Fake-Bilder anhand von Frequenzanalysen erkennen

Machine Learning Fake-Bilder anhand von Frequenzanalysen erkennen

07.08.2020 Von Dr. Julia Weiler 3 min Lesedauer

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Ruhr-Universität Bochum Fakultät für Wirtschaftswissenschaft Bibliothek

Sie wirken täuschend echt, sind aber von Computern gemacht: Sogenannte Deep-Fake-Bilder werden mithilfe von maschinellem Lernen generiert und sind für menschliche Betrachter kaum von realen Fotos zu unterscheiden. Das soll sich nun mit einer neuen Methode ändern.

Die Frequenzanalyse offenbart typische Artefakte in computergenierten Bildern.(Bild: © RUB, Marquard) — Die Frequenzanalyse offenbart typische Artefakte in computergenierten Bildern.
(Bild: © RUB, Marquard)

Forscherinnen und Forscher des Horst-Görtz-Instituts für IT-Sicherheit der Ruhr-Universität Bochum und des Exzellenzclusters „Cyber Security in the Age of Large-Scale Adversaries“ (Casa) haben eine neue Methode entwickelt, mit der Deep-Fake-Bilder effizient identifiziert werden können. Dafür kommt eine klassische Technik der digitalen Signalverarbeitung zum Einsatz: sie analysieren die Motive im Frequenzbereich.

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