Deepfakes: Wenn das, was wir sehen, nicht die Wahrheit ist!
Die rasant unaufhaltsame Dynamik von künstlicher Intelligenz (KI) sowie maschinellem Lernen (ML) hat eine immense beunruhigende neuartige Gefahr hervorgebracht: Deepfakes. Diese erstaunlich realistischen Manipulationen von Bilddateien, Audiomaterial und Videomaterial bergen ein großes Missbrauchspotenzial und werden beachtliche Effekte auf Unternehmen haben. Im Folgenden erfahren Sie, wie KI sowie ML zur Anfertigung jener täuschend echten Fälschungen beitragen und welche präventiven sowie detektiven IT-Sicherheitsmaßnahmen Sie ergreifen können, um sich effizient vor dieser Bedrohung abzusichern.
Künstliche Intelligenz, kurz KI, und maschinelles Lernen, kurz ML, sind auf dem Vormarsch und haben sich schon lange als treibende Innovationskräfte in der gegenwärtigen Geschäftswelt bewährt. Deren Kompetenz, immense Datenmengen zu analysieren sowie präzise Prognosen zu treffen, erlaubt es Unternehmen, fundierte Entscheidungen zu treffen, Ressourcen effizienter einzusetzen und individuelle Produkte sowie Dienstleistungen zu entwickeln wie auch bereitzustellen.
So zeigt eine aktuelle Umfrage von SambaNova Systems, dass 67 Prozent der Führungspersonen die KI als wichtigen Bestandteil ihrer langjährigen Technologiestrategie betrachten. 70 Prozent der befragten Führungspersonen in Deutschland sind der Ansicht, dass KI ihr Geschäft innerhalb der nächsten 12 bis 24 Monate grundlegend verändert oder signifikante Änderungen bewirkt. Außerdem sind 82 Prozent davon überzeugt, dass künstliche Intelligenz das Mitarbeitererlebnis bzw. Kundenerlebnis durch bessere Abläufe sowie schnellere Reaktionszeiten verbessert. Letztendlich wollen 65 Prozent der inländischen Unternehmen künstliche Intelligenz einsetzen, um durch clevere Datennutzung den Gewinn zu steigern oder auch neuartige Einnahmequellen zu nutzen.
Aber während bereits etliche Firmen von den Vorzügen der KI und des maschinellen Lernens profitieren und völlig neue Geschäftsmodelle konzipieren, existieren gleichfalls Schattenseiten. Eine dieser Risiken lauten Deepfakes.
Deepfake: Eine Definition!
Deepfakes sind täuschend echte Manipulationen von Medieninhalten wie Bildern, Audiodateien oder Videos, die anhand von künstlicher Intelligenz sowie maschinellem Lernen, insbesondere dem Deep Learning, entwickelt werden.
Sie zielen darauf ab, Menschen und ihre Aussagen so realitätsnah zu fälschen, dass diese nicht leicht von der Wirklichkeit zu unterscheiden sind.
Die Risiken von Deepfakes liegen in der Veröffentlichung unechter Pornografie, gezielter Schädigung von Privatpersonen, falschen Informationen, Rufschädigung sowie politischer Manipulation. Auf längere Zeit gesehen können selbige soziale, wirtschaftliche, sozialstrukturelle sowie psychische Auswirkungen haben, indem sie die Unterscheidung zwischen Realität und Nachbildung verkomplizieren.
Deepfakes: Technische Grundlagen und Vorgehensweise!
Um ein Deepfake zu erzeugen, sind einige Schritte nötig. Zuerst einmal muss eine umfangreiche Auflistung von Daten erstellt werden, die als Vorlage für das Deepfake dienen soll. Diese Daten können beispielsweise aus Fotos, Videos oder Audiodateien bestehen. Anschließend werden diese Daten in ein Machine-Learning-Modell eingespielt, das auf der Grundlage von Algorithmen sowie statistischen Methoden in der Lage ist, das Handeln wie auch die Charakteristika der Zielperson zu imitieren.
Das Modell wird dann studiert, um die Gestikulation sowie Aussagen der Zielperson nachzubilden. Hierbei werden Millionen von Datenpunkten durchleuchtet sowie die Bewegungen von den Augen, vom Mund, der Gesichtsmuskeln und anderweitiger Merkmale der Zielperson präzise erschlossen.
Sobald das Modell studiert ist, kann es verwendet werden, um ein Deepfake-Video oder -Audio zu machen. Dabei werden die nachgemachten Bewegungen wie auch Äußerungen der Zielperson in das Rohmaterial eingebunden, um ein augenscheinlich authentisches sowie überzeugendes Endergebnis zu erzielen. Inzwischen sind Deepfake-Technologien so deutlich fortgeschritten, dass selbst komplexe Fälschungen, wie beispielsweise ganze Videos, basierend auf bloß einem einzigen Bild der Person erstellt werden können.
Allerdings hängen die Produktqualität und Präzision von Deepfakes deutlich von der Menge sowie Qualität der eingesetzten Daten ab. Je mehr Datenpunkte sowie Informationen verfügbar sind, umso präziser und realistischer wird das erstellte Deepfake sein.
Kombination von IT-Sicherheitstechnologie und Schulung!
Deepfakes stellen für Unternehmen eine erhebliche Gefahr dar, weil sie das Vertrauen von Kunden und Geschäftspartnern beeinträchtigen und das Ansehen des Unternehmens schädigen könnten. Um Deepfakes zu entdecken sowie auch abzuwehren, müssen Firmen unter anderem folgende Strategien ergreifen:
• Sensibilisierung und Schulung der Mitarbeiter: Die wichtigste IT-Sicherheitsmaßnahme im Kampf gegen Deepfakes liegt darin, Arbeitnehmer*innen umfassend über die Risiken zu unterrichten ebenso wie sie für verdächtige Merkmale zu sensibilisieren. Diese erhöhte Wachsamkeit ermöglicht es ihnen, Fehlinformationen und betrügerische Inhalte frühzeitig zu entdecken wie auch zu melden. Potenzielle Schäden können dadurch verhindert werden.
• Einsatz von KI-basierten Erkennungssystemen: Eine weitere Maßnahme besteht darin, fortschrittliche Technologien zu benutzen, um Gesichtsausdrücke wie auch Körpersprache in Videoclips zu durchleuchten. Diese Systeme können Inkonsistenzen zwischen Mimik, Sprache und Bewegungen entdecken und nutzen Algorithmen, mit dem Ziel, verdächtige Inhalte zu entdecken sowie in Echtzeit auf neue Gefahren zu reagieren.
• Einführung von Multi-Faktor-Authentifizierung: Eine weitere IT-Sicherheitsmaßnahme gegen Deepfake-bezogene Sicherheitsbedrohungen wäre die Implementierung von Multifaktor-Identitätsüberprüfung, auch weit verbreitet als MFA. Diese bietet unterschiedliche Bestätigungsebenen, die eine zusätzliche Schutzschicht gegen Identitätsdiebstahl wie auch betrügerische Aktivitäten bringen. Mit einer Kombination aus Passwort, biometrischen Daten sowie einem temporären Zugangscode, welcher per SMS bzw. über eine mobile Anwendung erzeugt wird, wird der Zugriff auf Online-Konten sowie -Daten deutlich beeinträchtigt.
• Verifizierung von internen Informationen: Gleichermaßen kann die Einführung innerbetrieblicher Verifikationsprozesse für entscheidende Informationen oder Anweisungen eine effektive Maßnahme zur Defensive von Deepfake-betreffenden Sicherheitsbedrohungen sein. Über die Beurteilung von Unterschriften, Bestätigung von Anordnungen durch verschiedene Personen oder Verwendung verschlüsselter Kommunikationskanäle wird sichergestellt, dass wichtige Informationen nur aus vertrauenswürdigen Quellen stammen und keinesfalls manipuliert sind.
• Einsatz von digitalen Wasserzeichen und Blockchain-Technologie: Ferner können Unternehmen digitale Wasserzeichen und Blockchain-Technologie einsetzen. Jene Technologien ermöglichen es Unternehmen, eine Herkunft von Inhalten zu verfolgen und deren Authentizität und Integrität zu garantieren.
Deepfakes: Einsatzszenarien auf einen Blick!
Während Deepfakes häufig mit nachteiligen Faktoren wie Desinformation oder etwa Rufschädigung in Verbindung gebracht werden, existieren ebenso etliche positive und kreative Einsatzmöglichkeiten, zum Beispiel:
• Film- und Unterhaltungsindustrie: Deepfakes können dazu gebraucht werden, Schauspieler*innen in Szenen einzufügen, die sie nie tatsächlich gespielt haben oder auch um verstorbene Schauspieler in gegenwärtigen Produktionen erscheinen zu lassen. Genauso können sie zur Korrektur von Filmfehlern oder zur Verbesserung von Spezialeffekten eingesetzt werden.
• Werbung: Deepfakes gestatten es, maßgeschneiderte Werbung zu erstellen, damit sie Prominente oder Influencer in Werbespots einbinden, ohne dass diese tatsächlich am Set anwesend sein müssen. Das kann sowohl Zeit als auch Geld sparen.
• Bildung: Unterrichtsmaterial kann durch Deepfakes anschaulicher wie auch interessanter gestaltet werden, indem beispielsweise historische Charaktere lebendig gemacht werden oder mehrsprachige Versionen von Lehrvideos angefertigt werden, in denen der Sprecher in verschiedenen Sprachen synchronisiert erscheint.
• Künstlerische Ausdrucksformen: Deepfakes könnten als kreatives Werkzeug genutzt werden, um beeindruckende Kunstwerke, Musikvideos oder experimentelle Projekte zu entwerfen, welche neue Perspektiven und Erzählweisen ermöglichen.
• Forschung und Entwicklung: Deepfakes können zur Optimierung von KI-Systemen und maschinellem Lernen beitragen, indem sie realistische Trainingsdaten für die Fortentwicklung von Algorithmen bereitstellen.
• Sprachsynthese: Deepfake-Technologien können hierzu verwendet werden, realistische sowie individuelle Sprachsynthesen zu erstellen, die in Navigationssystemen sowie Sprachassistenten zum Einsatz kommen.
Fazit: Mit Aufklärung und Technologie den Deepfakes immer einen Schritt voraus!
Kurz gesagt: Deepfakes sind omnipräsent! Um sich proaktiv abzusichern, müssen Firmen gezielte Schulungen anbieten, moderne Technologien anwenden sowie die Integrität digitaler Inhalte erhalten. Trotz der Gefahren bieten Deepfakes auch Chancen für kreative wie auch innovative Anwendungen.
Es liegt an den Firmen, die Chancen dieser Technologie zu verwenden und zeitgleich gegen ihre negativen Auswirkungen vorzugehen.
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