In Zeiten immer besserer Manipulationsmöglichkeiten von Fotos und Videos ist es als Nutzer wichtig, echte von unechten Inhalten unterscheiden zu können. „Echtheitssiegel“ sind bereits in Planung.
Stuttgart - Nutzer kennen Adobe bislang vor allem durch Programme zur Bearbeitung und Erstellung verschiedener Medien, wie PDF-Dateien, Fotos, Videos oder Grafiken. Nun will das US-Unternehmen aber offenbar dem Missbrauch seiner Software entgegenwirken und präsentierte am Montag in Zusammenarbeit mit der New York Times und Twitter die „Content Authenticity Initiative“.
Die „Initiative für authentische Inhalte“, wie der Name sinngemäß übersetzt lautet, soll einen Industriestandard für digitale Echtheitsattribute schaffen. Gerade dadurch, dass Fotos und Videos immer professioneller manipulierbar sind, wird eine Unterscheidung zwischen echten und gefälschten Inhalten immer schwieriger.
Mit einem Echtheitsattribut versehenes Bildmaterial soll sicherstellen, dass nach der Veröffentlichung keine Veränderungen vorgenommen wurden. Auch Erstellern von Inhalten soll dies die Möglichkeit verschaffen, ihr Werk eindeutig zu kennzeichnen. Allerdings setzt Adobe auf Freiwilligkeit und will dies nicht zur Pflicht machen. Genauere technische Informationen, etwa, wie eine Änderung oder Löschung dieser Attribute verhindert werden soll, lässt Adobe bislang vermissen.
Nutzer können Fälschungen online identifizieren
In Ansätzen ist es bereits jetzt möglich, gefälschte Fotos als „Fakes“ zu entlarven. Tools wie fotoforensics.com ermöglichen einen Blick in die Metadaten, um etwa den Zeitpunkt der Aufnahme herauszufinden. Außerdem kann das Tool für das menschliche Auge unsichtbare Fehler entdecken, die bei einer Nachbearbeitung entstehen und anschließend farblich markieren.
Bei sogenannten Deepfake-Videos, bei denen Gesichter und Mimik mittels künstlicher Intelligenz nachträglich verändert wurden, sind Fehler bisher oft mit dem bloßen Auge sichtbar. Allerdings entwickelt sich die Technik in hohem Tempo weiter, weswegen Forscher bereits mehrere Ansätze zur maschinellen Erkennung mit dem Computer entwickeln, beispielsweise zur Identifizierung von Pixeln, die nicht von einer Kamera stammen.