{"id":1026,"date":"2021-10-30T13:22:18","date_gmt":"2021-10-30T13:22:18","guid":{"rendered":"https:\/\/tdhj.org\/?p=1026"},"modified":"2025-10-30T19:44:31","modified_gmt":"2025-10-30T18:44:31","slug":"deepfakes","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/tdhj.org\/de\/post\/deepfakes\/","title":{"rendered":"Deepfakes"},"content":{"rendered":"\n

Abstract: <\/strong>Dieser Artikel beschreibt die prinzipiellen technologischen \u00dcberlegungen hinter der KI-gest\u00fctzten Produktion, von qualitativen synthetischen Medien: Deepfakes. Er konzentriert sich dabei auf die am h\u00e4ufigsten angewendeten Modelle – die Generative Adversarial Networks: Ein spezieller Typus von K\u00fcnstlichen Neuronalen Netzen.<\/p>\n\n\n\n

Bottom-line-up-front: <\/strong>Deepfakes werden das Bedrohungspotential von Desinformationskampagnen, die von staatsnahen Akteuren geleitet werden, nicht wesentlich erh\u00f6hen.<\/p>\n\n\n\n

Problemdarstellung: <\/strong>Welche Bedrohung stellen Deepfakes in Hinblick auf technische Gegenbenheiten durch Cyberkriminalti\u00e4t und erweiterte Angriffsm\u00f6glichkeiten dar?<\/p>\n\n\n\n

Was nun?: <\/strong>Die westliche Staatengemeinschaft mu\u00df ein glaubw\u00fcrdiges Portfolio an Abschreckunskapazit\u00e4ten entwickeln. Diese sollten sich nicht nur auf die Technik konzentrieren. Es ist h\u00f6chste Zeit, die diesbez\u00fcglichen F\u00e4higkeiten der Sozialwissenschaften einzubinden.<\/p>\n\n\n\n

\"#DeepFake<\/figure>\n\n\n\n

Source: shutterstock.com\/shuttersv<\/p>\n\n\n\n

Die Technologie hinter „Deepfakes“<\/h2>\n\n\n\n

Deepfakes werden gegenw\u00e4rtig als maximale Eskalationsstufe der „Fakenews“-Debatte in der Internationalen Politik betrachtet.[1] „Deepfakes“ \u2013 eine Begriffskreation aus „Deep Learning“ und „Fakenews“ \u2013 beschreibt die durch „K\u00fcnstliche Intelligenz“ (KI) erm\u00f6glichte Produktion von t\u00e4uschend-echten Medien, die durch Verbreitung via Social Media-Kan\u00e4len als wahrhaft dystopisch, vor allem f\u00fcr westliche Demokratien betrachtet werden.[2] Die KI-Expertin der MIT Technology Review hat 2020 sogar zum Jahr auserkoren, in dem „Deepfakes zum Mainstream wurde“.[3] Ob hier nicht eine geh\u00f6rige Portion technologischer \u00dcberschwang mitschwingt, sei dahingestellt. Auf jeden Fall hat sich die Technologie seit Samantha Coles Entdeckung von Reddits „FakeApp“ im Jahr 2017[4] und der Entdeckung des Linkedin-Profils von „Katie Jones“ \u2013 mit einem Deepfake-Profilbild ausgestattet \u2013 im Juni 2019, entscheidend weiterentwickelt.[5]<\/p>\n\n\n\n

Die wenigen, bisher bekannten positiven Einsatzfelder von Deepfakes wirken nicht sehr \u00fcberzeugend: Im Film „Welcome to Chechnya“ wurde die Identit\u00e4t von LGBT-Aktivisten in Tschetschenien damit verschleiert. Im Bereich Gesundheit und Patientensicherheit k\u00f6nnen Patientendaten sicherer transferiert werden[6] und Patrick Plaisance vermutet eine m\u00f6gliche Vereinfachung in der Zukunft des Fundraising: Prominente Testimonials k\u00f6nnen durch synthetische Medien leichter in Kampagnen eingebunden werden.[7]<\/p>\n\n\n\n

\n

Die wenigen, bisher bekannten positiven Einsatzfelder von Deepfakes wirken nicht sehr \u00fcberzeugend: Im Film „Welcome to Chechnya“ wurde die Identit\u00e4t von LGBT-Aktivisten in Tschetschenien damit verschleiert.<\/em><\/p>\n<\/blockquote>\n\n\n\n

Welche Technologie steckt dahinter?<\/h2>\n\n\n\n

Die Technologie hinter den „Deepfakes“ geh\u00f6rt zur Basistechnologie der „K\u00fcnstlichen Intelligenz“. Genauer, dem „Maschinellen Lernen“ (ML). Maschinelles Lernen beschreibt Algorithmen, die basierend auf Datenmaterial eigene, synthetische Daten gerieren k\u00f6nnen, und deren Performance-Qualit\u00e4t durch die Wiederholung von „Trainingszyklen“ zunimmt; sprich, „dazu lernen“ k\u00f6nnen. „Deepfakes“ werden aus einer Kombination und Variation von 6 verschiedenen Basistypen von „Generative Neuronal Networks“ entwickelt: K\u00fcnstliche Neuronale Netze, das sind Algorithmen, die dem menschlichen Gehirn nachempfunden sind. Als „generative“ werden Modelle bezeichnet, wenn sie in der Lage sind neue Datens\u00e4tze basierend auf vorgegebenem Datenmaterial, sogenannte „Trainingsdaten“, zu gerieren.<\/p>\n\n\n\n

Generative Adversarial Networks (GAN’s) sind eine spezielle Anwendung davon und die Technologie hinter den meisten bekannten Deepfakes der letzten Jahre. Erstmal wurden sie von Ian Goodfellow 2014 erw\u00e4hnt.[8] Sie verwenden zwei konkurrierende Modelle, die paarweise arbeiten: Den „Diskriminator“ und den „Generator“. Der Generator erzeugt basierend auf gegebenem Datenmaterial \u2013 Daten von \u00dcberwachungsdrohnen bis hin zum Twitter-Feed \u2013 synthetische Daten mit dem Ziel den Diskriminator zu „t\u00e4uschen“. Der Diskriminator zwingt den Generator solange synthetische Daten zu gerieren, bis er keinen Unterschied mehr zwischen Original und Imitation unterscheiden kann, sich also nicht mehr t\u00e4uschen l\u00e4\u00dft.<\/p>\n\n\n\n

\n

Der Generator erzeugt basierend auf gegebenem Datenmaterial \u2013 Daten von \u00dcberwachungsdrohnen bis hin zum Twitter-Feed \u2013 synthetische Daten mit dem Ziel den Diskriminator zu „t\u00e4uschen“. Der Diskriminator zwingt den Generator solange synthetische Daten zu gerieren, bis er keinen Unterschied mehr zwischen Original und Imitation unterscheiden kann, sich also nicht mehr t\u00e4uschen l\u00e4\u00dft.<\/em><\/p>\n<\/blockquote>\n\n\n\n

Diese Vergleichszyklen von Trial-and-Error Prozessen werden als „Training“ bezeichnet. Dabei extrahiert das ML-System bestimmte Muster aus diesen verarbeiteten Daten, die auch als „Representations“ bezeichnet werden, und bietet „Understandings“ \u2013 also Einsichten in Parameter und deren Kombinationen. Das System „lernt“, in dem diese „Understandings“ mit den Parametern der Modelle abgeglichen werden. Solche Zyklen werden hundertausendfach durchlaufen, solange bis der Trainingsprozess abgeschlossen ist.<\/p>\n\n\n\n

Unterschiedliche ML-Systeme „lernen“ von Daten auf verschiedene Art und Weise. Es wird dabei aber stets das Modell an die jeweilige Art von Trainingsdaten angepa\u00dft. Wichtig ist festzuhalten, dass das System nicht wei\u00df, welche Muster sinnvoll zu erlernen sind und welche nicht. Es extrahiert einfach Datenmuster. In manchen F\u00e4llen kann das Modell auch nach Abschlu\u00df des Trainings noch ver\u00e4ndert werden.<\/p>\n\n\n\n

GAN’s k\u00f6nnen aktuell synthetische Bilder bis zu einer maximalen Aufl\u00f6sung von 1024 x 1024 Pixel gerieren.[9] Daf\u00fcr wird eine Datenmenge von 30.000 Bilder (mit derselben Aufl\u00f6sung) als Quelle ben\u00f6tigt. Der Trainingszyklus daf\u00fcr dauert vier Tage, auf 8 GPU’s laufend.[10] SAGAN und BigGAN sind beide aktuelle Beispiele, die beide mit ImageNet trainiert wurden. Eine Datenbank bestehend aus 14. Mio Bildern, die in 20.000 Kategorien unterteilt ist.[11] SAGAN produziert synthetische Bilder bis zu einer Aufl\u00f6sung von 128 x 128 Pixel – mit zwei Wochen Training auf 4 GPU’s.[12] Das leistungsf\u00e4higere BigGAN-Modell, erreicht eine Aufl\u00f6sung von 512 x 512 Pixel, und das nach nur 24 bis 48 Stunden Training.[13] BigGAN wurde mit Googles TPUv3 trainiert. TPU’s sind eine Weiterentwickung von GPU’s, und werden seit 2018 zur Beschleunigung von ML-Trainingsprozessen entwickelt. Die neuesten GAN-Modelle wie z.Bbeispielsweise Nvidia’s StyleGAN 2 k\u00f6nnen k\u00fcnstliche Bilder von menschlichen Gesichtern mit hochqualitativen Details wie Haut und Haaren erzeugen, mit hochqualitativen Details wie Haut und Haare.<\/p>\n\n\n\n

Gro\u00dfe Modelldatens\u00e4tze bilden das notwendige R\u00fcckgrat f\u00fcr das ML-Training. Solche, mit denen der Fortschritt von Trainingzyklen beurteilt wird, sind besonders wichtig. Einer der wichtigsten ist der Bilderkennungsdatensatz ImageNet. Maschinelles Lernen braucht gro\u00dfe Mengen an Daten, die vorher gesammelt werden m\u00fcssen. Es soll hier deutlich formuliert sein, dass die Realit\u00e4t v\u00f6llig kontr\u00e4r zur „Big Data“-Debatte ist, die suggeriert, dass eine gro\u00dfe Menge an Datenmaterial eine hinl\u00e4ngliche Bedienung f\u00fcr bahnbrechende Erkenntnisse ist. Das ist nicht der Fall.<\/p>\n\n\n\n

Obwohl es einerseits Softwarepakete gibt, wie Reddits „FakeApp“ oder die chinesische App „Zao“,[14] die es jedem Laien erm\u00f6glichent, Deepfakes zu entwickeln, darf sich deren Entwicklung, also vor dem Abschlu\u00df der Trainingsphase, nicht als simple Routine vorgestellt werden: GAN’s sind immer noch komplexe Tools, sogar f\u00fcr ge\u00fcbte Anwender. Der Durchlauf der Zyklen verl\u00e4uft oft instabil und endet oft mit einem „Modellkollaps“. Diese kollabierten Modelle, sind dann v\u00f6llig nutzlos. Die technische Expertise -\u2013 hier vor allem die praktische Erfahrung -\u2013 der Anwender, ist von entscheidender Bedeutung.<\/p>\n\n\n\n

Desinformationskampagnen<\/h2>\n\n\n\n

Die technischen M\u00f6glichkeiten mittels Deepfakes Desinformationskampagnen zu leiten wird zweifellos zunehmen. Der Punkt ist, ob der prognostizierte Anstieg an technologischer Leistungsf\u00e4higkeit nicht an den eigentlichen Zielen derartiger Akteure vorbeigeht. Denn das wesentliche Risiko, den Urheber von Deepfakes zu identifizieren, hat durch die komplexen Modelle nicht ab-, sondern zugenommen. Leistungsf\u00e4hige Modelle liefern eine Art Fingerabdruck mit. Deepfake-Erkennungssoftware wie XceptionNet behauptet einen Grad an Identifizierung von Deepfakes von 90 Prozent. Dieses Modell wurde aus einem Datensatz von 1,8 Mio manipulierten Bilden trainiert.[15]<\/p>\n\n\n\n

\n

Denn das wesentliche Risiko, den Urheber von Deepfakes zu identifizieren, hat durch die komplexen Modelle nicht ab-, sondern zugenommen.<\/em><\/p>\n<\/blockquote>\n\n\n\n

Der „Markt“ wird sich, aller Vorraussicht nach, in zwei Gruppen teilen: Ein Staatsnaher, der, wenn auch meist nicht offiziell, Teil staatlicher Sicherheitsstrukturen ist; der mit umfangreichem technologischem Knowhow, leistungsf\u00e4higer Hardware und optimalem Datenmaterial ausgestattet ist. F\u00fcr diesen wird es m\u00f6glich sein die aufwendige Handhabung der Planung und Entwicklung der technologischen M\u00f6glichkeiten im Bereich „Deepfakes“ zu handhaben. Ein Beispiel hief\u00fcr ist das 2018 ver\u00f6ffentlichte „vid2vid“- Modell, dass synthetische Videos erzeugen, aber f\u00fcr ein 30 Sekunden Video auf 8 GPU’s 10 Tage trainiert werden mu\u00df.[16] Andererseits wird es die „Good enough“-L\u00f6sungen f\u00fcr kriminelle Gruppierungen geben, die sich in den meisten F\u00e4llen auf Erpressung und Rufsch\u00e4digung konzentrieren. Hierf\u00fcr haben sich begrenztere Modelle bew\u00e4hrt, da diese wesentlich weniger Datenmaterial und Trainingszeit ben\u00f6tigen. Es wird nur \u00e4u\u00dferst selten Software selbst „trainiert“, da potentielle Anwender nicht \u00fcber Zeit und\/oder Mittel verf\u00fcgen. Au\u00dferdem ist die notwendige Software als Open Source oder Teil von Softwarepakteten erh\u00e4ltlich.[17]<\/p>\n\n\n\n

Diese Modelle beschr\u00e4nken sich in der Regel darauf ein Gesicht in einem Bild oder Video durch ein anderes zu ersetzen: Das sogenannte „Faceswap“. Von einer bestimmten Person wird einfach ein synthetisches Video erzeugt, in dem sie in einer anderen Szene die Handlungen ausf\u00fchrt, die von der Quelle \u00fcbernommen wurden. Das fast schon klassische Beispiel ist hier der Tausch von Politiker-Identit\u00e4ten am Rednerpult. Auch hier haben sich GAN’s bew\u00e4hrt. J\u00fcngst wurde MetaPix vorgestellt, das zeigt, dass eine „Do As I Do“ – Produktion synthetischer Videos mit wenigen Frames von „Zielen“ auskommt und auf 4 GPU’s mit nur einem Tag Training auskommt.[18] Viele diese einfacheren Modelle haben auch den Vorteil, dass die sogar auf CPU’s trainiert werden k\u00f6nnen und keine aufwendige und teure GPU-Hardware ben\u00f6tigen.[19]<\/p>\n\n\n\n

<\/p>\n\n\n\n

<\/p>\n\n\n\n

\n\n\n\n

Bernhard Seyringer<\/u><\/a> ist Politikanalyst und Autor. Bei den in diesem Artikel vertretenen Ansichten handelt es sich um die des Autors.<\/p>\n\n\n\n

\n\n\n\n

[1] Robert Chesney, Daniela Citron, Deepfakes And The New Disinformation War, Foreign Affairs<\/em>, 11.Dezember 2018, https:\/\/www.foreignaffairs.com\/articles\/world\/2018-12-11\/deepfakes-and-new-disinformation-war<\/a>.<\/p>\n\n\n\n

[2] Oscar Schwartz, \u201d You thought fake news was bad? Deep fakes are where truth goes to die,\u201d. The Guardian<\/em>., 14. November 2018,. https:\/\/www.theguardian.com\/technology\/2018\/nov\/12\/deep-fakes-fake-news-.<\/p>\n\n\n\n

[3] Karen Hao, Will Douglas Heaven, The Year Deepfakes Went Mainstream, MIT Technology Review<\/em>, 24.Dezember, 2020, https:\/\/www.technologyreview.com\/2020\/12\/24\/1015380\/best-ai-deepfakes-of-2020\/<\/a>.<\/p>\n\n\n\n

[4] Samatha Cole, \u201cAI-Assisted Fake Porn Is Here and We\u2019re All Fucked,\u201d Motherboard, 11.Dezember, 2017, https:\/\/www.vice.com\/en_us\/article\/gydydm\/gal-gadot-fake-ai-porn<\/a>.<\/p>\n\n\n\n

[5] Raphael Satter, \u201cExperts: Spy Used AI-Generated Face to Connect with Targets,\u201d Associated Press<\/em>, 13 June 2019, https:\/\/www.apnews.com\/<\/a>.<\/p>\n\n\n\n

[6] Geraint Rees, \u201cHere\u2019\u201fs how deepfake technology can actually be a good thing,\u201d. 25 November 2019, https:\/\/www.weforum.org\/agenda\/2019\/11\/advantages-of-artificial-intelligence\/<\/a>.<\/p>\n\n\n\n

[7] Patrick L. Plaisance, \u201cEthics and \u201cSynthetic Media,\u201d 17 September 2019, https:\/\/psychologytoday.com\/sg\/blog\/virtue- in-the-media-world\/201909\/ethics-and-synthetic-media.<\/p>\n\n\n\n

[8] Ian Goodfellow, Jean Pouget-Abadie, Mehdi Mirza, Bing Xu, David Warde-Farley, Sherjil Ozair, Aaron Courville, and Yoshua Bengio, . 2014. Generative adversarial nets. In Advances in neural information processing systems, 2672\u20132680.<\/p>\n\n\n\n

[9] Tero Karras, Samuli Laine, and Timo Aila, \u201cA Style-Based Generator Architecture for Generative Adversarial Networks,\u201d 12.Dezember 2018, https:\/\/arxiv.org\/abs\/1812.04948<\/a>.<\/p>\n\n\n\n

[10] Anmerkung: GPUs (Graphics Processing Unit) sind leistunsgf\u00e4higer als CPU’s und wurden urspr\u00fcnglich zur verbessterne Grafikverabreitung entwickelt.)<\/p>\n\n\n\n

[11] \u201cImageNet,\u201d Stanford Vision Lab, http:\/\/www.image-net.org\/.<\/p>\n\n\n\n

[12] Han Zhang et al., \u201cSelf-Attention Generative Adversarial Networks,.\u201d 21. Mai 2018, https:\/\/arxiv.org\/abs\/1805.08318<\/a>.<\/p>\n\n\n\n

[13] Andrew Brock, Jeff Donahue, Karen Simonyan, \u201cLarge Scale GAN Training for High Fidelity Natural Image Synthesis, 28 .September 2018, https:\/\/arxiv.org\/abs\/1809.11096<\/a>.<\/p>\n\n\n\n

[14] Colum Murphy and Zheping Huang, \u201cA Popular Chinese App Lets Users Make Realistic Deepfakes,\u201d Time<\/em>, 4. September 2019, https:\/\/time.com\/5668482\/chinese-face-swap-app-zao-deep-fakes\/<\/a>.<\/p>\n\n\n\n

[15] Andreas Rossler et al., \u201cFaceForensics++: Learning to Detect Manipulated Facial Images.\u201d 25.Januar, 2019, https:\/\/arxiv.org\/abs\/1901.08971<\/a>.<\/p>\n\n\n\n

[16] Ting-Chun Wang, \u201cVideo-to-Video Synthesis.\u201d 20. August 2018, https:\/\/arxiv.org\/abs\/1808.06601<\/a>.<\/p>\n\n\n\n

[17] \u201cDeepFaceLab,\u201d Github, https:\/\/github.com\/iperov\/DeepFaceLab<\/a>.<\/p>\n\n\n\n

[18] Jessica Lee, Deva Ramanan, Rohit Girdhar, \u201cMetaPix: Few-Shot Video Retargeting.\u201d 10.Oktober, 2019, http:\/\/arxiv.org\/abs\/1910.04742.<\/p>\n\n\n\n

[19] Literatur\u00fcbersicht dazu: Caroline Chan et al., \u201cEverybody Dance Now.\u201d 22. August, 2018, http:\/\/arxiv.org\/abs\/1808.07371.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

Abstract: Dieser Artikel beschreibt die prinzipiellen technologischen \u00dcberlegungen hinter der KI-gest\u00fctzten Produktion, von qualitativen synthetischen Medien: Deepfakes. Er konzentriert sich dabei auf die am h\u00e4ufigsten angewendeten Modelle – die Generative Adversarial Networks: Ein spezieller Typus von K\u00fcnstlichen Neuronalen Netzen. Bottom-line-up-front: Deepfakes werden das Bedrohungspotential von Desinformationskampagnen, die von staatsnahen Akteuren geleitet werden, nicht wesentlich erh\u00f6hen. […]<\/p>\n","protected":false},"author":29,"featured_media":5114,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[3,2],"tags":[35],"class_list":["post-1026","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-articles","category-german-articles","tag-disinformation"],"yoast_head":"\nDeepfakes - The Defence Horizon Journal Deutsch<\/title>\n<meta name=\"description\" content=\"Deepfakes werden das Bedrohungspotential von Desinformationskampagnen, geleitet von staatsnahen Akteuren, nicht wesentlich erh\u00f6hen.\" \/>\n<meta name=\"robots\" content=\"index, follow, max-snippet:-1, max-image-preview:large, max-video-preview:-1\" \/>\n<link rel=\"canonical\" href=\"https:\/\/tdhj.org\/de\/post\/deepfakes\/\" \/>\n<meta property=\"og:locale\" content=\"de_DE\" \/>\n<meta property=\"og:type\" content=\"article\" \/>\n<meta property=\"og:title\" content=\"Deepfakes - The Defence Horizon Journal Deutsch\" \/>\n<meta property=\"og:description\" content=\"Deepfakes werden das Bedrohungspotential von Desinformationskampagnen, geleitet von staatsnahen Akteuren, nicht wesentlich erh\u00f6hen.\" \/>\n<meta property=\"og:url\" content=\"https:\/\/tdhj.org\/de\/post\/deepfakes\/\" \/>\n<meta property=\"og:site_name\" content=\"The Defence Horizon Journal Deutsch\" \/>\n<meta property=\"article:publisher\" content=\"https:\/\/www.facebook.com\/thedefencehorizon.org\" \/>\n<meta property=\"article:published_time\" content=\"2021-10-30T13:22:18+00:00\" \/>\n<meta property=\"article:modified_time\" content=\"2025-10-30T18:44:31+00:00\" \/>\n<meta property=\"og:image\" content=\"https:\/\/tdhj.org\/de\/wp-content\/uploads\/sites\/2\/2021\/10\/0d3ede_7e438d80200046a180de72a4e9e0794amv2-1.jpg\" \/>\n\t<meta property=\"og:image:width\" content=\"623\" \/>\n\t<meta property=\"og:image:height\" content=\"352\" \/>\n\t<meta property=\"og:image:type\" content=\"image\/jpeg\" \/>\n<meta name=\"author\" content=\"Bernhard Seyringer\" \/>\n<meta name=\"twitter:card\" content=\"summary_large_image\" \/>\n<meta name=\"twitter:creator\" content=\"@HorizonDefence\" \/>\n<meta name=\"twitter:site\" content=\"@HorizonDefence\" \/>\n<meta name=\"twitter:label1\" content=\"Verfasst von\" \/>\n\t<meta name=\"twitter:data1\" content=\"Bernhard Seyringer\" \/>\n\t<meta name=\"twitter:label2\" content=\"Gesch\u00e4tzte Lesezeit\" \/>\n\t<meta name=\"twitter:data2\" content=\"9\u00a0Minuten\" \/>\n<script type=\"application\/ld+json\" class=\"yoast-schema-graph\">{\"@context\":\"https:\\\/\\\/schema.org\",\"@graph\":[{\"@type\":\"Article\",\"@id\":\"https:\\\/\\\/tdhj.org\\\/de\\\/post\\\/deepfakes\\\/#article\",\"isPartOf\":{\"@id\":\"https:\\\/\\\/tdhj.org\\\/de\\\/post\\\/deepfakes\\\/\"},\"author\":{\"name\":\"Bernhard Seyringer\",\"@id\":\"https:\\\/\\\/tdhj.org\\\/de\\\/#\\\/schema\\\/person\\\/07c05a541f224a0a585dd86cfe26fc55\"},\"headline\":\"Deepfakes\",\"datePublished\":\"2021-10-30T13:22:18+00:00\",\"dateModified\":\"2025-10-30T18:44:31+00:00\",\"mainEntityOfPage\":{\"@id\":\"https:\\\/\\\/tdhj.org\\\/de\\\/post\\\/deepfakes\\\/\"},\"wordCount\":1790,\"publisher\":{\"@id\":\"https:\\\/\\\/tdhj.org\\\/de\\\/#organization\"},\"image\":{\"@id\":\"https:\\\/\\\/tdhj.org\\\/de\\\/post\\\/deepfakes\\\/#primaryimage\"},\"thumbnailUrl\":\"https:\\\/\\\/tdhj.org\\\/de\\\/wp-content\\\/uploads\\\/sites\\\/2\\\/2021\\\/10\\\/0d3ede_7e438d80200046a180de72a4e9e0794amv2-1.jpg\",\"keywords\":[\"Disinformation\"],\"articleSection\":[\"Artikel\",\"Deutsche Artikel\"],\"inLanguage\":\"de\"},{\"@type\":\"WebPage\",\"@id\":\"https:\\\/\\\/tdhj.org\\\/de\\\/post\\\/deepfakes\\\/\",\"url\":\"https:\\\/\\\/tdhj.org\\\/de\\\/post\\\/deepfakes\\\/\",\"name\":\"Deepfakes - The Defence Horizon Journal Deutsch\",\"isPartOf\":{\"@id\":\"https:\\\/\\\/tdhj.org\\\/de\\\/#website\"},\"primaryImageOfPage\":{\"@id\":\"https:\\\/\\\/tdhj.org\\\/de\\\/post\\\/deepfakes\\\/#primaryimage\"},\"image\":{\"@id\":\"https:\\\/\\\/tdhj.org\\\/de\\\/post\\\/deepfakes\\\/#primaryimage\"},\"thumbnailUrl\":\"https:\\\/\\\/tdhj.org\\\/de\\\/wp-content\\\/uploads\\\/sites\\\/2\\\/2021\\\/10\\\/0d3ede_7e438d80200046a180de72a4e9e0794amv2-1.jpg\",\"datePublished\":\"2021-10-30T13:22:18+00:00\",\"dateModified\":\"2025-10-30T18:44:31+00:00\",\"description\":\"Deepfakes werden das Bedrohungspotential von Desinformationskampagnen, geleitet von staatsnahen Akteuren, nicht wesentlich erh\u00f6hen.\",\"breadcrumb\":{\"@id\":\"https:\\\/\\\/tdhj.org\\\/de\\\/post\\\/deepfakes\\\/#breadcrumb\"},\"inLanguage\":\"de\",\"potentialAction\":[{\"@type\":\"ReadAction\",\"target\":[\"https:\\\/\\\/tdhj.org\\\/de\\\/post\\\/deepfakes\\\/\"]}]},{\"@type\":\"ImageObject\",\"inLanguage\":\"de\",\"@id\":\"https:\\\/\\\/tdhj.org\\\/de\\\/post\\\/deepfakes\\\/#primaryimage\",\"url\":\"https:\\\/\\\/tdhj.org\\\/de\\\/wp-content\\\/uploads\\\/sites\\\/2\\\/2021\\\/10\\\/0d3ede_7e438d80200046a180de72a4e9e0794amv2-1.jpg\",\"contentUrl\":\"https:\\\/\\\/tdhj.org\\\/de\\\/wp-content\\\/uploads\\\/sites\\\/2\\\/2021\\\/10\\\/0d3ede_7e438d80200046a180de72a4e9e0794amv2-1.jpg\",\"width\":623,\"height\":352},{\"@type\":\"BreadcrumbList\",\"@id\":\"https:\\\/\\\/tdhj.org\\\/de\\\/post\\\/deepfakes\\\/#breadcrumb\",\"itemListElement\":[{\"@type\":\"ListItem\",\"position\":1,\"name\":\"Startseite\",\"item\":\"https:\\\/\\\/tdhj.org\\\/de\\\/\"},{\"@type\":\"ListItem\",\"position\":2,\"name\":\"Deepfakes\"}]},{\"@type\":\"WebSite\",\"@id\":\"https:\\\/\\\/tdhj.org\\\/de\\\/#website\",\"url\":\"https:\\\/\\\/tdhj.org\\\/de\\\/\",\"name\":\"The Defence Horizon Journal Deutsch\",\"description\":\"\u00fcber Themen der Sicherheit und Verteidigung\",\"publisher\":{\"@id\":\"https:\\\/\\\/tdhj.org\\\/de\\\/#organization\"},\"potentialAction\":[{\"@type\":\"SearchAction\",\"target\":{\"@type\":\"EntryPoint\",\"urlTemplate\":\"https:\\\/\\\/tdhj.org\\\/de\\\/?s={search_term_string}\"},\"query-input\":{\"@type\":\"PropertyValueSpecification\",\"valueRequired\":true,\"valueName\":\"search_term_string\"}}],\"inLanguage\":\"de\"},{\"@type\":\"Organization\",\"@id\":\"https:\\\/\\\/tdhj.org\\\/de\\\/#organization\",\"name\":\"The Defence Horizon Journal Deutsch\",\"url\":\"https:\\\/\\\/tdhj.org\\\/de\\\/\",\"logo\":{\"@type\":\"ImageObject\",\"inLanguage\":\"de\",\"@id\":\"https:\\\/\\\/tdhj.org\\\/de\\\/#\\\/schema\\\/logo\\\/image\\\/\",\"url\":\"https:\\\/\\\/tdhj.org\\\/de\\\/wp-content\\\/uploads\\\/sites\\\/2\\\/2025\\\/10\\\/tdhj_schriftzug-e1760998940106.png\",\"contentUrl\":\"https:\\\/\\\/tdhj.org\\\/de\\\/wp-content\\\/uploads\\\/sites\\\/2\\\/2025\\\/10\\\/tdhj_schriftzug-e1760998940106.png\",\"width\":445,\"height\":180,\"caption\":\"The Defence Horizon Journal Deutsch\"},\"image\":{\"@id\":\"https:\\\/\\\/tdhj.org\\\/de\\\/#\\\/schema\\\/logo\\\/image\\\/\"},\"sameAs\":[\"https:\\\/\\\/www.facebook.com\\\/thedefencehorizon.org\",\"https:\\\/\\\/x.com\\\/HorizonDefence\",\"https:\\\/\\\/www.linkedin.com\\\/company\\\/the-defence-horizon-journal\",\"https:\\\/\\\/www.instagram.com\\\/thedefencehorizonjournal\\\/\",\"https:\\\/\\\/www.youtube.com\\\/channel\\\/UCt4oA-_O_v4IXUHrtC7DwuA?cbrd=1\"]},{\"@type\":\"Person\",\"@id\":\"https:\\\/\\\/tdhj.org\\\/de\\\/#\\\/schema\\\/person\\\/07c05a541f224a0a585dd86cfe26fc55\",\"name\":\"Bernhard Seyringer\",\"image\":{\"@type\":\"ImageObject\",\"inLanguage\":\"de\",\"@id\":\"https:\\\/\\\/secure.gravatar.com\\\/avatar\\\/54a25176abc7de9861fd455ee305b44a13d32757b094e6cb76fa5784396c4aaa?s=96&d=mm&r=g\",\"url\":\"https:\\\/\\\/secure.gravatar.com\\\/avatar\\\/54a25176abc7de9861fd455ee305b44a13d32757b094e6cb76fa5784396c4aaa?s=96&d=mm&r=g\",\"contentUrl\":\"https:\\\/\\\/secure.gravatar.com\\\/avatar\\\/54a25176abc7de9861fd455ee305b44a13d32757b094e6cb76fa5784396c4aaa?s=96&d=mm&r=g\",\"caption\":\"Bernhard Seyringer\"},\"description\":\"Bernhard Seyringer; Author and Analyst focusing on Chinese foreign- and technology policy.\",\"url\":\"https:\\\/\\\/tdhj.org\\\/de\\\/post\\\/author\\\/bernhard-seyringer\\\/\"}]}<\/script>\n<!-- \/ Yoast SEO plugin. -->","yoast_head_json":{"title":"Deepfakes - The Defence Horizon Journal Deutsch","description":"Deepfakes werden das Bedrohungspotential von Desinformationskampagnen, geleitet von staatsnahen Akteuren, nicht wesentlich erh\u00f6hen.","robots":{"index":"index","follow":"follow","max-snippet":"max-snippet:-1","max-image-preview":"max-image-preview:large","max-video-preview":"max-video-preview:-1"},"canonical":"https:\/\/tdhj.org\/de\/post\/deepfakes\/","og_locale":"de_DE","og_type":"article","og_title":"Deepfakes - The Defence Horizon Journal Deutsch","og_description":"Deepfakes werden das Bedrohungspotential von Desinformationskampagnen, geleitet von staatsnahen Akteuren, nicht wesentlich erh\u00f6hen.","og_url":"https:\/\/tdhj.org\/de\/post\/deepfakes\/","og_site_name":"The Defence Horizon Journal Deutsch","article_publisher":"https:\/\/www.facebook.com\/thedefencehorizon.org","article_published_time":"2021-10-30T13:22:18+00:00","article_modified_time":"2025-10-30T18:44:31+00:00","og_image":[{"width":623,"height":352,"url":"https:\/\/tdhj.org\/de\/wp-content\/uploads\/sites\/2\/2021\/10\/0d3ede_7e438d80200046a180de72a4e9e0794amv2-1.jpg","type":"image\/jpeg"}],"author":"Bernhard Seyringer","twitter_card":"summary_large_image","twitter_creator":"@HorizonDefence","twitter_site":"@HorizonDefence","twitter_misc":{"Verfasst von":"Bernhard Seyringer","Gesch\u00e4tzte Lesezeit":"9\u00a0Minuten"},"schema":{"@context":"https:\/\/schema.org","@graph":[{"@type":"Article","@id":"https:\/\/tdhj.org\/de\/post\/deepfakes\/#article","isPartOf":{"@id":"https:\/\/tdhj.org\/de\/post\/deepfakes\/"},"author":{"name":"Bernhard Seyringer","@id":"https:\/\/tdhj.org\/de\/#\/schema\/person\/07c05a541f224a0a585dd86cfe26fc55"},"headline":"Deepfakes","datePublished":"2021-10-30T13:22:18+00:00","dateModified":"2025-10-30T18:44:31+00:00","mainEntityOfPage":{"@id":"https:\/\/tdhj.org\/de\/post\/deepfakes\/"},"wordCount":1790,"publisher":{"@id":"https:\/\/tdhj.org\/de\/#organization"},"image":{"@id":"https:\/\/tdhj.org\/de\/post\/deepfakes\/#primaryimage"},"thumbnailUrl":"https:\/\/tdhj.org\/de\/wp-content\/uploads\/sites\/2\/2021\/10\/0d3ede_7e438d80200046a180de72a4e9e0794amv2-1.jpg","keywords":["Disinformation"],"articleSection":["Artikel","Deutsche Artikel"],"inLanguage":"de"},{"@type":"WebPage","@id":"https:\/\/tdhj.org\/de\/post\/deepfakes\/","url":"https:\/\/tdhj.org\/de\/post\/deepfakes\/","name":"Deepfakes - The Defence Horizon Journal Deutsch","isPartOf":{"@id":"https:\/\/tdhj.org\/de\/#website"},"primaryImageOfPage":{"@id":"https:\/\/tdhj.org\/de\/post\/deepfakes\/#primaryimage"},"image":{"@id":"https:\/\/tdhj.org\/de\/post\/deepfakes\/#primaryimage"},"thumbnailUrl":"https:\/\/tdhj.org\/de\/wp-content\/uploads\/sites\/2\/2021\/10\/0d3ede_7e438d80200046a180de72a4e9e0794amv2-1.jpg","datePublished":"2021-10-30T13:22:18+00:00","dateModified":"2025-10-30T18:44:31+00:00","description":"Deepfakes werden das Bedrohungspotential von Desinformationskampagnen, geleitet von staatsnahen Akteuren, nicht wesentlich erh\u00f6hen.","breadcrumb":{"@id":"https:\/\/tdhj.org\/de\/post\/deepfakes\/#breadcrumb"},"inLanguage":"de","potentialAction":[{"@type":"ReadAction","target":["https:\/\/tdhj.org\/de\/post\/deepfakes\/"]}]},{"@type":"ImageObject","inLanguage":"de","@id":"https:\/\/tdhj.org\/de\/post\/deepfakes\/#primaryimage","url":"https:\/\/tdhj.org\/de\/wp-content\/uploads\/sites\/2\/2021\/10\/0d3ede_7e438d80200046a180de72a4e9e0794amv2-1.jpg","contentUrl":"https:\/\/tdhj.org\/de\/wp-content\/uploads\/sites\/2\/2021\/10\/0d3ede_7e438d80200046a180de72a4e9e0794amv2-1.jpg","width":623,"height":352},{"@type":"BreadcrumbList","@id":"https:\/\/tdhj.org\/de\/post\/deepfakes\/#breadcrumb","itemListElement":[{"@type":"ListItem","position":1,"name":"Startseite","item":"https:\/\/tdhj.org\/de\/"},{"@type":"ListItem","position":2,"name":"Deepfakes"}]},{"@type":"WebSite","@id":"https:\/\/tdhj.org\/de\/#website","url":"https:\/\/tdhj.org\/de\/","name":"The Defence Horizon Journal Deutsch","description":"\u00fcber Themen der Sicherheit und Verteidigung","publisher":{"@id":"https:\/\/tdhj.org\/de\/#organization"},"potentialAction":[{"@type":"SearchAction","target":{"@type":"EntryPoint","urlTemplate":"https:\/\/tdhj.org\/de\/?s={search_term_string}"},"query-input":{"@type":"PropertyValueSpecification","valueRequired":true,"valueName":"search_term_string"}}],"inLanguage":"de"},{"@type":"Organization","@id":"https:\/\/tdhj.org\/de\/#organization","name":"The Defence Horizon Journal Deutsch","url":"https:\/\/tdhj.org\/de\/","logo":{"@type":"ImageObject","inLanguage":"de","@id":"https:\/\/tdhj.org\/de\/#\/schema\/logo\/image\/","url":"https:\/\/tdhj.org\/de\/wp-content\/uploads\/sites\/2\/2025\/10\/tdhj_schriftzug-e1760998940106.png","contentUrl":"https:\/\/tdhj.org\/de\/wp-content\/uploads\/sites\/2\/2025\/10\/tdhj_schriftzug-e1760998940106.png","width":445,"height":180,"caption":"The Defence Horizon Journal Deutsch"},"image":{"@id":"https:\/\/tdhj.org\/de\/#\/schema\/logo\/image\/"},"sameAs":["https:\/\/www.facebook.com\/thedefencehorizon.org","https:\/\/x.com\/HorizonDefence","https:\/\/www.linkedin.com\/company\/the-defence-horizon-journal","https:\/\/www.instagram.com\/thedefencehorizonjournal\/","https:\/\/www.youtube.com\/channel\/UCt4oA-_O_v4IXUHrtC7DwuA?cbrd=1"]},{"@type":"Person","@id":"https:\/\/tdhj.org\/de\/#\/schema\/person\/07c05a541f224a0a585dd86cfe26fc55","name":"Bernhard Seyringer","image":{"@type":"ImageObject","inLanguage":"de","@id":"https:\/\/secure.gravatar.com\/avatar\/54a25176abc7de9861fd455ee305b44a13d32757b094e6cb76fa5784396c4aaa?s=96&d=mm&r=g","url":"https:\/\/secure.gravatar.com\/avatar\/54a25176abc7de9861fd455ee305b44a13d32757b094e6cb76fa5784396c4aaa?s=96&d=mm&r=g","contentUrl":"https:\/\/secure.gravatar.com\/avatar\/54a25176abc7de9861fd455ee305b44a13d32757b094e6cb76fa5784396c4aaa?s=96&d=mm&r=g","caption":"Bernhard Seyringer"},"description":"Bernhard Seyringer; Author and Analyst focusing on Chinese foreign- and technology policy.","url":"https:\/\/tdhj.org\/de\/post\/author\/bernhard-seyringer\/"}]}},"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/tdhj.org\/de\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/1026","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/tdhj.org\/de\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/tdhj.org\/de\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/tdhj.org\/de\/wp-json\/wp\/v2\/users\/29"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/tdhj.org\/de\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=1026"}],"version-history":[{"count":1,"href":"https:\/\/tdhj.org\/de\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/1026\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":5208,"href":"https:\/\/tdhj.org\/de\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/1026\/revisions\/5208"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/tdhj.org\/de\/wp-json\/wp\/v2\/media\/5114"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/tdhj.org\/de\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=1026"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/tdhj.org\/de\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=1026"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/tdhj.org\/de\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=1026"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}