ETH-Forscher haben einen Sensorchip entwickelt, der Bilder, Video und Audio im Moment der Aufnahme kryptographisch signiert. Fälschungen werden nicht im Nachhinein erkannt, sondern von Anfang an verunmöglicht.
Der ETH-Chip löst das Deepfake-Problem dort, wo es entsteht: bei der Aufnahme – statt immer bessere Erkennungsalgorithmen gegen immer bessere Generierungsmodelle antreten zu lassen.
ETH-Forscher haben einen Sensorchip entwickelt, der Bilder, Video und Audio im Moment der Aufnahme kryptographisch signiert. Der Clou: Fälschungen werden nicht im Nachhinein erkannt, sondern von Anfang an verunmöglicht.
Das Problem mit bisherigen Deepfake-Detektoren: Sie analysieren fertige Dateien und suchen nach Manipulationsspuren. Bei immer besserer KI-Generierung wird das zunehmend unzuverlässig. Der ETH-Chip geht den umgekehrten Weg.
Der monolithische kryptographische Sensor vereint drei Komponenten auf einem Chip: einen Sensor, eine Hash-Einheit und eine kryptographische Signatur-Einheit. Jedes Bild, jedes Video und jede Audioaufnahme erhält im Moment der Erfassung eine digitale Signatur, die direkt im Chip generiert wird – bevor die Daten die Kamera verlassen.
Diese Signatur kann anschliessend in einem öffentlichen, unveränderlichen Ledger gespeichert werden. Wird das Bild nachträglich verändert, stimmt die Signatur nicht mehr – die Fälschung fliegt auf.
Die Idee entstand nicht als Reaktion auf den aktuellen Deepfake-Boom, sondern deutlich früher. Prof. Felix Franke, damals an der ETH Zürich und jetzt an der Universität Basel, begann 2017 im Bio Engineering Laboratory mit der Entwicklung. Ursprünglich arbeitete sein Team an hochsensiblen Sensoren für die Messung elektrischer Signale in lebenden Zellen – und erkannte das Potenzial für kryptographische Absicherung auf Chip-Ebene.
Die in Nature Electronics veröffentlichte Version ist ein funktionaler Prototyp. Das Projekt wird vom Schweizerischen Nationalfonds (SNF) und dem SBFI im Rahmen der SwissChips-Initiative finanziert. Ein Patent ist angemeldet, kommerziell verfügbar ist der Chip noch nicht.
Der ETH-Ansatz ist deshalb bemerkenswert, weil er das Deepfake-Problem dort anpackt, wo es entsteht: bei der Aufnahme. Statt immer bessere Erkennungsalgorithmen gegen immer bessere Generierungsmodelle antreten zu lassen, schafft der Chip eine unveränderliche Vertrauenskette vom Sensor bis zur Veröffentlichung.
Bis der Chip in Smartphones und Kameras landet, ist es noch ein weiter Weg. Aber die Richtung stimmt: Authentizität muss in die Hardware eingebaut werden – nicht nachträglich per Software draufgesetzt.
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