ETH-Prototyp signiert Aufnahmen schon beim Entstehen.
In Kürze
- Sensor erstellt Daten und Signatur
- Signatur im öffentlichen Register
- Marktreife noch offen
Forscherinnen und Forscher der ETH Zürich haben einen Sensorchip‑Prototypen vorgestellt, der Fotos, Videos und Tondokumente bereits beim Entstehen kryptografisch versieht
Ziel der Technik: Manipulationen an Aufnahmen später erkennbar oder praktisch unmöglich zu machen – eine direkte Antwort auf die steigende Verbreitung von Deepfakes.
So läuft die Technik ab
- Die Kamera zeichnet ein reales Ereignis auf.
- Der Sensorchip erstellt gleichzeitig die Bild‑/Tondaten und erzeugt eine kryptografische Signatur – eine Art fälschungssicherer Stempel, der belegt, dass die Aufnahme original ist.
- Diese Signatur wird in einem öffentlichen Register hinterlegt.
- Später lässt sich anhand der Signatur prüfen, ob die Datei verändert wurde.
Die ETH betont, dass der Prototyp die technische Machbarkeit demonstriert; es ist noch kein marktreifes Produkt. Der Hintergrund: Deepfakes — also mit KI erzeugte oder stark veränderte Fotos, Videos und Audios — gelten laut ETH als Risiko für Vertrauen in Medien und Demokratie. Auch das Weltwirtschaftsforum stuft KI‑basierte Fehlinformationen als eine der größten globalen Gefahren ein.
Ähnliche Ansätze
Ähnliche Ansätze gibt es bereits in der Praxis. Die Verifikations‑Methode C2PA (Coalition for Content Provenance and Authenticity) wird von einigen Kameraherstellern wie Sony, Nikon und Leica unterstützt. Zudem nutzen bestimmte Smartphones Prozessoren, die originale Aufnahmen mit digitalen Zertifikaten und Signaturen versehen können, wenn die Funktion aktiviert ist:
- Xiaomi 17 Ultra
- das gemeinsam mit Leitz entwickelte Leitzphone
- Samsung S26 (mit Qualcomm Snapdragon 8 Elite Gen 5)
Die ETH‑Lösung setzt auf eine unmittelbare, hardwareseitige Signatur schon im Sensor. Die Idee dahinter: je früher eine vertrauenswürdige Kennzeichnung ansetzt, desto schwerer wird nachträgliches Täuschen. Ob und wie solche Technologien breit eingesetzt werden, hängt noch von Standardisierung, Herstellerintegration und rechtlichen sowie datenschutzrechtlichen Fragen ab.
Quellen
- Quelle: ETH Zürich
- Der ursprüngliche Artikel wurde hier veröffentlicht
- Dieser Artikel wurde im Podcast KI-Briefing-Daily behandelt. Die Folge kannst du hier anhören.
