Obwohl Deepfakes schon lange theoretisch möglich sind, können Fälschungen erst mit den Methoden aus dem Bereich der Künstlichen Intelligenz mit relativ wenig Aufwand und Expertise in einer hohen Qualität erstellt werden. Durch den Einsatz von Identity Graphen kann das Betrugsrisiko durch Deepfakes minimiert werden.   

Für Menschen und Betrugserkennungssoftware wird es immer schwieriger, zwischen echten Video- oder Audioaufnahmen und Deepfakes zu unterscheiden, was diese Technologie zu einem besonders bösartigen Betrugsvektor macht.

Zwar können mit den derzeitigen Methoden der Betrugserkennung die digitalen Identitäten nicht zu 100 % verifiziert werden; die Unternehmen können sich gegen Deepfake-Betrug jedoch schützen und die Auswirkungen zukünftiger identitätsbasierter Angriffe mit einem hohen Grad an Effektivität minimieren, so Mike Cook, VP of Fraud Solutions, Commercialization bei Socure^[1]Deepfakes aren’t going away: Future-proofing digital identity. 

Zusätzlich zur Validierung der personenbezogenen Daten im Onboarding-Prozess müssten die Unternehmen die Identität durch multidimensionale Tiefen-Aktivitäts-Tests überprüfen, die durch die Analyse der Qualität von Selfies und die Schätzung von Tiefenmerkmalen für die Gesichtsauthentifizierung eine Einschätzung vornehmen. In vielen Fällen versuchen Betrüger, sich als Personen auszugeben, indem sie legitime personenbezogene Daten mit einem Foto kombinieren, das nicht mit der wahren Identität der Person übereinstimmt. Herkömmliche Identitätsüberprüfungen seien ungenau und erfordern manuelle Prozesse, wodurch sich die Angriffsfläche für Angreifer vergrößert^[2]Vgl. dazu: CCC offenbart Schwachstellen im “Video-Ident-Verfahren”^[3]Vgl. dazu: VideoIdent ist Ausdruck verschlafener Digitalisierungspolitik. Deepfake-Technologien können flache Bilder und sogar Live-Tests bei der Identitätsüberprüfung leicht umgehen – tatsächlich erkannte der siegreiche Algorithmus in Metas Deepfake-Erkennungswettbewerb nur 65 % der analysierten Deepfakes.

An dieser Stelle kommt die grafendefinierte digitale Identitätsüberprüfung ins Spiel^[4]Vgl. dazu: What is an Identity Graph? | Everything You Need To Know^[5]Vgl. dazu: Der Wettlauf um den Universellen Identity Graphen. Die kontinuierliche Beschaffung digitaler Daten während des Bildvalidierungsprozesses gibt den Kunden Vertrauen in die Identitäten, mit denen sie Geschäfte machen, und verringert ihr Betrugsrisiko. Unternehmen erhalten außerdem einen ganzheitlichen und genauen Einblick in die Identität der Verbraucher, können mehr gute Kunden identifizieren und sind weniger anfällig für Fälschungsversuche, so Cook.