Zerlegen Sie das Video. Return JSON {"visual_signs":[...],"context_checks":[...],"verdict":"..."}: visual_signs – Anzeichen einer Fälschung im Video selbst; context_checks – Überprüfung des Kontexts und der Quelle; verdict – eine fundierte Entscheidung darüber, was zu tun ist. Gibt nur JSON zurück, keinen Text darum herum.
Mechanik: Generative Modelle erzeugen Gesichter, Stimmen und Videos, die es nie gab. Es gibt kein Ideal – es gibt Spuren. Visuelle Anzeichen: seltsame Finger, Zähne, Ohren, asymmetrische Ohrringe und Brillen, „schwebendes“ Haar, verzerrter Text im Hintergrund, unnatürliches Blinzeln, Lippen nicht synchron zum Ton, zu glatte, wachsartige Haut. Aber die Schilder veralten schnell – heute besteht die Hauptmethode nicht darin, „auf die Pixel zu schauen“, sondern den KONTEXT zu prüfen. Technik: Rückwärtsbildsuche und die Frage „Wo ist die Originalquelle?“ - Eine Fälschung taucht normalerweise ohne Story auf, nur bei Übertragungen und nicht auf den offiziellen Kanälen der Person. Die zweite Technik gegen Voice Deepfake: Rufen Sie eine bekannte Nummer zurück und stellen Sie eine Frage, deren Antwort nur eine echte Person kennt – das „Familiencodewort“. Insider: Es ist nicht das Bild, das den Betrüger verrät, sondern das Szenario – Dringlichkeit, Geheimhaltung und eine Bitte um Geld oder Codes. Ein echter Freund und eine echte Bank warten auf die Bestätigung. Ein typischer Fehler: Ein Video oder Audio zu glauben, nur weil „sein Gesicht und seine Stimme da sind“ – das wird heute am leichtesten vorgetäuscht.
Schalten Sie den Zugriff frei, um Lösungen zur sofortigen KI-Überprüfung einzureichen.