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Salzburger Know-How: Forscher können nun besser Bildmanipulationen bei Passbildern erkennen

© CC0 / Gerd Altmann/pixabayDigitale Transformation (Symbolbild)
Digitale Transformation (Symbolbild) - SNA, 1920, 04.08.2021
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Die Arbeitsgruppe um den Salzburger Computerwissenschaftler Andreas Uhl zusammen mit Forschenden aus Deutschland hat eine neue automatisierte Methode zur Erkennung von gemorphten Bildern entwickelt. Darüber informierte die Pressestelle der Universität Salzburg am Dienstag.
Gesichtsmorphing kann eine ernsthafte Sicherheitsgefahr werden. Früher eine exklusive Hollywood-Technik, wird ein digitales Verschmelzen der Fotos von zwei Personen zu einem Bild derzeit bei vielen Apps verfügbar. Mit so einem Bild kann ein Unbescholtener den Pass beantragen und den danach einem Kriminellen übergeben, lautet die Pressemitteilung der Universität Salzburg.
Verbrecher können damit beispielsweise ungehindert durch die Grenzkontrolle an Flughäfen gehen, denn die Qualität solcher Passbilder ist zu hoch, um die Fälschung mit bloßem Auge erkennen zu können.
„Solche Fälle sind dokumentiert. Wie groß das Problem zahlenmäßig ist, wissen wir nicht“, so der Forschungsleiter Uhl.
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Aber auch die automatisierte Gesichtserkennung kann laut Uhl durch gemorphte Bilder getäuscht werden. Um Betrug zu verhindern, entwickelte Uhls Arbeitsgruppe deshalb gemeinsam mit Kollegen der Hochschule Darmstadt nun eine Software mit dem Morphing-Erkennungs-Algorithmus, der auf der Analyse der PRNU basiert.
PRNU, oder „Photo response non-uniformity“, stellt im Prinzip eine Art unverwechselbarer Fingerabdruck der Kamera dar. „Konkret hat es mit dem Ansprechen der Sensorzellen auf eine gleichförmige Lichtquelle zu tun“, erklärt der Hauptentwickler im Team, Luca Debiasi. Durch das Mischen von zwei Bildern werden PRNU-Eigenschaften verändert.
„Mithilfe der PRNU kann man im Bereich der digitalen Medienforensik ein aufgenommenes Foto eindeutig einer Quellkamera zuordnen. Man kann also das PRNU-Signal verwenden, um zu erkennen, ob Bilder gemorpht sind. Das war die Idee, die am Anfang unserer Arbeiten stand“, wird Debiasi in der Pressemitteilung zitiert.
Laut den Forschern besteht der größte Vorteil des PRNU-basierten Ansatzes in seiner Generalisierbarkeit. „Unser Verfahren, das ohne Machine Learning und KI auskommt, ist generisch, das heißt, es muss nicht mit vielen gemorphten Beispielbildern trainiert werden, weil es auf die speziellen Bildeigenschaften anspringt. Wenn man ein System trainieren muss, besteht immer das Risiko, dass neu auftauchende Morphing-Attacken nicht erkannt werden“, heißt es in der Pressemitteilung.
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