Unternehmen sind heute in hohem Maße auf Dokumente wie PDFs, gescannte Bilder und Fotos angewiesen, die über E-Mails oder Plattformen ausgetauscht werden.
Aber wie oft hinterfragen Sie die Authentizität dieser Dateien? Ein einfaches Foto eines beschädigten Produkts oder ein Screenshot einer Banküberweisung könnte auf schwer zu erkennende Weise digital verändert worden sein. Da Tools wie Photoshop und KI-generierte Bearbeitungen immer leichter zugänglich sind, steigt das Risiko von Bildmanipulationen.
Wenn Sie sich Sorgen um die Überprüfung der Rechtmäßigkeit der Dokumente machen, die Sie erhalten, sind Sie nicht allein. Glücklicherweise kann eine automatische Software zur Erkennung von Bildmanipulationen helfen.
In diesem Blog befassen wir uns mit den verschiedenen Arten von Bildmanipulationen, wie man sie erkennt und mit Lösungen, die Ihre Prozesse schützen können.
Kurzübersicht
- Bildmanipulationen wie Copy-Move- oder Splicing-Angriffe können auf eine Art und Weise erfolgen, die mit bloßem Auge nur schwer zu erkennen ist.
- Fortschrittliche Technologien wie Rauschprüfung, Kopier-/Verschiebungserkennung und Spleißerkennung bieten effiziente Möglichkeiten zur Erkennung von Bildmanipulationen.
- Kostenlose Online-Tools wie Fake Image Detector eignen sich für die Analyse kleiner Mengen von Dokumenten oder für den gelegentlichen Gebrauch.
- Premium-Tools wie Klippa bieten erweiterte Funktionen, die eine automatische Erkennung von Bildmanipulationen innerhalb von Sekunden ermöglichen.
Was ist Bildmanipulation?
Bildmanipulation, auch bekannt als Bildfälschung, bezeichnet die Manipulation oder Veränderung von Bildern mit der Absicht, die im Bild enthaltenen Informationen zu täuschen, irrezuführen oder falsch darzustellen.
Durch Techniken wie Copy Move, Splicing, Inpainting oder Deepfakes können Elemente hinzugefügt, entfernt oder verändert werden, wodurch irreführende Bilder entstehen.
Die Arten von Bildmanipulationen
Bildmanipulationen können auf verschiedene Weise durchgeführt werden. Sehen wir uns die verschiedenen Arten von Manipulationen an, die Betrüger anwenden können.
Copy-Move-Technik und digitale Fotomontage
Copy-Move oder Fotomontage ist eine Art der Bildmanipulation, bei der ein Bereich aus einem Teil eines Bildes kopiert und in einen anderen Teil desselben Bildes eingefügt wird, um Informationen zu verbergen oder ein falsches Aussehen zu erzeugen. Dabei wird ein Objekt dupliziert und an einer anderen Stelle platziert, um Elemente in einem Bild zu verbergen oder hinzuzufügen.
Beispiel eines Angriffs:
Ein Handelsvertreter kehrt von einer Geschäftsreise zurück und möchte seine Ausgaben geltend machen. Er könnte eine „1“ von der Quittung kopieren und sie vor dem Gesamtbetrag „10“ einfügen, so dass er plötzlich eine Ausgabe von 110 € hat, was den Anschein erweckt, dass die Ausgaben viel höher sind als sie sind.
Splicing
Splicing ist eine Technik, bei der verschiedene Teile mehrerer Bilder kombiniert werden, um ein einziges, irreführendes Bild zu erstellen. Bei dieser Art der Manipulation werden häufig mehrere Fotos zusammengefügt oder der Inhalt einzelner Fotos verändert, um eine irreführende Darstellung eines Ereignisses oder Objekts zu erzeugen.
Beispiel eines Angriffs:
Stellen Sie sich vor, jemand will eine Versicherungsgesellschaft betrügen, indem er einen betrügerischen Anspruch einreicht. Er könnte verschiedene Bilder zu einem zusammengesetzten Bild zusammenfügen und verschiedene beschädigte Objekte oder Unfälle kombinieren, um seinen Anspruch zu untermauern und möglicherweise eine höhere Versicherungszahlung zu erhalten.
Übermalung
Bei übermalten Bildern werden Objekte oder Bereiche innerhalb eines Bildes entfernt oder verändert, indem die Lücken mit neu erstellten, künstlichen Inhalten gefüllt werden. Das Ziel dieser Technik ist es, sicherzustellen, dass die übermalten Bereiche nahtlos mit dem Rest des Bildes verschmelzen, so dass es schwierig ist, Veränderungen zu erkennen.
Beispiel eines Angriffs:
Nehmen wir zum Beispiel einen Immobilienbetrug. Eine Person könnte versuchen, Immobilienfotos zu manipulieren, um potenzielle Käufer oder Mieter in die Irre zu führen. Sie könnte unerwünschte Merkmale auf den Bildern entfernen oder verändern, wie z. B. Bauschäden oder eine unattraktive Umgebung, um die Immobilie attraktiver erscheinen zu lassen, als sie ist.
Deepfakes
Deepfakes sind manipulierte Bilder oder Videos, bei denen das Gesicht oder das Aussehen einer Person mithilfe von Deep-Learning-Techniken durch das einer anderen Person ersetzt wird. Diese raffinierten Fälschungen können den Anschein erwecken, dass jemand etwas gesagt oder getan hat, was er nicht getan hat. Deepfakes haben Anlass zu Besorgnis über das Potenzial für Fehlinformationen und gefälschte Inhalte gegeben.
Beispiel eines Angriffs:
Was ist, wenn jemand versucht, ein Bankkonto auf den Namen einer anderen Person zu eröffnen? Er könnte Deepfakes verwenden, um gefälschte Ausweisdokumente während des Eröffnungsprozesses zu erstellen. Indem sie ein manipuliertes Foto von sich selbst auf einem gefälschten Führerschein erstellen, können sie das Originalfoto durch ihr eigenes ersetzen und sich so als eine andere Person ausgeben. Mit dieser Täuschung könnten sie leicht ein Bankkonto eröffnen, ohne dass Bankangestellte Verdacht schöpfen.
Es gibt viele Möglichkeiten, Bilder zu verfälschen, und das kann beängstigend sein. Es wurden jedoch einige Technologien entwickelt, mit denen sich diese Veränderungen leicht erkennen lassen. Sehen wir uns an, welche das sind.
Erkennen von Bildfälschungen
Mit dem technologischen Fortschritt ist die Erkennung von Bildfälschungen besser geworden. Es gibt jetzt verschiedene Techniken, um manipulierte Bilder zu erkennen und zu analysieren und so ihre Echtheit und Genauigkeit zu gewährleisten. Im Folgenden finden Sie einige effektive Methoden, die Software nutzen kann:
Rauschkontrolle
Bei digitalen Bildern bezieht sich das Rauschen auf zufällige Farb- und Helligkeitsschwankungen, die während der Bildaufnahme entstehen. Es kann als Flecken, Körnigkeit oder Verzerrungen im Bild erscheinen. Stellen Sie sich das Rauschen wie die „Körnung“ vor, die Sie manchmal auf Fotos sehen, die bei schlechten Lichtverhältnissen aufgenommen wurden.
Funktionsweise:
Bei der Rauschprüfung wird nach Unstimmigkeiten in den Rauschmustern eines Bildes gesucht. Normalerweise sollte das Rauschen im gesamten Bild gleichmäßig sein. Bei Manipulationen kann es jedoch vorkommen, dass die Rauschmuster in bestimmten Teilen des Bildes nicht übereinstimmen oder nicht konsistent sind. Durch die Analyse dieser Unstimmigkeiten können Algorithmen Bereiche erkennen, die möglicherweise manipuliert wurden.
EXIF-Analyse
EXIF-Daten sind in digitale Bilder eingebettete Metadaten, die Informationen über die Kameraeinstellungen, das Datum und andere Details im Zusammenhang mit der Bildaufnahme enthalten. Sie sind wie eine Sammlung von Details über das Bild.
Funktionsweise:
Die EXIF-Analyse untersucht diese Metadaten, um Unstimmigkeiten zu ermitteln, die auf Manipulationen hindeuten könnten. Wenn beispielsweise jemand das Datum auf einem Kassenzettel auf ein zukünftiges Datum ändert, könnten die EXIF-Daten zeigen, dass das Bild aufgenommen wurde, bevor der Kauf überhaupt stattfand. Auch fehlende oder geänderte Metadaten könnten den Verdacht auf Manipulationen erwecken.
Copy-Move-Erkennung
Techniken zur Erkennung von Kopierbewegungen zielen darauf ab, duplizierte oder verschobene Objekte in einem Bild zu identifizieren.
Funktionsweise:
Algorithmen zur Erkennung von Kopien und Verschiebungen analysieren die Muster, Texturen oder visuellen Merkmale verschiedener Regionen, um festzustellen, ob Objekte kopiert, eingefügt oder verschoben wurden. Durch den Vergleich dieser Merkmale können Unstimmigkeiten oder wiederholte Muster erkannt werden, die auf Manipulationen hindeuten.
Splicing-Erkennen
Splicing-Erkennungsmethoden zielen darauf ab, Bereiche in einem Bild zu identifizieren, in denen verschiedene Teile aus separaten Bildern zusammengefügt wurden.
Funktionsweise:
Algorithmen zur Erkennung von Splicing analysieren die visuellen Merkmale wie Beleuchtung, Schatten, Texturen oder andere Hinweise, um Regionen mit abrupten Übergängen oder Unstimmigkeiten zu identifizieren. Diese Unregelmäßigkeiten deuten darauf hin, dass das Bild durch die Kombination verschiedener Teile manipuliert worden sein könnte.
Diese Techniken werden üblicherweise in Software zur Erkennung von Bildmanipulationen eingesetzt, um Unternehmen vor Betrügern zu schützen. Für die Überprüfung einiger weniger Dokumente oder Bilder stehen mehrere kostenlose Online-Tools zur Verfügung.
Kostenlose Programme zur Fake-Bilder-Erkennung
Kostenlose Online- Programme zur Erkennung von Bildmanipulationen können eine gute Option für eine geringe Anzahl von Dokumenten sein. Sie könnten die folgenden Tools in Betracht ziehen:
Für den gelegentlichen Gebrauch können kostenlose Tools praktisch sein, allerdings haben sie auch ihre Grenzen. Dazu gehören das Fehlen von Massen-Upload-Optionen und die Notwendigkeit manueller Eingaben. Darüber hinaus können Bedenken hinsichtlich des Datenschutzes für Unternehmen ein Risiko darstellen, insbesondere angesichts der strengen Vorschriften wie der DSGVO.
Für Unternehmen mit höheren Anforderungen stehen Premium-Lösungen wie Klippa DocHorizon zur Verfügung. Diese Premium-Tools bieten eine höhere Genauigkeit, bessere Skalierbarkeit und mehr Sicherheit und sind damit ideal für Unternehmen, die eine höhere Leistung bei Aufgaben wie der Erkennung von Bildmanipulationen benötigen.
Automatische Erkennung von Bildmanipulationen mit Klippa
Klippa DocHorizon ist eine Premium-Lösung für die automatische Erkennung von Bildmanipulationen. Sie setzt drei Methoden ein, um Betrug im Zusammenhang mit Bildfälschungen zu erkennen und Sie vor Betrügern zu schützen: Copy-Move-Analyse, Metadatenanalyse und Splicing-Erkennung. Wir von Klippa stellen sicher, dass alle von Ihnen bearbeiteten Dokumente legitim sind, und schützen Sie so vor betrügerischen Aktivitäten.
Neben der automatischen Erkennung von Bildmanipulationen bietet Klippa zahlreiche Vorteile für Ihr Unternehmen:
- Massen-Upload von Dokumenten: Überprüfen Sie die Echtheit von mehreren Dokumenten gleichzeitig in großem Umfang.
- Benutzerdefinierte Workflows: Richten Sie Ihre Dokumenten-Workflows nach Ihren Bedürfnissen ein, indem Sie einfach alle relevanten DocHorizon-Module verbinden: Datenextraktion, Erfassung, Klassifizierung, Konvertierung, Anonymisierung, Verifizierung und mehr.
- Kein manuelles Eingreifen erforderlich: Unsere Plattform kann automatisch Dokumente aus E-Mails oder anderen von Ihnen verwendeten Tools abrufen, sie verarbeiten, ihre Authentizität bestätigen und sie nach Ihren Wünschen organisieren.
- DSGVO- und ISO-Zertifizierung: Erhöhen Sie die Sicherheit für Ihr Unternehmen und Ihre Partner.
- Hohe Genauigkeit bei verschiedenen Dokumenttypen: Unsere Lösung bietet eine hohe Genauigkeit für eine breite Palette von Dokumenttypen, einschließlich Finanzdokumenten und Ausweisen.
Sind Sie also bereit, die Automatisierung der Betrugserkennung voranzutreiben? Kontaktieren Sie noch heute unsere Experten und lassen Sie sich von Klippa durch den Prozess führen.
FAQ
Ja, Klippa nutzt KI-Technologien wie Computer Vision, maschinelles Lernen und Deep Learning, um Dokumentenbetrug zu erkennen. Diese Technologien arbeiten mit OCR zusammen, um die Dokumentenverarbeitung zu automatisieren und die Betrugserkennung zu verbessern.
Ja. Klippa bietet eine kostenlose Testversion mit 25 € Guthaben an, damit Sie die Funktionen und Möglichkeiten der Plattform kennenlernen können, bevor Sie sich entscheiden.
Auf jeden Fall. Klippa hält sich an die weltweiten Datenschutzstandards, einschließlich der DSGVO. Ihre Daten werden verschlüsselt, sicher verarbeitet und niemals ohne Ihre Zustimmung an Dritte weitergegeben.