{"id":24710,"date":"2025-11-12T10:31:02","date_gmt":"2025-11-12T09:31:02","guid":{"rendered":"https:\/\/news.save.ch\/?p=24710"},"modified":"2025-11-12T10:31:32","modified_gmt":"2025-11-12T09:31:32","slug":"bei-anruf-fake","status":null,"type":"post","link":"https:\/\/news.save.ch\/de\/bei-anruf-fake\/","title":{"rendered":"Bei Anruf: fake!"},"content":{"rendered":"<figure id=\"attachment_24711\" aria-describedby=\"caption-attachment-24711\" style=\"width: 680px\" class=\"wp-caption alignnone\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" class=\"size-medium wp-image-24711\" src=\"https:\/\/news.save.ch\/wp-content\/uploads\/2025\/11\/galledia_a_man_in_business_clothing_holding_a_phone_to_his_ea_72c04004-41b4-4b4f-9763-9cf02fc524c6_3-680x680.jpg\" alt=\"\" width=\"680\" height=\"680\" srcset=\"https:\/\/news.save.ch\/wp-content\/uploads\/2025\/11\/galledia_a_man_in_business_clothing_holding_a_phone_to_his_ea_72c04004-41b4-4b4f-9763-9cf02fc524c6_3-680x680.jpg 680w, https:\/\/news.save.ch\/wp-content\/uploads\/2025\/11\/galledia_a_man_in_business_clothing_holding_a_phone_to_his_ea_72c04004-41b4-4b4f-9763-9cf02fc524c6_3-150x150.jpg 150w, https:\/\/news.save.ch\/wp-content\/uploads\/2025\/11\/galledia_a_man_in_business_clothing_holding_a_phone_to_his_ea_72c04004-41b4-4b4f-9763-9cf02fc524c6_3-12x12.jpg 12w, https:\/\/news.save.ch\/wp-content\/uploads\/2025\/11\/galledia_a_man_in_business_clothing_holding_a_phone_to_his_ea_72c04004-41b4-4b4f-9763-9cf02fc524c6_3-300x300.jpg 300w, https:\/\/news.save.ch\/wp-content\/uploads\/2025\/11\/galledia_a_man_in_business_clothing_holding_a_phone_to_his_ea_72c04004-41b4-4b4f-9763-9cf02fc524c6_3-350x350.jpg 350w, https:\/\/news.save.ch\/wp-content\/uploads\/2025\/11\/galledia_a_man_in_business_clothing_holding_a_phone_to_his_ea_72c04004-41b4-4b4f-9763-9cf02fc524c6_3-250x250.jpg 250w, https:\/\/news.save.ch\/wp-content\/uploads\/2025\/11\/galledia_a_man_in_business_clothing_holding_a_phone_to_his_ea_72c04004-41b4-4b4f-9763-9cf02fc524c6_3.jpg 768w\" sizes=\"auto, (max-width: 680px) 100vw, 680px\" \/><figcaption id=\"caption-attachment-24711\" class=\"wp-caption-text\">\u00a9 KI-generiert<\/figcaption><\/figure>\n<p>Ein Audioclip, in dem der britische Premier Keir Starmer auf der Plattform X angeblich gestand, seine W\u00e4hlerschaft zu hintergehen, wurde 1,4 Millionen Mal aufgerufen. Das Unternehmen Ferrari entging im letzten Sommer nur knapp einem Deepfake-Betrug. Denn ein umsichtiger Manager reagierte klug auf einen verd\u00e4chtigen Anruf des t\u00e4uschend echt klingenden Unternehmenschefs: Er stellte eine Frage, deren Antwort nur der echte Chef wissen konnte.<\/p>\n<p>F\u00e4lle von Desinformation, Trickbetrug oder Industriespionage durch gef\u00e4lschte Stimmen nehmen weltweit zu. Alle f\u00fcnf Minuten soll es 2024 laut dem Identity Fraud Report des Entrust Cybersecurity Institute einen Deepfake-Betrugsversuch gegeben haben. Der Sicherheitsanbieter Signicat registrierte innerhalb von drei Jahren ein Plus von 2 137 Prozent solcher Angriffe auf europ\u00e4ische Banken, Versicherungen und Zahlungsspezialisten. Gleichzeitig gehen mit den neuen M\u00f6glichkeiten KI-generierter Sprache nicht nur Risiken einher, sondern auch Chancen: sei es die Rekonstruierung der Stimme sprachbehinderter Menschen, neue Entwicklungen in der Synchronisierung von Filmen oder gar die digitale Bewahrung von Stimmen verstorbener Menschen.<\/p>\n<p>Fest steht: Deepfake-Technologien werden unsere mediale Realit\u00e4t zunehmend ver\u00e4ndern. Das konstatiert die Studie \u00abDeepfakes und manipulierte Realit\u00e4ten\u00bb des Fraunhofer-Instituts f\u00fcr System- und Innovationsforschung ISI. Die Empfehlungen der Autorinnen und Autoren: Neben staatlichen Bem\u00fchungen zur Plattformregulierung muss die Selbstverantwortung jedes und jeder Einzelnen durch entsprechende Bildungsangebote verbessert werden. Medien k\u00f6nnen mit hohen journalistischen Standards zur besseren Erkennung und Aufkl\u00e4rung der Bev\u00f6lkerung beitragen. Zudem sollten sich Unternehmen und Organisationen durch interne Risikoabsch\u00e4tzungen sowie pr\u00e4ventive und reaktive Massnahmen auf die zunehmende Verbreitung von Deepfakes vorbereiten.<\/p>\n<h3>Mensch vs. KI: Wer erkennt F\u00e4lschungen besser?<\/h3>\n<p>Im Gegensatz zur noch recht aufw\u00e4ndigen Erstellung von Deepfake-Videos lassen sich Audioinhalte mit hoher Qualit\u00e4t schon mit vergleichsweise geringem Aufwand manipulieren. Gleichzeitig sind sie schwerer zu identifizieren, weil visuelle Hinweise fehlen. Wie gut sind Menschen darin, solche manipulierten Audiospuren zu erkennen? Das hat Dr. Nicolas M\u00fcller vom Fraunhofer-Institut f\u00fcr Angewandte und Integrierte Sicherheit AISEC in einem Experiment untersucht. Er liess 472 Teilnehmende in einem Spiel gegen einen KI-Algorithmus antreten, um zwischen echten und gef\u00e4lschten Audio-Proben zu unterscheiden. Sowohl die Menschen als auch die KI h\u00f6rten jeweils eine Audiospur und mussten entscheiden, ob es sich um eine echte Stimme oder ein Deepfake handelte.<\/p>\n<blockquote><p>\u00abOhne Training fallen Menschen auf jede dritte Fake-Stimme herein.\u00bb<\/p><\/blockquote>\n<p>Die Bilanz nach fast 15 000 angeh\u00f6rten Dateien: \u00abDer Mensch erkennt unge\u00fcbt etwa zwei Drittel der F\u00e4lschungen, kann sich mit etwas \u00dcbung aber bis auf 80 Prozent hocharbeiten\u00bb, so der Forscher. \u00abDie Erfolgsquote der KI liegt \u2013 immer abh\u00e4ngig vom Schwierigkeitsgrad \u2013 bei weit \u00fcber 95 Prozent.\u00bb Doch das Spiel lieferte noch weitere wertvolle Befunde: So lassen sich \u00e4ltere Personen h\u00e4ufiger von Deepfakes t\u00e4uschen als j\u00fcngere. Muttersprachler zeigen deutliche Vorteile gegen\u00fcber Nicht-Muttersprachlern, IT-Profis gegen\u00fcber Laien jedoch nicht. \u00abDiese Erkenntnisse k\u00f6nnen bei der Entwicklung effektiverer Trainingsprogramme f\u00fcr Cybersicherheit und bei der Verbesserung von Erkennungsalgorithmen hilfreich sein\u00bb, erkl\u00e4rt M\u00fcller. Weil \u00dcbung ein so wichtiger Faktor f\u00fcr das Erkennen KI-generierter Audiofakes ist, haben er und sein Team das interaktive Spiel \u00abSpot the Deepfake\u00bb auf ihrer Plattform Deepfake Total (siehe QR Code) ver\u00f6ffentlicht und somit f\u00fcr jeden zug\u00e4nglich gemacht.<\/p>\n<h3>Audiofake-Erkennung: Vielfalt gewinnt<\/h3>\n<p>Die Plattform Deepfake Total entwickelte Nicolas M\u00fcller mit seinem Team als \u00f6ffentliches Erkennungstool f\u00fcr Audiofakes. Jeder kann dort verd\u00e4chtige Audiospuren kostenlos hochladen und von einer KI analysieren lassen. Im Gegensatz zu anderen kommerziellen Erkennungstools auf dem Markt ist die Fraunhofer-Plattform kostenlos \u2013 und in Deutschland gehostet. Ihr KI-Modell trainieren die Forschenden sowohl mit \u00f6ffentlichen als auch selbst erstellten Datens\u00e4tzen, die Beispiele originaler und gef\u00e4lschter Audiospuren enthalten. Von der Qualit\u00e4t dieser Trainingsdaten h\u00e4ngt die Zuverl\u00e4ssigkeit der Erkennung ab. Dabei geht es nicht nur darum, m\u00f6glichst viele Daten zusammen zu tragen, sondern sie auch clever zu kombinieren und ausgewogen aufzubereiten, damit es keine unerw\u00fcnschten Lerneffekte gibt. \u00abDas einzige Unterscheidungsmerkmal in einem guten Trainingsdatensatz soll sein, ob die Autospur echt oder falsch ist\u00bb, erkl\u00e4rt M\u00fcller. \u00abEs gilt also zu vermeiden, dass die KI lernt, dass etwa M\u00e4nner h\u00e4ufiger als Frauenstimmen gef\u00e4lscht sind, oder Datens\u00e4tze anhand von Hintergrundger\u00e4uschen, Akzent, L\u00e4nge oder Lautst\u00e4rke unterscheidet.\u00bb Weil die Daten aus so unterschiedlichen Quellen stammen, ist das nicht so einfach. \u00abMan muss verstehen, welche einzelnen Informationen diese Audiospuren enthalten und sie dann so arrangieren, dass die nicht relevanten Eigenschaften m\u00f6glichst ausgewogen sind. W\u00e4hrend sich bei Videos heute schon gut analysieren l\u00e4sst, anhand welches Bildteils die KI unterscheidet, ist das bei Audio noch etwas schwieriger.\u00bb<\/p>\n<p>Einen solchen Datensatz entwickeln die Forschenden am Fraunhofer AISEC mit dem Multi-Language Audio Antispoofing Dataset (MLAAD) kontinuierlich weiter. Er ist Trainingsgrundlage f\u00fcr ihr KI-Erkennungsmodell, steht aber auch der Forschungsgemeinschaft \u00f6ffentlich zur Verf\u00fcgung. Die Herausforderung: Es gibt eine Vielzahl an Text-to-Speech-Systemen, um Audiospuren zu manipulieren, die jeweils ganz eigene Charakteristika haben. W\u00e4hrend die einen gut darin sind, emotionale Sprache zu erzeugen, stellen andere eine nahezu perfekte stimmliche \u00c4hnlichkeit zur Zielperson her. Um m\u00f6glichst viele solcher Eigenheiten abzudecken, umfasst der MLAAD-Datensatz derzeit \u00fcber 90 verschiedene solcher Systeme und wird st\u00e4ndig um die neuesten erweitert. So erreicht das Tool auch bei neuen, noch unbekannten Audio-Deepfakes hohe Erkennungsraten. Neben der technologischen Vielfalt bietet der Datensatz mit \u00fcber 35 Sprachen auch die bislang gr\u00f6sste sprachliche Bandbreite im Vergleich zu derzeit \u00f6ffentlich verf\u00fcgbarer Datens\u00e4tze, von denen die meisten nur englische oder chinesische Audiospuren beinhalten.<\/p>\n<p>Nicht nur bei den Trainingsdaten f\u00fcr KI-Erkennungstools sind Vielfalt und Ausgewogenheit der Schl\u00fcssel zum Erfolg. Auch im Kampf gegen die negativen Folgen von Audiofakes. \u00abDem aufkommenden Deepfake-Zeitalter werden wir nur mit einer Kombination aus besserer technischer Erkennung, Aufkl\u00e4rung sowie einem gest\u00e4rkten Bewusstsein in der Gesamtbev\u00f6lkerung entgegentreten k\u00f6nnen\u00bb, ist Nicolas M\u00fcller \u00fcberzeugt.<\/p>\n<p><a href=\"http:\/\/deepfake-total.com\">Audiofakes gratis \u00aderkennen mithilfe der Plattform Deepfakes Total \u00ad\u2013 inklusive \u00adTrainingsspiel<\/a><\/p>\n<div class=\"greybox\">\n<p>Mandy Bartel<\/p>\n<p>Pressereferentin, Fraunhofer \u00adGesellschaft<\/p>\n<p>fraunhofer.de<\/p>\n<\/div>\n<p><em>Dieser Text erschien zuerst im Fraunhofer Magazin 2\/25. Das gesamte Magazin zum Thema Sicherheit und Infrastruktur k\u00f6nnen Sie hier lesen.<\/em><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Ein Audioclip, in dem der britische Premier Keir Starmer auf der Plattform X angeblich gestand, seine W\u00e4hlerschaft zu hintergehen, wurde 1,4 Millionen Mal aufgerufen. Das Unternehmen Ferrari entging im letzten Sommer nur knapp einem Deepfake-Betrug. 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