Bisher galten Fotos, Audioaufnahmen oder Videos vor Gericht als sehr sichere Beweismittel. Moderne KI-Techniken und sogenannte Deepfakes – täuschend echte, künstlich erzeugte Medien – verändern diese Situation drastisch. KI erstellt in Sekundenschnelle gefälschte Videos oder Sprachnachrichten von Personen, die Dinge sagen oder tun, die nie passiert sind.
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Kategoriearchiv: Medienforensik
KI-Fakes erkennen – Versicherungsbetrug aufdecken
Ostbayerischer Versicherungstag 2026
Zwei potenzielle Schlüsseltechnologien prägen die nächsten Jahre: Künstliche Intelligenz und Quantencomputing. Dr. Stefan K. Braun, öffentlich bestellter und vereidigter Sachverständiger, spricht über Künstliche Intelligenz, Deepfake und forensische Analyseverfahren.
Medien 5.0: Faktenzeichen Forensik, KI und Fake- Expertenvortrag am 20.03.2026 an der IHK für Niederbayern, Standort Landshut – Haus der Wirtschaft.
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200 Jahre IHK Magdeburg
Sachverständigentag der IHK Magdeburg 2025
Dr. Stefan K. Braun, öffentlich bestellter und vereidigter Sachverständiger, spricht zum Thema Medienforensik, Künstliche Intelligenz, Deepfake und forensische Analyseverfahren. Expertenvortrag am 10.06.2025 an der IHK Magdeburg im Rahmen des Sachverständigentags 2025 und ihres 200-jährigen Jubiläums.
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Deepfakes auf der Spur
20. Ostbayerischer Sachverständigentag 2025
Dr. Stefan K. Braun, öffentlich bestellter und vereidigter Sachverständiger, spricht über Künstliche Intelligenz, Deepfake und forensische Analyseverfahren.
Medien 5.0: Faktenzeichen Forensik, KI und Fake. Expertenvortrag am 28.03.2025 an der IHK Regensburg für Oberpfalz / Kelheim, Veranstaltungsort: Handwerkskammer Niederbayern-Oberpfalz.
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Im Netz der Beweise: Kriminalistik & KI
In der kriminaltechnischen Praxis beginnt die Forensik mit der Spurensuche am Tatort. Die Ausgabe Im Netz der Beweise: Kriminalistik und KI beleuchtet den Stand der Forschung sowie Methoden in Kriminalistik und Forensik aus wissenschaftlicher und praktischer Perspektive. Biometrische Verfahren wie Fingerabdrucktechnik, Gesichtserkennung und Sprachanalyse sind vielversprechende Ansätze zur Personenauthentifizierung. Professionelle Deepfakes sind visuell kaum noch von echten Inhalten zu unterscheiden. Künstliche Intelligenz spielt eine Schlüsselrolle, bringt aber hohe Rechenanforderungen und ethische Fragen mit sich. Der Herausgeberband bietet Einblicke in aktuelle Entwicklungen und Methoden, ergänzt durch ein digitales Zusatzangebot.
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Medien 5.0: Faktenzeichen Forensik, KI und Fake
Dr. Stefan K. Braun, öffentlich bestellter und vereidigter Sachverständiger, spricht über Künstliche Intelligenz, Deepfake und forensische Analyseverfahren.
Expertenvortrag am 12.11.2024 an der IHK Mittlerer Niederrhein in Krefeld im Rahmen des Sachverständigen-Erfahrungsaustauschs 2024 zum Thema Medien der Forensik. Vortrag und Diskussion in der IHK-Weiterbildungsveranstaltung. Medien 5.0: Faktenzeichen Forensik, KI und Fake mit den Schwerpunktthemen Bildforensik, Medienforensik, Deepfake, Gesichtserkennung, Künstliche Intelligenz.
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Fakt oder Fake? Medien in der forensischen Praxis
Dr. Stefan K. Braun, öffentlich bestellter und vereidigter Sachverständiger, spricht über forensische Analyseverfahren.
Expertenvortrag am 14.11.2023 an der IHK Darmstadt im Rahmen des Hessischen Sachverständigentages 2023 zum Thema Medien der Forensik. Vortrag und Diskussion in der IHK-Weiterbildungsveranstaltung. Fakt oder Fake? Medien in der forensischen Praxis mit den Schwerpunktthemen Bildforensik, Videoforensik, Audioforensik, Phonetik, Deepfake, Gesichtserkennung, Künstliche Intelligenz.
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Fakt oder Fake? Fake-Fotos aufdecken
Fakt oder Fake? (Report Fake-Fotos) – Der Forensiker Dr. Stefan K. Braun berichtet
Zeitschrift „FOTOHITS“
Magazin für Fotografieren und Filmen
Publiziert von BetterNet GmbH, 06/2023 (03.05.2023)
Fotografen, Redakteure und Forensiker sehen sich gestiegenen Anforderungen in der Herstellung und Verwendung von audiovisuellen Medien gegenübergestellt. Die Aufdeckung von Fälschungen erfordert umfangreiche Kenntnisse über aktuelle Technologien. Qualitätsjournalismus hat die Aufgabe, solche Aufnahmen zu überprüfen.
Die digitale Bild-Forensik widmet sich als Teildisziplin der digitalen Multimedia-Forensik einer Untersuchung der Authentizität digitaler Bilder. Dabei werden u. a. Anhaltspunkte in der Kriminalistik ermittelt. Die meisten in der Praxis relevanten bildforensischen Verfahren sind blinde Verfahren. Die Analyse erfolgt ohne einen Zugriff oder Vergleich mit einem möglicherweise vorhandenen Originalbild.
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Foto-Forensik: Was wir aus Metadaten lesen
Das Gleiche ist nicht dasselbe. Das gilt auch für Lichtbilder. Das gleiche Foto bedeutet, dass sich zwei unterschiedliche Fotografien aufs Haar gleichen (z. B. Papierabzüge vom Original, digitale Kopien), während dasselbe auf eine Identität hinweist, dementsprechend nur einmal existiert (z. B. das Kameraoriginal). Dasselbe Foto ist also genau das eine spezielle unveränderliche Bild. In der Forensik ist dieser Unterschied von Bedeutung, wenn es um die Feststellung von Veränderungen am Bild geht. Häufig werden dem Forensiker (veränderte) Kopien von Bildern vorgelegt, die laut Auftraggeber Originale seien.
Die Verfahren der digitalen Bildforensik zählen zu den sog. “blinden” Verfahren, da i.d.R. Rückschlüsse nur aus vorliegendem Bildmaterial gezogen werden können. Objektiv kann lediglich festgestellt werden, ob ein Bild in irgendeiner Weise bearbeitet wurde. Bei einer Feststellung der Authentizität digitaler Bilder werden u. a. Anhaltspunkte in der Kriminalistik ermittelt. Foto-Forensik beschäftigt sich mit dem Auslesen fotografischer Metadaten, Kameradateisystemen, Dateiformaten, Untersuchung von Bilddateien und im weiteren Sinne ebenso mit der Gesichtserkennung.
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Gesichtserkennung in der Forensik
Gesichtserkennung in der Forensik – Biometrische KI-gestützte Diagnoseverfahren
Autor: Dr. Stefan K. Braun
Zeitschrift „Digital Production“
Magazin für digitale Medienproduktion
Publiziert von Pixeltown GmbH, 05-06/2020
Ganz allgemein gesagt ist die Gesichtserkennung (face recognition) ein biometrisches KI-gestütztes und automatisiertes Diagnoseverfahren, mit der die Zuordnung zu einer Person gelingt. Die Gesichtserkennung basiert dabei auf mathematischen Verfahren zur Mustererkennung und maschinellem Lernen. Maschinelle Lernverfahren (Deep Learning), basierend auf „Data-Mining“ (Finden neuer Muster und Gesetzmäßigkeiten), generieren Wissen aus Erfahrung. Künstliche Systeme lernen aus Beispielen und verallgemeinern die Erkenntnisse nach Beendigung der Lernphase. Erste Ansätze der Gesichtserkennung gab es bereits 1958 mit nicht lernendem künstlichen neuronalen Netzwerken (KNN).
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