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Bilder können bei der Aufklärung von Straftaten nützlich sein. Ein Doktorand für Cybercrime an der FAU Erlangen-Nürnberg forscht an Methoden mit Künstlicher Intelligenz. Sie sollen etwa klären, von welcher Kamera ein Foto stammt.

• Uni Erlangen: Wie KI Fotos zu belastbaren Beweisen vor Gericht machen kann
• Forscherteam für Cybercrime entwickelt mathematische und statistische Methoden
• Höhenschätzung und Gangart: was Bilder erkennen lassen
• Von Trainingsdaten abhängig: Künstliche Intelligenz hat auch Nachteile

"Wie kann KI Bilder zu belastbaren Beweisen vor Gericht machen?", fragt die Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg (FAU) in einer aktuellen Pressemitteilung. Benedikt Lorch ist Doktorand für "Cybercrime und Forensische Informatik" und beschäftigt sich mit technischen und juristischen Fragen rund um digitale Beweismittel. Fotos könnten dank Künstlicher Intelligenz bei der strafrechtlichen Verfolgung eine Rolle spielen, doch es gebe auch Nachteile.

KI-Forscher der Uni Erlangen: "Bilder als Hilfsmittel können für vieles genutzt werden"

Kernziel der Forschung sei, "Bilder auf ihre Echtheit zu überprüfen und ihren Ursprung zu identifizieren", so Lorch. "Wir forschen daran, wie man maschinelles Lernen zuverlässig einsetzen kann. Das schließt unterschiedliche Fragestellungen ein: Wurde ein Bild nach der Aufnahme verändert? Stammt ein bestimmtes Bild X von einer bestimmten Kamera Y? Ist ein Video geschnitten worden, was möglicherweise den Kontext verändert?" Für all diese Anwendungsfälle gebe es unterschiedliche Werkzeuge.

Physikbasierte Methoden analysieren laut Lorch Spuren wie Schatten, Reflexionen und die Richtung des Lichteinfalls. Statistische Methoden analysierten kaum sichtbare Merkmale auf Pixelebene. "Bilder als Hilfsmittel können für vieles genutzt werden, unter anderem auch zur forensischen Höhenschätzung, also die Einschätzung, wie groß eine Person oder ein Objekt ungefähr ist, und der Erkennung von Personen anhand von biometrischen Merkmalen oder der Gangart."

Zur Zuordnung von Bildern zu bestimmten Kameras ließe beispielsweise wertvolle Rückschlüsse ziehen. "Klassischerweise wird eine Szene über eine Kameralinse auf den Sensor der Kamera projiziert. Der Sensor ist in Millionen kleine Zellen eingeteilt. Diese sollten alle gleich groß sein. In der Fertigung ist das nicht möglich, und das hinterlässt Spuren: Manche Zellen nehmen ein bisschen mehr oder weniger Licht auf. Daraus kann man eine Art individuellen Fingerabdruck der Kamera erstellen."

KI funktioniert mit einer großen Menge von Beispielbildern

Bilder könnten auch selbst im Zentrum einer Straftat stehen. Ein Beispiel sei der Einsatz von sogenannten "Deepfakes", also gefälschte Audio-, Bild- oder Videodateien, die kaum von einem Original unterscheidbar seien. "Mögliche Delikte, die sich aus Bildfälschungen ergeben können, sind Betrug, rechtswidrige Marktmanipulationen oder die Verleumdung von Personen."

KI lerne anhand von einer großen Menge von Beispielbildern, was ein Original ausmacht. Es brauche im Gegensatz zu klassischen Methoden keine Definition eines Originals nach bestimmten Kriterien. Die Forschung setze auf dem Gebiet der Bildforensik immer mehr auf KI. Denn wenn zum Beispiel Bilder und Nachrichten über Social-Media-Plattformen oder Messenger verteilt werden, würden sie üblicherweise verkleinert und komprimiert, so Lorch.