Unsichtbare ´Tarnkappe´ schützt Bilder vor Manipulation durch künstliche Intelligenzen
: Gesichtszüge, Mimik und Blickrichtung können verändert, Proportionen verzerrt werden. „Meist wissen die Personen auf den Fotos nichts von der Manipulation und können sich nicht mal dagegen wehren", erklärt Erstautor Zheng Li vom CISPA Helmholtz Center for Information Security.Eine wichtige Methode zur Erzeugung von Deepfakes ist die sogenannte GAN-Inversion.
Dieses eingefügte Rauschen wirkt wie eine Art Tarnkappe: Es verhindert, dass der für Deepfakes genutzte Bildgenerator das Bild korrekt digital auslesen und in seine Komponenten zerlegen kann. Damit läuft das GAN – einfach gesprochen – quasi trocken, weil es keine Daten findet, mit deren Hilfe neue Bilder erstellt werden können.
"Unsere Ergebnisse zeigen, dass UnGANable bemerkenswerte Leistungen im Hinblick auf Effektivität und Anwendbarkeit erreicht", berichten Li und seine Kollegen. Der Einsatz des Abwehrprogramms führte dazu, dass die Bildgeneratoren unscharfe oder von Störungen durchsetzte Kopien der Testporträts erstellten.
Damit auch die breite Öffentlichkeit diesen Deepfake-Schutz anwenden kann, muss jedoch noch eine entsprechende Software programmiert werden, wie die Forscher erklären. Sie arbeiten inzwischen daran, UnGAnable zu optimieren und zu erweitern. „Vielleicht lässt sich das Verfahren in Zukunft auch für Videos einsetzen“, sagt Li. Klar scheint in jedem Fall, dass Abwehrmechanismen gegen KI-generierte Deepfakes in Zukunft immer notwendiger werden dürften.
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