Die Wahrhaftigkeit digitaler Inhalte stellt eine der größten Herausforderungen der heutigen Gesellschaft dar. Durch die rasanten Fortschritte im Bereich der Generativen KI ist es einfach geworden, nicht existierende Inhalte zu synthetisieren oder bestehende Inhalte zu verändern. Diese Technologien können sowohl für positive Zwecke, wie die Korrektur von Verzerrungen, als auch für schädliche Zwecke, wie DeepFakes oder Fehlinformationen, genutzt werden. Besonders die Synthese gefälschter Ausweise hat weltweit an Aufmerksamkeit gewonnen, da diese extrem realistisch wirken.
Die Verwendung gefälschter Ausweise für Betrügereien, wie den Kauf von Alkohol durch Minderjährige oder die Eröffnung von Konten bei digitalen Diensten, hat zugenommen. Es gibt wenige Studien zur Erkennung gefälschter Ausweise, die jedoch aufgrund von Datenschutzproblemen an realen Datenmängeln leiden. Eine der ersten Datenbanken, die gefälschte Ausweise beinhaltet, ist die MIDV-Datenbank. Weitere Ansätze zur Erstellung und Erkennung gefälschter Ausweise wurden vorgestellt, jedoch bleibt die Leistung in unkontrollierten Szenarien oft unzureichend.
Ein kürzlich stattgefundener Wettbewerb zur Erkennung gefälschter Ausweise zeigte, dass die Ergebnisse der teilnehmenden Teams schwach waren, was die Notwendigkeit weiterer Forschung in diesem Bereich unterstreicht. In dem Beitrag Exploring a Patch-Wise Approach for Privacy-Preserving Fake ID Detection schlagen die Autoren einen innovativen Ansatz vor, der Privatsphäre und Leistung durch die Verwendung von Anonymisierungstechniken und unterschiedlichen Patchgrößen kombiniert.
Die Hauptbeiträge des Artikels sind:
- Ein neuartiger Patch-Ansatz zur datenschutzfreundlichen Erkennung gefälschter Ausweise.
- Eine öffentlich zugängliche Datenbank mit echten und gefälschten Ausweispatches.
- Die Erprobung fortschrittlicher Deep-Learning-Methoden zur Verbesserung der Erkennung.
Insgesamt zeigt die Forschung, dass mit dem vorgeschlagenen Ansatz vielversprechende Ergebnisse erzielt wurden, die jedoch durch den Mangel an umfangreichen öffentlichen Datenbanken eingeschränkt sind. Zukünftige Arbeiten sollen die Variabilität und Größe der Datenbank erhöhen.