KI-Gesichtsmanipulationserkennung
Erkennung von Gesichtsfälschungen
Die Lösung zur Erkennung von Gesichtsmanipulationen von Sensity AI bietet eine schnelle und präzise Identifizierung von Gesichtsfälschungen in Videos und Bildern. Unter Nutzung von Deep Learning analysiert das System Inhalte Bild für Bild und erkennt veränderte Gesichter mit einem binären Urteil, einem Konfidenzwert und dem Manipulationstyp. Erkannte Manipulationen werden mit dynamischen Begrenzungsrahmen hervorgehoben, was eine klare visuelle Kennzeichnung ermöglicht.
Bild-für-Bild-Kennzeichnung von Gesichtsfälschungen
Manipulations-Heatmaps auf Pixelebene
KI-Video- und Bilderkennung
KI-Video- und Bilderkennung
Hunderttausende bösartige, KI-generierte Videos und Bilder überfluten täglich soziale Netzwerke mit dem Ziel, zu täuschen, zu diskreditieren und zu beeinflussen. Die Deepfake-Erkennung von Sensity AI liefert Ergebnisse in Sekundenschnelle mit Erklärungen auf forensischem Niveau.
Erklärbarkeits-Heatmap für forensische Einblicke
Segmentbasierte visuelle Erklärbarkeit
GAN-Erkennung
Präzisions-Landmarken-Mapping zur GAN-Entlarvung
GAN-generierte Gesichter werden durch tiefe generative Modelle (Generative Adversarial Networks) erstellt, die völlig neue Identitäten synthetisieren, anstatt eine existierende Person zu manipulieren. Um diese synthetischen Gesichter zu erkennen, analysiert Sensity AI statistische und strukturelle Artefakte, die während des generativen Prozesses entstehen: Inkonsistenzen in der globalen Symmetrie, unregelmäßige Frequenzmuster, anomale Texturübergänge und Abweichungen zwischen biologischer Gesichtsgeometrie und GAN-gelernten Prioren.
Forensische Dateianalyse
Verifizierung der Medienintegrität
Die Lösung zur forensischen Dateianalyse von Sensity AI bietet eine umfassende Methode zur Überprüfung der Authentizität und zur Rückverfolgung des Ursprungs digitaler Mediendateien. Durch die Analyse von Metadaten, struktureller Konsistenz, der Dateierstellungshistorie und Modifikationsspuren deckt unser System Anomalien auf, die auf Bearbeitung, Manipulation oder KI-generierte Inhalte hindeuten.
Verfolgung der Dateierstellungshistorie
Erkennung von Anomalien in der Dateiintegrität
Sprachanalyse
Deepfake-Spracherkennung
Die Deepfake-Spracherkennungslösung von Sensity AI nutzt fortschrittliche akustische Analysen, Voiceprint-Verifizierung und KI-Anomalieerkennung, um synthetische Sprache und manipulierte Audioinhalte zu identifizieren.
Akustische Analyse für Sprachintegrität
On-Premise-Optionen
Unsere Lösung kann in drei flexiblen Konfigurationen bereitgestellt werden: ein Server-Setup für hochvolumige On-Premise-Verarbeitung mit dedizierten NVIDIA-GPUs; ein Workstation-Setup, das für Ermittler optimiert ist, die eine schnelle lokale Analyse auf einem einzelnen Hochleistungsrechner benötigen; und eine USB-Dongle-Option, die eine sichere, portable Aktivierung für Teams im Außeneinsatz oder Air-Gapped-Umgebungen bietet. Jedes Bereitstellungsmodell liefert die gleichen mehrschichtigen Erkennungsfunktionen und erfüllt dabei unterschiedliche betriebliche, sicherheitsrelevante und skalierbare Anforderungen.
Server-Einrichtung
Workstation-Einrichtung
Für Ihren Anwendungsfall entwickelt
Wie verändert die Deepfake-Erkennung die forensische Analyse?
Wir sind nun in eine Ära eingetreten, in der man seinen eigenen Augen nicht mehr trauen kann. Gen-AI hat nicht nur neue Inhalte erschaffen, sondern eine völlig neue Angriffsfläche geschaffen: die Realität selbst. Wenn es um die Erkennung von Deepfakes geht, wird die Art der forensischen Analyse nun auf den Kopf gestellt, was Geheimdienste, Strafverfolgungsbehörden und Justizorgane vor große Herausforderungen stellt. Dieser Leitfaden dient als Einführung in die Deepfake-Erkennung und synthetische Medien für Fachkräfte in der Strafverfolgung und Forensik.
Enterprise-ready
