01Bildforensik
Fileverity unterzieht jedes Bild mehreren unabhängigen Analysen und fasst sie zu einem Ergebnis zusammen, auf das sich Ihr Team stützen kann – mit allen Belegen.
01Inspektion
Bewegen Sie die Lupe über das Foto. Sie vergrößert die Pixel unter dem Fadenkreuz und misst Position, Farbe und lokale Streuung. R1 markiert eine Roststelle, R2 ihre Kopie auf einem anderen Karosserieteil.
02
Mehrere unabhängige Detektoren bewerten auf Pixelebene, ob das gesamte Bild von einem generativen KI-Modell erzeugt oder neu generiert wurde. Die Werte sind kalibriert und dadurch über alle Bilder hinweg vergleichbar.
Wenn die Beleglage es zulässt, nennt der Bericht die wahrscheinliche Modellfamilie und die Grundlage dieser Zuordnung, etwa Metadaten, ein Wasserzeichen oder die Pixelanalyse.
Unabhängige forensische Analysen suchen nach Splicing, Copy-Move, Retusche und Inpainting und markieren verdächtige Bereiche direkt im Bild.
Fileverity wertet Einträge aus, die Programme wie Photoshop, Lightroom oder GIMP in der Datei hinterlassen, und unterscheidet inhaltliche Änderungen von bloßem Neuspeichern.
Content Credentials (C2PA), EXIF- und XMP-Metadaten, Generierungsparameter und maschinenlesbare KI-Kennzeichnungen – etwa nach dem chinesischen Standard GB 45438 – werden ausgelesen und mit den Pixeln abgeglichen.
Alle Signale werden gemeinsam gewichtet. Widersprüche werden offengelegt statt verdeckt, und reicht die Beleglage nicht aus, lautet das Ergebnis „nicht eindeutig“.
03
Jedes Bild erhält eines von vier Ergebnissen, einen Echtheitswert von 0 bis 100 und eine Risikostufe, der gemäß der von Ihnen gewählten Richtlinie eine Handlungsempfehlung zugeordnet ist.
04
01
Eine schnelle Online-Prüfung für ein einzelnes Bild: Einschätzung zur KI-Generierung, Hinweis auf Bearbeitung und Heatmap-Vorschau verdächtiger Bereiche.
02
Die vollständige Analyse-Pipeline mit Generator-Zuordnung, Bereichsmasken, verifizierbaren Berichten, Stapelverarbeitung und API-Zugang.
05
Nutzen Sie die Web-App für Einzelprüfungen oder binden Sie die REST-API an Ihr System für Schadenbearbeitung, Onboarding oder Moderation an. Berichte gibt es als JSON für Ihre Systeme und als druckfertiges Dokument für Ihr Team.
Betten Sie ein unsichtbares, schlüsselbasiertes Wasserzeichen in Ihre veröffentlichten Bilder ein und erkennen Sie es später wieder – als Herkunftsnachweis und um die Weiterverbreitung nachzuverfolgen.
06
Fileverity prüft Bilder auf Splicing (Montage aus mehreren Bildern), Copy-Move (kopierte Bildbereiche), Objektentfernung, Retusche, Textänderungen und KI-Inpainting. Zusätzlich meldet es den Bearbeitungsverlauf, den Bearbeitungssoftware in der Datei hinterlassen hat.
Ein KI-generiertes Bild wurde vollständig von einem generativen Modell erzeugt oder neu gerendert; ein manipuliertes Bild ist ein echtes Foto, das in bestimmten Bereichen verändert wurde. Fileverity weist beides getrennt aus, damit Prüfer wissen, welche Frage ein Befund beantwortet.
Ja. Fileverity liest und validiert Content Credentials nach dem C2PA-Standard sowie weitere eingebettete Herkunftsdaten und prüft, ob die Angaben in der Datei zur Pixelanalyse passen.
Ja. Die Tarife Pro und Enterprise umfassen eine REST-API, die strukturierte Ergebnisse und Berichte liefert, sowie einen Endpunkt, über den sich jeder Bericht später verifizieren lässt.
Ja, bei Standbildern. Fileverity erkennt Bilder, die von KI erzeugt oder neu gerendert wurden, und lokalisiert mit KI bearbeitete Bereiche. Damit sind die meisten Deepfakes in Bildform abgedeckt. Eine eigene Erkennung von Face-Swaps (Gesichtstausch) ist in Entwicklung.
Schildern Sie uns Ihren Prozess und Ihr Bildvolumen. Wir richten den Zugang ein und gehen echte Fälle gemeinsam mit Ihrem Team durch.