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Das Gesehene spiegelt sich in beiden Augen nahezu identisch wider – zumindest was Farbe und Form angeht. Diese Tatsache nutzen Informatiker der University of Buffalo, um eine automatische Erkennung von gefälschten Porträts zu entwickeln.
Bei diesen sind die Bilder in den beiden Augen im Allgemeinen unterschiedlich. Das Tool erwies sich in 94 Prozent aller Tests als zuverlässig.
Unterschiedliche Muster
„Die Hornhaut ist eine fast perfekte Halbkugel und ein guter Reflektor. In beiden Augen sollten sehr ähnliche Reflexionsmuster auftreten, weil sie dasselbe sehen. Das bemerken wir meist nicht, wenn wir ein Porträt anschauen“, so Siwei Lyu, Professor am Institut für Informatik und Ingenieurwesen. Die nun entworfene Bildauswerte-Software bemerke Unterschiede jedoch sehr wohl.
Die Augen auf den meisten Fake-Bildern, die mithilfe von Künstlicher Intelligenz erzeugt werden, weisen unterschiedliche Muster aus – ein sicheres Zeichen dafür, dass sie gefälscht sind. Das passiert laut Lyu beispielsweise, wenn ein Porträt aus mehreren Fotos zusammengesetzt wird. „Deepfake-O-Meter“ nennt er seine Software.
Auch Videos funktionieren
Bei seinen Experimenten hat das Team mit echten Bildern von Flickr Faces-HQ und gefälschten Bildern von experimentiert, die zwar lebensecht aussehende Gesichter zeigen, aber mit Unterstützung von Künstlicher Intelligenz erschaffen wurden. Die Software analysiert die Bilder in den Augen mit hoher Präzision und vergleicht eventuelle Unterschiede der Formen und Farben der Reflektionen.
Die Analyse funktioniert auch bei Videos, jedenfalls dann, wenn sie einen ungehinderten Blick auf die Augen zulassen. Hier ist es laut Lyu besonders wichtig, Fälschungen zu entlarven. So würden Politiker mit Fake-Videos, in denen sie extreme Ansichten äußern, diskreditiert. „Leider werden zahlreiche gefälschte Videos für pornografische Zwecke erstellt und das fügt den Opfern schwere psychische Schäden zu“, weiß Lyu.
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