Allgemeine Analyse-Informationen

Auswertung

In dieser Übersicht fassen wir die allgemeinen Daten des Bildes und der Analyse zusammen.

Forensische Analyse

Die forensische Analyse zeigt, wie unser System das Bild bewertet hat und auf welche Hinweise diese Bewertung basiert.

Dabei betrachten wir zwei zentrale Aspekte:

1. Gefundene Spuren im Bild

Unser System sucht gezielt nach digitalen Spuren, die typischerweise bei der Entstehung eines Bildes entstehen. Diese Spuren lassen sich in folgende Kategorien einteilen:

• Synthetic (künstlich erzeugt): Hinweise auf Inhalte, die durch KI generiert wurden
• Real (echt): typische Muster, wie sie bei Aufnahmen durch echte Kameras entstehen
• Kompression: Spuren, die durch starke Bildverarbeitung oder Komprimierung entstehen
• Anomalie: Auffällige oder ungewöhnliche Muster, die sich von den restlichen gefundenen Spuren abhebt.

Die Anzahl dieser Spuren gibt an, wie viele Hinweise in eine bestimmte Richtung gefunden wurden.

Wichtig:
Wenn insgesamt nur wenige Spuren gefunden werden, ist die Analyse weniger belastbar.
Das kann z. B. bei stark komprimierten oder qualitativ schlechten Bildern passieren, da dabei viele Details verloren gehen.

Wenn sich Spuren verschiedener Kategorien stark überlagern (z. B. Synthetic und Kompression), kann das darauf hindeuten, dass das Bild mehrfach verarbeitet (z. B. komprimiert oder verbreitet) wurde und einzelne Hinweise schwerer zu trennen sind.

2. Unsicherheit der Bewertung

Neben den Spuren zeigt die Analyse auch, wie sicher sich das Modell bei seiner Einschätzung ist.

Dies wird im Balkendiagramm als Kurve dargestellt:

• Kurze Kurve = hohe Sicherheit
• Lange Kurve = hohe Unsicherheit

Eine höhere Unsicherheit bedeutet, dass die vorhandenen Spuren kein klares Gesamtbild ergeben.

Das kann verschiedene Gründe haben:

• ungewöhnliche oder neue Deepfake-Techniken
• Bildmaterial, das stark von den bekannten Mustern abweicht
• oder eine sogenannte Out-of-Distribution-Situation (das Modell sieht etwas, das es so noch nicht gelernt hat)

Beispiel:
Das System erkennt viele Hinweise auf KI-Erzeugung, ist sich aber gleichzeitig unsicher.
In diesem Fall sollten die Ergebnisse besonders vorsichtig interpretiert werden.

Heatmaps

Heatmaps sind visuelle Hilfen, die zeigen, wo im Bild bestimmte Auffälligkeiten erkannt wurden.

Farben helfen dabei, diese Hinweise schnell zu verstehen:

• Warme Farben (z. B. Rot, Gelb): starke Hinweise
• Kühle Farben (z. B. Blau, Grün): schwächere oder keine Hinweise

Die Heatmap wird direkt über das Bild gelegt und macht sichtbar, welche Bereiche für die Analyse besonders relevant sind.

Unsere Heatmap-Typen

Wir unterscheiden folgende Arten von Heatmaps, die jeweils unterschiedliche Spuren sichtbar machen:

• Echtheit (Real):
  Zeigt Bereiche, in denen typische Muster einer echten Kamera erkannt wurden
• Synthese (Synthetic):
  Markiert Bereiche mit Hinweisen auf KI-generierte Inhalte
• Kompression:
  Hebt Bildbereiche hervor, die durch starke Verarbeitung oder Komprimierung beeinflusst wurden
• Anomalie:
  Kennzeichnet Bereiche mit auffälligen oder ungewöhnlichen Mustern, die sich von den übrigen gefundenen Spuren abheben

Wie man Heatmaps richtig liest

Heatmaps zeigen keine endgültige Entscheidung, sondern machen die Grundlage der Analyse sichtbar:

• Sie helfen zu verstehen, wo im Bild Auffälligkeiten auftreten
• Sie zeigen, ob Hinweise gleichmäßig verteilt oder lokal konzentriert sind
• Überlagerungen verschiedener Heatmaps können darauf hinweisen, dass ein Bild mehrfach bearbeitet wurde

Wichtig:
Eine einzelne auffällige Stelle bedeutet nicht automatisch Manipulation oder Generierung. Man muss die Heatmap auch immer im Bezug zu der Anzahl der gefundenen Spuren interpretieren. Erst das Zusammenspiel aller Spuren ergibt eine verlässliche Bewertung.

Spuren der Echtheit

Diese Heatmap zeigt Bereiche im Bild, in denen Hinweise auf eine echte Aufnahme durch eine Kamera erkannt wurden.

• Warme Farben (Rot/Gelb):
  Deuten auf starke Spuren einer natürlichen Kamerapipeline hin
• Kühle Farben:
  Zeigen Bereiche ohne oder mit nur schwachen Hinweisen auf Echtheit

Die erkannten Muster basieren auf feinen, meist unsichtbaren Signaturen des Kamerasensors.
Diese sogenannten „Fingerprints“ entstehen bei der Aufnahme und sind charakteristisch für echte Bilder.

Wichtig:
Diese Heatmap ist ein visueller Hinweis und keine eigenständige Entscheidung.
Sie sollte immer im Zusammenhang mit den übrigen Spuren und der Gesamtanalyse interpretiert werden.

Spuren von Synthese

Diese Heatmap zeigt Bereiche im Bild, in denen Hinweise auf künstlich erzeugte Inhalte erkannt wurden.

• Warme Farben (Rot/Gelb):
  Deuten auf starke Spuren von KI-Generierung hin
• Kühle Farben (Blau/Grün):
  Zeigen Bereiche ohne oder mit nur schwachen Hinweisen auf Synthese

Die Analyse basiert auf feinen statistischen Mustern, die bei der Erstellung durch KI-Modelle entstehen.
Diese entstehen durch die Rechenprozesse der Generatoren und hinterlassen charakteristische Artefakte, die sich von natürlichen Bildstrukturen unterscheiden.

In der Heatmap werden diese Auffälligkeiten direkt im Bild sichtbar gemacht.

Wichtig:
Diese Heatmap ist ein visueller Hinweis und keine eigenständige Entscheidung.
Sie sollte immer im Zusammenhang mit den übrigen Spuren und der Gesamtanalyse interpretiert werden.

Spuren von Anomalie

Diese Heatmap zeigt Bereiche im Bild, in denen auffällige oder ungewöhnliche Muster erkannt wurden, die sich von den übrigen gefundenen Spuren abheben.

• Warme Farben (Rot/Gelb):
  Deuten auf starke Abweichungen von den typischen Mustern im Bild hin
• Kühle Farben (Blau/Grün):
  Zeigen Bereiche ohne oder mit nur geringen Auffälligkeiten

Anomalien entstehen, wenn sich Bildbereiche und -muster vom restlichen Bild unterscheiden
Sie weisen auf Unregelmäßigkeiten im Bild hin, die aus Nachbearbeitungen und Manipulationen, mit und ohne KI resultieren.

In der Heatmap werden diese Abweichungen visuell hervorgehoben.

Wichtig:
Diese Heatmap ist ein visueller Hinweis und keine eigenständige Entscheidung.
Sie sollte immer im Zusammenhang mit den übrigen Spuren und der Gesamtanalyse interpretiert werden.

Kompressions-Artefakte

Diese Heatmap zeigt Bereiche im Bild, die durch Kompression oder nachträgliche Verarbeitung beeinflusst wurden.

Die JPEG-Kompression ist z. B. ein gängiges Verfahren, bei dem Bildinformationen vereinfacht gespeichert werden, um Dateigröße zu reduzieren. Dabei werden Pixel in Blöcke unterteilt und ähnliche Inhalte zusammengefasst.
Dieser Prozess führt dazu, dass feine Details verloren gehen oder verändert werden.

• Warme Farben (Rot/Gelb):
  Deuten auf starke Kompressionsspuren hin
• Kühle Farben (Blau/Grün):
  Zeigen Bereiche mit geringer oder keiner Kompression

Auch wenn durch Kompression bestimmte Bildmerkmale verloren gehen können, hinterlässt sie eigene charakteristische Artefakte im Bildrauschen, die wir sichtbar machen.

Interpretation

Diese Heatmap dient vor allem dazu, die übrigen Analyseergebnisse besser einzuordnen:

• Zeigen sich ähnliche Bereiche wie in der Synthese-Heatmap (z. B. „Spuren der Synthese“), kann das darauf hindeuten, dass Kompression vorhandene Spuren überlagert oder verändert hat
• In solchen Fällen sollten die Ergebnisse besonders sorgfältig interpretiert werden, da einzelne Hinweise schwerer voneinander zu trennen sind

Wichtig:
Diese Heatmap ist ein visueller Hinweis und keine eigenständige Entscheidung.
Sie sollte immer im Zusammenhang mit den übrigen Spuren und der Gesamtanalyse betrachtet werden.