Mit Licht gegen Deepfakes: UCLA prüft 15 Videos gleichzeitig
Ein Team der University of California in Los Angeles hat ein System vorgestellt, das Deepfake-Videos mithilfe von Licht erkennt. Es prüft viele Videos auf einmal und verbraucht bei der Auswertung kaum Energie.
Ein digitaler Teil zieht zunächst Merkmale aus den Videos und wandelt sie in Lichtmuster um. Diese durchlaufen dann passive optische Schichten, die die eigentliche Rechenarbeit durch die Beugung des Lichts erledigen, ohne Strom zu benötigen. Am Ende entsteht für jedes Video ein Wert für die Echtheit.
In Tests erkannte das System gefälschte Videos mit durchschnittlich 97,79 Prozent Genauigkeit, bei 15 Videos gleichzeitig. Bei 18 parallelen Videos lag die Genauigkeit noch bei 96,13 Prozent, bei Videos aus Googles Generator Veo 3 bei 94,80 Prozent.
Die Forschenden sehen das System als schnelle erste Prüfstufe für Plattformen, die große Mengen Videos kontrollieren müssen, nicht als Ersatz für digitale Prüfwerkzeuge. Erschienen ist die Arbeit in der Fachzeitschrift eLight.
Seit August müssen Deepfakes in der EU gekennzeichnet werden. Passende Hinweise für Bilder, Videos und Audio erzeugt der KI-Kennzeichnung-Generator; die Regeln erklärt KI-Kennzeichnungspflicht.
Quellen
Eigene Zusammenfassung auf Grundlage der genannten Quellen, erstellt mit Unterstützung von KI, geprüft und redaktionell verantwortet von Leon Blatz. Illustration: Tokenlabor, per Programm gezeichnet, kein KI-Bild.
