Intelligenz
Verständliche Erklärungen neben deterministischen Erkennungsergebnissen.
AUSGABE: Prüfbarer, strukturierter Kontext
MEHR ERFAHREN WIR STELLEN EINE NEUE MÖGLICHKEIT VOR, SYNTHETISCHE MEDIEN ZU BEWERTEN
Deepfakes sind überall. ähneln hilft, sie zu erkennen.
Untersuchen Sie Audio, Video und Bilder mit einer Erkennung, die nachvollziehbare Entscheidungen ermöglicht.
Erkennen Sie KI-generierte Audiodateien, Videos und Bilder anhand von Ergebnissen, die Ihr Team verstehen kann. Prüfen Sie Inhalte, reagieren Sie auf Betrug und treffen Sie fundierte Entscheidungen, ohne Zeit zu verlieren.
Erkennungsmodelle, die überall dort einsetzbar sind, wo Deepfakes auftreten.
Betrug im Contact Center
Integrieren Sie die Erkennung in einen Prüfprozess. Geben Sie Ihrem Team Kontext, bevor eine Entscheidung getroffen wird.
Jetzt starten Eingehender Audioanruf
Resemble-Analyse
◎ Identität
▥ Erkennung
◉ Signal
Beispielhafte Warnmeldung
Anruf zur Überprüfung markiert
Ein Analyst erhält Kontext und eine Empfehlung für den nächsten Schritt.
Empfohlene Reaktion
Pausieren Sie die Transaktion und überprüfen Sie den Anruf.
BEISPIELABLAUF · KEIN LIVE-ERGEBNIS
Integrieren Sie die Erkennung dort, wo Ihr Team bereits arbeitet.
Entdecken Sie Möglichkeiten, einen Erkennungsprozess mit Anrufen, Meetings und der Überprüfung von Inhalten zu verbinden.
Integrationen entdecken
Stellen Sie die Erkennung über eine API bereit.
Beginnen Sie mit einer Datei, fordern Sie eine Analyse an und prüfen Sie die strukturierte Antwort.
detection-example.py
# Examine an audio file
from resemble import Resemble
with open("sample.wav", "rb") as audio:
response = Resemble.detect(audio)
print(response["assessment"])Entwickelt für Teams in den Bereichen Medien, Kommunikation und Sicherheit
MEDIENTEAMS◈ KommunikationUNTERNEHMEN◎ Vertrauen & SicherheitSICHERHEIT✳ Entwickler
ERKENNUNGSMODELLE
Generative KI wird immer realistischer. Die Erkennung muss Schritt halten.
Modelle für Audio, Bilder, Videos und Text helfen Teams, Medien zu bewerten, mit denen sie konfrontiert sind, und die Ergebnisse einzuordnen.
NEUESTE VERSION
▥ DETECT-World
Bewerten Sie KI-generierte Audioaufnahmen, Videos und Bilder. DETECT-World kombiniert Musteranalyse mit einem Weltmodell-Ansatz, um Abweichungen von der physikalischen Realität zu untersuchen.
AUSGABE: Strukturierter Score, Bewertung und verständlicher Kontext
REFERENZGENAUIGKEIT: Audio 99.5% | Video 98% | Bild 96%
Drei Generationen der Erkennung
■ AUDIO■ BILD■ VIDEO
Audio ist in allen drei Generationen vertreten; Bild und Video kamen später hinzu. Die Referenzwerte variieren je nach Benchmark und Testbedingungen.
Signal
Eine prüfende Person benachrichtigen, wenn Inhalte einem bekannten Betrugsmuster ähneln.
AUSGABE: Eine überprüfbare Warnung und Benachrichtigung
SIGNAL ENTDECKENPerTh Multimodal
Nicht wahrnehmbare Wasserzeichen in verschiedenen Medienformaten.
AUSGABE: Herkunftsinformationen zur Überprüfung
MEHR ERFAHRENIdentität
Eine Stimme oder das Erscheinungsbild einer Person registrieren und eine spätere Identitätsübereinstimmung prüfen.
AUSGABE: Ein Wert, eine Bewertung und verständlicher Kontext
MEHR ERFAHRENBENCHMARKS
Von Dritten validierte Benchmarks
Ein Benchmark ist besonders nützlich, wenn seine Methoden transparent sind. Öffentliche Bestenlisten, Quellen und Testbedingungen helfen dabei, Erkennungsergebnisse einzuordnen.
Benchmarks entdecken99.5%
Genauigkeit der Audioerkennung
95.8%
Genauigkeit der Bilderkennung
98.2%
Genauigkeit der Videoerkennung
| # | Modell | RTF | Genauigkeit |
|---|---|---|---|
| 1 | DETECT-World | 0.03 | 99.5 |
| 2 | DETECT-3B Omni | 0.08 | 98.2 |
| 3 | Whispeak | 0.39 | 97.70 |
| 4 | Aurigin AI | 0.33 | 96.75 |
| 5 | Pella Research | 0.021 | 95.82 |
| 6 | Pindrop | 0.076 | 95.05 |
| 7 | Corsound AI | 0.035 | 87.79 |
| 8 | Hive | 0.34 | 83.53 |
| 9 | Reality Defender | 1.52 | 71.27 |
| 10 | Wav2Vec2 (2019 LA) | 0.14 | 62.89 |
| 11 | AASIST | 0.017 | 56.83 |
| 12 | Wav2Vec2 (2024 mix) | 0.056 | 55.55 |
| 13 | Deepfake-V2 | 0.027 | 53.03 |
| 14 | AST | 0.003 | 50.99 |
| 15 | RawNet2 | 0.035 | 50.66 |
| 16 | LCNN-LFCC | 0.0056 | 50.00 |
| 17 | AASIST (2019 LA) | 0.11 | 48.17 |
| 18 | AASIST3 | 0.13 | 47.63 |
“
Verantwortungsvolle KI braucht eine Brücke zwischen leistungsfähigen Werkzeugen zur Erstellung von Inhalten und dem Vertrauen, das Menschen brauchen, um sie zu nutzen.
Perspektive der Community für verantwortungsvolle KI
Verantwortungsvolle KI
“
Die Erkennung muss mit den Veränderungen synthetischer Medien Schritt halten. Klare Ergebnisse erleichtern es, darauf zu reagieren.
Perspektive der Erkennungsteams
Erkennungsteams
“
Je überzeugender generierte Stimmen werden, desto mehr wird die Verifizierung zum Teil der alltäglichen Kommunikation.
Perspektive der Kommunikationsteams
Kommunikationsteams
SICHERHEIT UND COMPLIANCE
Für Unternehmen ausgelegt, multimodal und lokal einsetzbar.
Wo Sicherheit nicht verhandelbar ist, sollten Bereitstellung, Aufbewahrung und regulatorische Anforderungen gemeinsam betrachtet werden.
01GDPR
Planen Sie die Datenverarbeitung auf Grundlage einer Rechtsgrundlage und angemessener Schutzmaßnahmen.
02ISO 27001
Prüfen Sie die Anforderungen an das Informationssicherheitsmanagement.
03Bereitstellung
Wählen Sie einen Einführungsweg, der zu Ihrer Infrastruktur und Ihrem Prüfprozess passt.
04API-first
Binden Sie die Erkennung in bestehende Sicherheits- und Identitätsprozesse ein.
05SOC 2
Fragen Sie nach, wie Kontrollen für Verfügbarkeit und Vertraulichkeit bewertet werden.
06HIPAA
Prüfen Sie vor der Bereitstellung die Anforderungen an den Umgang mit Gesundheitsdaten.
07Vom Netzwerk isoliert
Informieren Sie sich über lokale Bereitstellungsoptionen für isolierte Umgebungen.
08Aufbewahrung
Legen Sie Regeln für die Aufbewahrung von Medien fest, die Ihren Anforderungen entsprechen.
GEMELDETE VORFÄLLE
Datenbank zu Deepfake-Vorfällen
Eine Auswahl gemeldeter Vorfälle. Viele weitere werden nicht gemeldet. Sehen Sie, welche Arten von Fällen öffentlich bekannt geworden sind.
Gemeldete Vorfälle ansehenKI-generiertes intimes Material nach dem Ende einer Beziehung gemeldet
Ein öffentlicher Erfahrungsbericht beschreibt den persönlichen Schaden, der durch ohne Einwilligung erstellte synthetische Medien entstehen kann.
Restaurantmitarbeiter berichtet von einem Versuch der Stimmennachahmung
Ein Betrüger soll eine Führungskraft kontaktiert und sich dabei als Mitarbeiter ausgegeben haben.
Online-Beitrag wirft Fragen zu einem manipulierten Video auf
Zuschauer stießen auf Aufnahmen, deren Echtheit genauer geprüft werden musste.
Synthetische Stimme bei Betrug mit vorgetäuschtem familiärem Notfall eingesetzt
Eine vertraut klingende Nachricht führte Berichten zufolge zu einer dringenden Geldforderung.
Gemeldeter Betrug über einen Messenger-Dienst umfasste KI-Sprachnachrichten
Sprachnachrichten, die angeblich von einem Familienmitglied stammten, sollen verwendet worden sein, um Überweisungen zu fordern.
Deepfake-Werbung führt zu Warnung vor Anlagebetrug
Ein manipuliertes Werbevideo stand Berichten zufolge im Zusammenhang mit einem Überweisungsversuch.
In einem Video auf sozialen Medien wird eine Person des öffentlichen Lebens nachgeahmt
Über ein Konto sollen synthetische Clips verbreitet worden sein, um Follower um Geld zu bitten.
Betrügerische Audioaufnahme bei einer dringenden Anfrage geteilt
Eine überzeugende Stimme allein reichte nicht aus, um festzustellen, wer die Nachricht gesendet hatte.
RESSOURCEN
Neu hier? Hier können Sie anfangen.
Der Deepfake-Bedrohungsbericht 2026
Entdecken Sie Muster bei Angriffen mit synthetischen Medien, gemeldete Betrugsfälle und die Fragen, vor denen Sicherheitsteams in Unternehmen stehen.
BERICHT ANSEHEN
Wir stellen ein Weltmodell zur Deepfake-Erkennung vor
Erfahren Sie, wie die Prüfung des Medienverhaltens die Suche nach bekannten Artefakten der Generierung ergänzen kann.
FORSCHUNG ANSEHEN
Ein Praxisleitfaden zur Kennzeichnung synthetischer Medien
Erfahren Sie, welche Fragen Anbieter und Betreiber zu Kennzeichnung, Herkunft und Offenlegung stellen sollten.
LEITFADEN ANSEHENErkennen Sie, was echt ist – und was eine echte Bedrohung darstellt.
Entdecken Sie Erkennungsmöglichkeiten für Audio, Video und Bilder, mit denen Ihr Team in Berührung kommt, und schaffen Sie einen klareren Weg vom Befund zur Entscheidung.
Erkennung testen