DeepFakes selbst erstellen mit FakeApp: So geht's

Die ersten gefälschten DeepFake-Videos tauchten 2017 auf und wurden schnell im Internet bekannt. Diese Clips waren leider insbesondere aus dem Bereich Schmuddel-Filme mit Holywood-Stars als Montageobjekt. Die Fälschungen sind auf den ersten Blick schwer zu erkennen, wurden aber letztendlich als Fake identifiziert. Kurze Zeit später erreichte das neue Technikphänomen die Foren auf der Diskussionsplattform Reddit. In der nächsten Welle von Fake-Videos wurde Interviews verändert und Gesichter getauscht. Darin befragte sich die Person selbst und spielte in der Fälschung eine Doppelrolle. 

Bekannt sind vor allem die DeepFakes mit dem Schauspieler Nicolas Cage. Weitere Clips folgten und lösten einen ganzen Boom von lustigen Filmen aus. Prominentes Beispiel aus der deutschen Politik: Das Video mit der Rede von Angela Merkel beim CSU-Parteitag 2017. Es wurde verändert und mitten im Clip bekommt sie die Gesichtszüge von Donald Trump. Den Fake kann man bei YouTube anschauen.

Die Videos sind für viele Anwender ein toller Spaß. Sie verbreiten sich durch das Internet und soziale Netzwerke in kürzester Zeit. Die Frage nach strafrechtlichen Konsequenzen bei solchen Filmen steht natürlich im Raum. Gezielte Manipulationen von Nachrichtenbeiträgen bergen die Gefahr von Fehlinformationen. Experten sehen schon heute eine neue Qualität in Sachen Fake News. Die bekannten Rachevideos sind ebenfalls eine Angelegenheit für die Justiz. Dabei spielt die Verletzung der Persönlichkeitsrechte eine wichtige Rolle. 

Durch die Anonymität im Internet ist es aber schwierig, die Macher zu finden und deren Beteiligung zu beweisen. Erst dann kann man Strafantrag stellen. Einen Beitrag zum Thema mit rechtlichen Ausführungen findet man auf der Webseite der Kanzlei Wilde Beuger Solmecke. Betreiber von Internet-Plattformen müssen in Deutschland durch das Telemediengesetz und das Netzwerkdurchsetzungsgesetz Postings mit offensichtlichen DeepFakes überprüfen und bei Bedarf löschen. 

Online-Anbieter wie Twitter, Gfycat und Discord haben bereits im letzten Jahr reagiert. Sie entfernen die bedenklichen Filme, und Konten der betreffenden Nutzer werden gesperrt. Auch Pornoseiten haben angekündigt, gegen die Fakes und gefälschte Rachevideos vorzugehen.

Künstliche Intelligenz steckt dahinter 

Die Bezeichnung DeepFake entstand aus dem Zusammenspiel von Deep Learning und Fake. Die gefälschten Videos werden mithilfe von künstlicher Intelligenz und Deep-Learning-Algorithmen erstellt. Das Ergebnis sind Fälschungen, also Fakes. Für die Produktion eines manipulierten Videos benötigt man einen Film mit dem Original und dem Double.

Die Software splittet die Filme in Einzelbilder. Danach analysiert sie die Gesichter beider Streifen. In einer Lernphase kommt künstliche Intelligenz zum Einsatz. Viele Entwickler stützen sich dabei auf das KI-Framework TensorFlow von Google. Das Open-Source-Projekt ist eine Bibliothek für Machine Learning und für jeden Anwender verfügbar. Während der Analyse werden die Einzelbilder von Quelle und Ziel per Gesichtserkennung abgeglichen. Hier spricht man vom Training. Am Ende blendet die Software das neue Gesicht über das Original und berechnet den gefälschten Film.