung, um Inkonsistenzen besser zu erkennen.
  • Fotos in natürlichen, unverfälschten Umgebungen.
  • Minimales digitales Rauschen im Bild.

Trotz relativ fortschrittlicher Fähigkeiten weist die Analyse eine signifikante Fehlertoleranz auf. Er dient primär dazu, Nutzer zu sensibilisieren und Hinweise auf potenzielle Deepfakes zu geben. Die Analyse verwendet verschiedene Kriterien, um Deepfakes zu erkennen, darunter die Analyse von Bildartefakten, forensische Methoden, Reflexionen in den Augen und unnatürliche Kopfhaltungen. Im Kontext von Politik, Gesellschaft und bekannten Persönlichkeiten wird besonders vorsichtig vorgegangen, da diese Bereiche häufig Ziele von Deepfakes sind. Durch die Betrachtung dieser Faktoren bietet die Analyse eine fundierte Einschätzung, die den Nutzern hilft, informierte Entscheidungen zu treffen und die Glaubwürdigkeit von Bildmaterial zu bewerten.

  • Bildartefakte
  • Forensische Bildanalyse
  • Augenreflexionen
  • Kopfhaltung und Gesichtsproportionen
  • Kontextuelle und inhaltliche Prüfung
  • Hauttexturen und Unregelmäßigkeiten
  • Farben und Beleuchtung
  • Körperproportionen und Anatomie
  • Accessoires und Kleidung
  • Symmetrische Anomalien

In politisch und gesellschaftlich relevanten Szenarien, sowie bei bekannten Persönlichkeiten, ist eine skeptische Herangehensweise ratsam, da diese oft Ziel von Deepfakes sind. Die Deepfake-Analyse bietet eine fundierte Einschätzung, um Nutzern bei der Bewertung der Glaubwürdigkeit von Bildmaterial zu helfen.

Die Deepfake-Analyse wird fortlaufend an den Entwicklungsstand angepasst. Noch sind die Ergebnisse nicht vollständig zufriedenstellend. Langfristigens Ziel ist es, einen echten Deepfake-Detektor zu entwickeln.

Faktencheck-Websites

Die folgenden professionellen Faktencheck-Websites bieten weitere Informationen und Überprüfungen an und können für tiefere Einblicke genutzt werden:

Correctiv
 Volksverpetzer
 Mimikama
APA
DPA
Tagesschau
BR Faktenfuchs

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