Künstliche Intelligenz (KI) Certified AI Deepfake Mitigation

Grundlagen der Deepfake-Technologie und Bedrohungslandschaft

Funktionsweise von Generative Adversarial Networks (GANs) und Diffusionsmodellen bei der Erstellung von Deepfakes, veranschaulicht durch browserbasierte KI-Modellierung.

Techniken zur Stimmklonung und Gesichtsmanipulation (Face Swapping, Lip Syncing) unter ausschließlicher Verwendung kostenfreier Open-Source-Frameworks.

Aufbau einer kostenfreien Open-Source-Analyseumgebung. Nutzung von Google Colab und frei verfügbaren Datensätzen zur Untersuchung von GAN-generierten Bildern und Visualisierung von Artefakten mit Open-Source-Bibliotheken wie Matplotlib und OpenCV.

Forensische Analyse von synthetischen Bildern

Identifikation von Deepfakes durch Untersuchung von Kompressionsartefakten und Frequenzmustern, trainiert in kostenfreien Cloud-Umgebungen.

Analyse von EXIF-Daten und Reverse Image Search zur Verifizierung der Bildherkunft mithilfe frei zugänglicher OSINT-Tools.

Einsatz von Convolutional Neural Networks (CNNs) zur automatisierten Klassifizierung von echten und manipulierten Bildern in browserbasierten Jupyter-Notebooks.

Implementierung eines CNN-Modells in Python (PyTorch) via Google Colab. Training des Modells mit kostenfreien Datensätzen (z.B. FaceForensics++) zur Erkennung von manipulierten Gesichtsbildern.

Erkennung von Audio-Deepfakes und Voice Cloning

Techniken zur Erkennung von manipulierten Audio-Streams in Kommunikationsplattformen, simuliert in sicheren, browserbasierten Linux-Containern.

Konfiguration einer Audio-Analyse-Pipeline in einer kostenfreien Cloud-Instanz. Training eines Klassifikators zur Erkennung von synthetischen Stimmen anhand frei verfügbarer ASVspoof-Datensätze mit Librosa und Scikit-learn.

Video-Deepfake-Erkennung und temporale Analyse

Analyse von unnatürlichen Bewegungsabläufen, fehlendem Blinzeln und Pulsfrequenz-Abweichungen (rPPG) mithilfe von Open-Source-Analytics-Tools.

Extraktion und Analyse einzelner Videoframes zur Identifikation von Manipulationsspuren durch Python-basierte Datenanalyse im Browser.

Kombination von Audio- und Video-Analyse zur Erhöhung der Erkennungsgenauigkeit anhand anonymisierter Open-Source-Videodateien.

Analyse von Deepfake-Videos mit kostenfreien Open-Source-Tools. Konfiguration von ML-Jobs in einer Google Colab-Umgebung zur Aufdeckung von temporalen Inkonsistenzen mittels LSTM-Netzwerken.

Automatisierte Deepfake-Erkennung mit Deep Learning

Nutzung einer cloudbasierten, kostenfreien GPU-Instanz. Training eines PyTorch-basierten Vision Transformer-Modells im Browser zur Klassifizierung von Deepfake-Videos und Visualisierung der Aufmerksamkeitskarten mit XAI-Methoden.

Open-Source Intelligence (OSINT) und Deepfake-Verifizierung

Entwicklung eines OSINT-Skripts mit kostenfreien Python-Bibliotheken im Browser. Automatisierte Auswertung öffentlicher Medieninhalte und Verifizierung der Authentizität durch Kombination von Reverse Search und KI-Modellen.

Adversarial Attacks auf Deepfake-Erkennungssysteme

Techniken zur Manipulation von Deepfakes, um Erkennungssysteme zu täuschen, demonstriert an Open-Source-Modellen.

Durchführung eines Evasion-Angriffs auf ein Deepfake-Erkennungsmodell unter Verwendung der kostenfreien, quelloffenen Adversarial Robustness Toolbox (ART) direkt im Browser. Anschließende Härtung des Modells durch Adversarial Training.

Incident Response und Mitigation von Deepfake-Angriffen