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Deepfake

Bei einem Deepfake wird ein täuschend echtes virtuelles Bild einer Person geschaffen, die wie die originale person klingt, spricht und aussieht. Es ist mit üblicher Betrachtung bei einem guten Deepfake kaum mehr möglich, Original und Fälschung zu unterscheiden. Diese „Deepfake-Technologie“ nutzt hierzu die Leistungsfähigkeit der Deep-Learning-Technologie für Audio- und audiovisuelle Inhalte. Richtig eingesetzt, können diese Modelle dann Inhalte produzieren, die absolute überzeugend den Anschein erwecken, dass Menschen Dinge sagen oder tun, die sie nie getan haben – oder auch Menschen erschaffen, die nie existiert haben!

Ein großer Sprung in der Qualität und Zugänglichkeit der Deepfake-Technologie wurde durch die 2014 vorgeschlagene Anpassung generativer adversarialer Netzwerke (GANs) erreicht. Das generative Modell erstellt Inhalte auf der Grundlage der verfügbaren Trainingsdaten und versucht, die Daten so genau wie möglich zu erfassen, um Inhalte zu erstellen, die den Beispielen in den Trainingsdaten möglichst nahe kommen. Ein diskriminierendes Modell testet dann die Ergebnisse des generativen Modells, indem es die Wahrscheinlichkeit bewertet, dass das getestete Beispiel aus dem Datensatz und nicht aus dem generativen Modell stammt.

Europol warnte in seinem ersten Report zum Thema davor, dass die Einführung von 5G die Konnektivität und Kommunikation innerhalb der Strafverfolgungsbehörden verbessern – ebenso die Privatsphäre und die Sicherheit von Organisationen und Einzelpersonen. Allerdings äußert man die Sorge, dass diese Vorteile auch von Kriminellen für ihre Straftaten genutzt werden könnten. Die zusätzliche Bandbreite, die neue Kommunikationstechnologien wie 5G bieten, ermöglicht es den Angreifern, die Leistung des Cloud-Computing zu nutzen, um Videoströme in Echtzeit zu manipulieren. Deepfake-Technologien können daher bei Videokonferenzen, Live-Streaming-Videodiensten und im Fernsehen eingesetzt werden.