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Forschung

Erkennungs-Software soll Deepfakes entlarven

von - 02.10.2019
Erkennungs-Software arbeitet an Frauengesicht
Foto: Mihai Surdu / Shutterstock.com
Gefälschte Videos, die aber täuschend echt wirken, werden zunehmend zur Gefahr im Netz. Die ETH Lausanne will in Zusammenarbeit mit dem Start-up Quantum Integrity den sogenannten Deepfakes nun zu Leibe rücken.
Staatschefs, die andere Länder verunglimpfen, ein Firmenboss, der Beängstigendes über die Absichten seines Unternehmens "verrät": In sozialen Netzen kursieren immer häufiger täuschend echt wirkende, aber gefälschte Videos von Persönlichkeiten des öffentlichen Lebens. Solchen Deepfakes wird mittlerweile weltweit der Kampf angesagt. Unter anderen haben Microsoft und Facebook angekündigt, gut 10 Millionen Dollar in Projekte zu stecken, die Deepfakes erkennen können.
Touradj Ebrahimi, Anthony Sahakian
Touradj Ebrahimi von der ETH Lausanne (links) und Anthony Sahakian, CEO von Quantum Integrity, arbeiten an Verfahren zur Erkennung von Deepfakes.
(Quelle: Alain Herzog/ETH Lausanne)
Die Zeit drängt: Denn die Fälschungen werden mit Hilfe ausgeklügelter künstlicher Intelligenz immer ausgefeilter. Trauriger Höhepunkt der Entwicklung ist die chinesische App Zao, die Ende August vorgestellt wurde und derzeit in wenigen Ländern erhältlich ist. Mit dem Programm lassen sich unter Verwendung nur weniger Fotos einer Person Deepfakes herstellen.
Den Kampf zur Erkennung der Fälschungen aufgenommen haben nun unter anderem die Multimedia Signal Processing Group der ETH Lausanne und das auf dem Campus der Hochschule angesiedelte Start-up Quantum Integrity. Die beiden entwickeln bereits seit gut zwei Jahren Verfahren zur Deepfake-Erkennung. Nun haben sie Fördermittel von Innosuisse erhalten, um ihre Erkennungs-Software zu verbessern.
"Wir sollen die Software effizienter machen, damit sie breiter angewandt werden kann", sagt Touradj Ebrahimi, Leiter der Multimedia Signal Processing Group. Seine Gruppe steuert dabei Expertise in Sachen Signalverarbeitung bei, während das Start-up seine Erfahrung in Sachen Erkennung von gefälschten Bildern einbringt.
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