Bochum (idr). IT-Experten der Ruhr-Uni Bochum haben ein Verfahren entwickelt, mit dem computergenerierte Bildfälschungen aufgespürt werden können. Im Mittelpunkt stehen sogenannte Deep-Fake-Bilder, die mithilfe von Computermodellen erzeugt werden. Algorithmen überarbeiten ein Bild dabei so lange, bis es nicht mehr als Fälschung erkennbar ist.
Forscherinnen und Forscher des Horst-Görtz-Instituts für IT-Sicherheit der Ruhr-Uni und des Exzellenzclusters "Cyber Security in the Age of Large-Scale Adversaries" (Casa) nutzen jetzt Frequenzanalysen, um die Manipulation doch sichtbar zu machen.
Für ihre Analyse nutzten die Bochumer Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler Datensätze, die unter www.whichfaceisreal.com zur Verfügung gestellt werden. Auf der Website können User selbst testen, ob sie Fake-Motive von Originalfotos unterscheiden können.
Ihren Code stellen die Forscherinnen und Forscher unter https://github.com/RUB-SysSec/GANDCTAnalysis frei zur Verfügung, damit andere Gruppen die Ergebnisse reproduzieren können.Pressekontakt: Ruhr-Universität Bochum, Fakultät für Elektrotechnik und Informationstechnik, Lehrstuhl für Systemsicherheit, Joel Frank, Telefon: 0234/32-27814, E-Mail: joel.frank@rub.de
Bochum (idr). IT-Experten der Ruhr-Uni Bochum haben ein Verfahren entwickelt, mit dem computergenerierte Bildfälschungen aufgespürt werden können. Im Mittelpunkt stehen sogenannte Deep-Fake-Bilder, die mithilfe von Computermodellen erzeugt werden. Algorithmen überarbeiten ein Bild dabei so lange, bis es nicht mehr als Fälschung erkennbar ist.
Forscherinnen und Forscher des Horst-Görtz-Instituts für IT-Sicherheit der Ruhr-Uni und des Exzellenzclusters "Cyber Security in the Age of Large-Scale Adversaries" (Casa) nutzen jetzt Frequenzanalysen, um die Manipulation doch sichtbar zu machen.
Für ihre Analyse nutzten die Bochumer Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler Datensätze, die unter www.whichfaceisreal.com zur Verfügung gestellt werden. Auf der Website können User selbst testen, ob sie Fake-Motive von Originalfotos unterscheiden können.
Ihren Code stellen die Forscherinnen und Forscher unter github.com/RUB-SysSec/GANDCTAnalysis frei zur Verfügung, damit andere Gruppen die Ergebnisse reproduzieren können.
Pressekontakt: Ruhr-Universität Bochum, Fakultät für Elektrotechnik und Informationstechnik, Lehrstuhl für Systemsicherheit, Joel Frank, Telefon: 0234/32-27814, E-Mail: joel.frank@rub.de
