Halbleitertechnik Neuer Sensorchip der ETH Zürich verhindert Deepfakes

Von Manuel Christa 3 min Lesedauer

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Forschende haben eine Technologie auf Hardware-Ebene entwickelt, die Aufnahmen bereits im Kamerasensor kryptografisch absichert. So lässt sich künftig zweifelsfrei nachweisen, ob digitale Inhalte von einem echten Gerät stammen oder nachträglich manipuliert wurden.

Kamerasensor signiert Aufnahmen: Er ist noch ein Prototyp, der die technische Machbarkeit demonstriert.(Bild:  Caroline Arndt Foppa / ETH Zürich)
Kamerasensor signiert Aufnahmen: Er ist noch ein Prototyp, der die technische Machbarkeit demonstriert.
(Bild: Caroline Arndt Foppa / ETH Zürich)

KI vereinfacht die Manipulation von Fotos, Videos und Tonaufnahmen drastisch. Sogenannte Deepfakes untergraben zunehmend das Vertrauen in digitale Informationsquellen. Um dieser Entwicklung entgegenzuwirken, hat ein Forschungsteam am Bio Engineering Laboratory der ETH Zürich um Andreas Hierlemann einen neuen Ansatz vorgestellt. Statt auf klassische Software zur Erkennung von Manipulationen zu setzen, greifen die Entwickler auf die Hardware zurück. Ein neuartiger Sensorchip verarbeitet und sichert Messdaten direkt im Moment der Entstehung.

Der Prototyp zielt darauf ab, die Herkunft und die Unversehrtheit von Bild-, Video- und Audiodaten kryptografisch nachzuweisen. Das Prinzip ist simpel, aber effektiv: Sobald eine Kamera oder ein Mikrofon ein reales Signal erfasst, berechnet der Chip aus diesen Daten einen digitalen Fingerabdruck, einen sogenannten Hashwert. Dieser wird anschließend mit einem geheimen Schlüssel, der sicher im Gerät hinterlegt ist, signiert. Die zugehörigen öffentlichen Informationen lassen sich in einem Register, beispielsweise einer Blockchain, speichern. Später berechnet eine Prüfstelle den Hash der vorliegenden Datei erneut und gleicht ihn mit der Signatur im Register ab. Stimmen die Werte nicht überein, gilt die Integrität der Datei als nicht nachgewiesen.

Kryptografischer Fingerabdruck direkt am Ort der Entstehung

Dieser Hardware-Ansatz unterscheidet sich grundlegend von klassischen Deepfake-Detektoren. Diese softwarebasierten Methoden durchsuchen Medieninhalte nach Artefakten, die durch KI entstanden sind. Die Lösung der ETH Zürich liefert hingegen eine kryptografische Herkunfts- und Integritätsprüfung. „Wenn Daten bereits bei ihrer Erstellung signiert werden, hinterlässt jede spätere Manipulation Spuren“, erklärt Fernando Cardes. Er ist wissenschaftlicher Mitarbeiter an der Professur für Biosystems Engineering im Department für Biosysteme in Basel. „Um Daten zu manipulieren, müsste der Chip physisch angegriffen werden – ein technischer Aufwand, der so hoch wäre, dass die massenhafte Herstellung manipulierter Inhalte für Social-Media-Plattformen praktisch verunmöglicht wird.“

So funktioniert die Technologie: Ein reales Ereignis (1) wird von einer Kamera aufgezeichnet, deren Sensorchip im Moment der Aufnahme sowohl die Bilddaten als auch eine kryptografische Signatur erzeugt (2). Nach der Speicherung in einem öffentlichen Register (3) kann diese Signatur später verwendet werden, um zu überprüfen, dass die Aufnahme authentisch ist und nicht verändert wurde (4). (Bild:  Grafik erstellt mit KI: Felix Franke / ETH Zürich)
So funktioniert die Technologie: Ein reales Ereignis (1) wird von einer Kamera aufgezeichnet, deren Sensorchip im Moment der Aufnahme sowohl die Bilddaten als auch eine kryptografische Signatur erzeugt (2). Nach der Speicherung in einem öffentlichen Register (3) kann diese Signatur später verwendet werden, um zu überprüfen, dass die Aufnahme authentisch ist und nicht verändert wurde (4).
(Bild: Grafik erstellt mit KI: Felix Franke / ETH Zürich)

Das System schafft somit eine Vertrauensbasis auf Hardware-Ebene. Felix Franke, Mitentwickler des Chips und inzwischen Professor an der Universität Basel, verdeutlicht den Vorteil: „Damit spielt es kaum noch eine Rolle, ob eine an der Verarbeitung und Übertragung der Daten beteiligte Person oder Technologie vertrauenswürdig ist.“ Das übergeordnete Ziel des Projekts, das bereits 2017 seinen Anfang nahm, war klar definiert. „Das Vertrauen in digitale Inhalte schwindet. Wir wollten eine Technologie entwickeln, mit der die Menschen überprüfen können, ob etwas echt ist“, ergänzt Franke.

Herausforderungen auf dem Weg zur Marktreife

Der Sensorchip macht Deepfakes nicht unmittelbar unmöglich: Die Methode liefert lediglich den Nachweis, dass eine Aufnahme von einem registrierten Gerät stammt und seither unverändert blieb. Fehlt die Signatur, bedeutet dies im Umkehrschluss nicht zwingend, dass es sich um eine Fälschung handelt. Viele authentische Aufnahmen werden anfangs schlicht mangels kompatibler Hardware keine derartige Signatur aufweisen.

Die Technologie fügt sich in Initiativen wie die Content Credentials nach dem C2PA-Standard ein. Während C2PA jedoch oft erst bei der Verarbeitung ansetzt, zieht das Team der ETH Zürich die Absicherung direkt an den Ort der Messung vor. Damit das Konzept in der Praxis Wirkung entfaltet, ist eine breite Unterstützung durch die Industrie erforderlich. Kamerahersteller müssen die Schlüssel sicher verwalten, während Social-Media-Unternehmen die Signaturen auslesen und anzeigen müssen.

Die technische Machbarkeit haben die Forscher mit einer Publikation im Fachmagazin Nature Electronics demonstriert. Ein Patentantrag ist bereits eingereicht. Nun gilt es, die wirtschaftlichen und organisatorischen Hürden zu überwinden, um die Technik in Smartphones, Kameras und andere Aufnahmegeräte zu integrieren. „Wir untersuchen derzeit, wie man den Aufwand für Kamera- und Sensorhersteller senken kann, wenn sie die neue Technologie in ihre Chips integrieren wollen“, fasst Cardes die kommenden Schritte zusammen. (mc)

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