Multimodale Fälschungserkennung

Multimodale Fälschungserkennung ist eine Deepfake-Erkennungsmethode, die Video- und Audiodaten für die Analyse kombiniert. Das Ziel dieser Methode ist es, die Genauigkeit der Identifizierung gefälschter Inhalte durch die Fusion multimodaler Daten zu verbessern. Dabei soll sie gefälschte Teile in multimedialen Inhalten erkennen und lokalisieren, um die Authentizität und Zuverlässigkeit der Informationen sicherzustellen. Auf der Grundlage der Computer Vision hat die multimodale Fälschungserkennung erheblichen Anwendungswert und wird in verschiedenen Szenarien wie Cyber-Sicherheit, digitale Forensik und Content-Moderation eingesetzt.