Forensische Echtheitsprüfung für Digitalfotos und -videos

• Sicherheitsbehörden: Ermittler*innen, Forensiker*innen und Analyst*innen (Beweiskraft in Fallermittlungen, Lagebilderstellung zu Desinformation)
• Pressewesen: Journalist*innen, Redakteur*innen und Faktenprüfer*innen (Überprüfung des Nachrichtenwerts, Erkennen von Fakenews)
• IT-Sicherheitsbeauftragte in allen Branchen (Social Engineering, CEO-Fraud, Reputationsschäden)
• forensische Sachverständige (aus anderen Teilgebieten der digitalen Forensik)
• Finanz- und Versicherungswesen (gefälschte Identitäten, Betrugsbekämpfung, Schadenregulierung)
• Social-Media-Plattformen (Erkennung KI-Content, Kennzeichnungspflichten)
• technikaffine Interessierte mit Grundkenntnissen zu digitalen Medien aus allen Fachrichtungen

• Motivation: Überblick Manipulationsmethoden
• technische Grundbegriffe: digitale Pixeldaten in Bildern und Videos, Kompression, Speicherformate (hierzu auch begleitendes E-Learning, s.u.)
• Bilderzeugung in „echten“ Digitalkameras
• synthetische Bilderzeugung / -manipulation per KI-Werkzeuge (aktuelle KI-Architekturen und Tools hierzu)
• Echtheitsprüfung per traditioneller Bildforensik (Sensor-Fingerprints, Error Level Analyse / Ghosting, Double Compression Detection etc.)
• Prüfung per KI-basierter Bildforensik: aktuelle Methoden und KI-Architekturen (CNNs, ViT), multimodale / kombinierte Ansätze (u.a. Lipsync, Audio-Deefale-Analyse)
• hierzu technische KI-Grundbegriffe: Classifiers, Features, Training / Inferenz, Accuracy, ROC etc.
• Prüfung Metadaten in Bild- / Videodateien und Dateisystemen
• intrinsische Prüfung sichtbarer Merkmale (Fluchtpunkte, KI-Artefakte etc.)
• Prüfung sichtbarer Merkmale gegen Referenzdaten (OSINT, Rückwärtssuche etc.)
• Übersicht aktive Verfahren (Watermarking, Metadaten-Signaturen / C2PA ec.)
• Übersicht Software-Werkzeuge
• Literaturtipps und Infoquellen in der anwendungsnahen Forschung
• Beweiskraft und technische Limitierungen der Bild-/Videoforensik
• Diskussion und Ausblick: Limitierungen der Bild-Forensik / Anti-Forensik, Trends bzgl. Angriffen, Akteuren und Detektion

Hierzu Demos und Übungsaufgaben am PC: Echtzeit-Deepfakes, Splicing-Erkennung, KI‑Synthese-Detektion, Metadatenuntersuchung, OSINT-Recherche

Hinweis: automatische Bildklassifikation (z.B. Objekterkennung, CSAM-Detektion) und forensische Bildverbesserung (Image Enhancement) werden nicht im Kurs behandelt.

Inklusivleistungen:

• In den Tagen vor Kursbeginn können Sie per E-Learning die technischen Grundlagen zu Bild-/Videodaten im Selbststudium kennenlernen oder auffrischen, damit alle Teilnehmenden mit angeglichenem Wissensstand in den Kurs starten (ca. 30-45 Min. Web-Based-Training)
• Sie haben die Gelegenheit nach Veranstaltungsende eine Woche lang die Übungsaufgaben weiterzubearbeiten und Nachfragen zum Kurs an unsere Trainer*innen zu stellen (Onlinebetreuung per Forum).

Raphael Antonius Frick, Marco Frühwein, Lukas Graner, Dr. Huajian Liu, Dr. Sascha Zmudzinski

Die Referenten sind seit 4 bis 25 Jahren als wissenschaftliche Mitarbeiter im Bereich Medienforensik und Mediensicherheit tätig. Sie führen hierzu Forschungsprojekte und Dienstleistungen zu IT-Forensik und Faktenprüfungen durch.

Referenzen:

• IT-Forensik-Gutachten für Gerichte in Straf- und Zivilprozessen und für Presseverlage (Beispiele: Gaza-Krieg, Xinjiang Police Files, „Ibiza-Video“ in der Strache-Affäre)
• Forschungsprojekte zur IT-forensischen Deepfake-Erkennung (Projekte DREAM, TRACE, SecMedID)
• Forschungsprojekte zu Desinformation (Projekte CRISIS, VIPER)
• Forschungsprojekt zu Versicherungsbetrug mit manipulierten Fotos (Projekt EWV)