Die digitale Identitätsüberprüfung gilt als Grundpfeiler moderner Sicherheitsarchitekturen. Doch eine systematische Analyse aktueller Forschung offenbart: Selbst künstliche Intelligenz kann raffinierte Fälschungen kaum zuverlässig erkennen. Das Problem liegt tiefer als bisher angenommen – und die Konsequenzen sind verheerend.

Wenn ein System versagt, liegt der Fehler selten an der Technologie allein. Meistens offenbart sich ein strukturelles Problem, das durch technischen Fortschritt nur überdeckt, nicht aber gelöst wird. Die aktuelle Forschung zur automatisierten Erkennung von Ausweisfälschungen liefert ein prägnantes Beispiel für diese Erkenntnis.

Eine neue systematische Literaturübersicht^[1]Identity Card Presentation Attack Detection: A Systematic Review von Esteban M. Ruiz, Juan E. Tapia, Reinel T. Soto und Christoph Busch durchleuchtet den Stand der Technik bei der Erkennung von Präsentationsangriffen auf Identitätsdokumente. Die Autoren analysierten nach der PRISMA-Methodik die Forschung von 2020 bis 2025 und fördern ein beunruhigendes Bild zutage: Remote-Identitätsverifizierung, längst unverzichtbar für digitale Sicherheit, bleibt hochgradig anfällig für ausgeklügelte Angriffe mit gefälschten oder manipulierten Ausweisdokumenten.

Das eigentliche Problem liegt nicht in mangelnder Innovation – im Gegenteil. Die Forscher identifizieren eine bemerkenswerte methodologische Evolution: Von Standard-Convolutional Neural Networks über spezialisierte forensische Mikroartefakt-Analyse bis hin zu großskaligen Foundation Models hat sich die Technologie rasant weiterentwickelt. Doch diese technische Dynamik kaschi…