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adresse: "https://qvestcon.com/dora-update-markus-junge/deepfake-detektor-fuer-videocalls-ist-noch_9582b455/"
titel: "Deepfake-Detektor für Videocalls ist noch…"
beschreibung: "Das Fraunhofer-Institut für Sichere Informationstechnologie (SIT) hat einen Prototyp vorgestellt, der in laufenden…"
sprache: "de-DE"
stand: "2026-11-02"
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Qvestcon News

# Deepfake-Detektor für Videocalls ist noch kein Produkt

Das Fraunhofer-Institut für Sichere Infor­ma­ti­ons­tech­no­lo­gie (SIT) hat einen Prototyp vorgestellt, der in laufenden Video­kon­fe­ren­zen gefälschte Gesichter und Stimmen erkennen soll. Auf vier Benchmark-Datensätzen erreicht das Gesichts­mo­dell nach Angaben des Instituts einen gemittelten F1-Score von 0,93, die Audio-Erkennung auf Testsets 0,9. Das Institut räumt ein, dass diese Werte für Live-Calls nicht repräsentativ sind. Bei Fäl­schungs­ver­fah­ren, die nicht im Training vorkamen, bricht die Erken­nungs­rate ein. Das Ein­satz­sze­na­rio ist CEO-Fraud per Videocall: Der Inge­nieur­kon­zern Arup verlor so rund 25 Millionen US-Dollar. Laut Bitkom-Wirt­schafts­schutz­stu­die entstand acht Prozent der deutschen Unternehmen im vergangenen Jahr ein Schaden durch Deepfakes, doppelt so viele wie im Vorjahr. Die Analyse läuft lokal auf einem leis­tungs­star­ken Gaming-Laptop und analysiert alle 1,25 Sekunden einen Frame. Ein Produkt gibt es noch nicht; das Institut sucht Partner für die Wei­ter­ent­wick­lung. Einordnung von Qvestcon für Banken und Versicherer: Solange keine marktreife Erkennung verfügbar ist, bleibt die Absicherung im Prozess entscheidend. Zah­lungs­frei­ga­ben und Änderungen von Kontodaten, die per Videocall angewiesen werden, sollten über einen zweiten, unabhängigen Kanal bestätigt werden.

[Weitere](https://qvestcon.com/news/weitere/)02.11.2026

Das Fraunhofer-Institut für Sichere Infor­ma­ti­ons­tech­no­lo­gie (SIT) hat einen Prototyp vorgestellt, der in laufenden Video­kon­fe­ren­zen gefälschte Gesichter und Stimmen erkennen soll. Auf vier Benchmark-Datensätzen erreicht das Gesichts­mo­dell nach Angaben des Instituts einen gemittelten F1-Score von 0,93, die Audio-Erkennung auf Testsets 0,9. Das Institut räumt ein, dass diese Werte für Live-Calls nicht repräsentativ sind. Bei Fäl­schungs­ver­fah­ren, die nicht im Training vorkamen, bricht die Erken­nungs­rate ein. Das Ein­satz­sze­na­rio ist CEO-Fraud per Videocall: Der Inge­nieur­kon­zern Arup verlor so rund 25 Millionen US-Dollar. Laut Bitkom-Wirt­schafts­schutz­stu­die entstand acht Prozent der deutschen Unternehmen im vergangenen Jahr ein Schaden durch Deepfakes, doppelt so viele wie im Vorjahr. Die Analyse läuft lokal auf einem leis­tungs­star­ken Gaming-Laptop und analysiert alle 1,25 Sekunden einen Frame. Ein Produkt gibt es noch nicht; das Institut sucht Partner für die Wei­ter­ent­wick­lung. Einordnung von Qvestcon für Banken und Versicherer: Solange keine marktreife Erkennung verfügbar ist, bleibt die Absicherung im Prozess entscheidend. Zah­lungs­frei­ga­ben und Änderungen von Kontodaten, die per Videocall angewiesen werden, sollten über einen zweiten, unabhängigen Kanal bestätigt werden.

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[Ori­gi­nal­quelle: newsletter_bigdata-insider →](https://www.bigdata-insider.de/fraunhofer-sit-deepfake-detektor-videocalls-a-e71f7cd0647340ced2445eea4a0015d6/?cmp=nl-e1f43822-bd1a-4d77-b778-d0edb893992f&uuid=A3B680B6-862E-4C0F-9B9B-F6448A5D7486)

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