Veröffentlicht am 23. Juli 2026
Ob Bild, Video oder Sprachnachricht: KI kann Inhalte erzeugen, die auf den ersten Blick echt wirken. Umso wichtiger ist es, verdächtige Medien bewusst zu prüfen. Hier erfährst Du, woran Du Deepfakes erkennst und welche Schritte Dir bei der Einschätzung helfen.
Was Du in diesem Beitrag erfährst:
- Deepfakes sind KI-generierte oder KI-manipulierte Bild-, Audio- oder Videoinhalte.
- Einzelne Auffälligkeiten reichen nicht aus, um einen Deepfake sicher zu erkennen.
- Eine Prüfung gelingt am besten über Quelle, Kontext, Rückwärtssuche und technische Hinweise.
- Erkennungstools können unterstützen, liefern aber keine absolute Sicherheit.
Was ist ein Deepfake?
Ein Deepfake ist ein KI-generierter oder KI-manipulierter Bild-, Audio- oder Videoinhalt, der real wirken kann. Der EU AI Act beschreibt solche Inhalte als Darstellungen, die bestehenden Personen, Objekten, Orten, Einrichtungen oder Ereignissen ähneln und fälschlich authentisch oder wahr erscheinen können.[1]
Damit ist der Begriff enger gefasst als eine allgemeine Bildbearbeitung. Ein Filter, eine Farbkorrektur oder ein zugeschnittener Screenshot zählen noch nicht dazu. Auch Fake News sind nicht automatisch KI-Manipulationen. Sie beschreiben falsche oder irreführende Informationen. Synthetische Medien können jedoch dazu beitragen, solche Inhalte glaubwürdiger wirken zu lassen. Das zeigt, warum Vertrauen, Herkunftsnachweise und sichere digitale Dienste wichtige Bausteine einer funktionierenden digitalen Infrastruktur sind.
Woran erkennst Du Deepfakes auf Bildern und Videos?
Es gibt unterschiedliche Indizien für Deepfakes auf Bildern und Videos: Das können unnatürliche Bewegungen, unstimmige Schatten, fehlerhafte Spiegelungen, verschwommene Übergänge im Gesicht oder ein Ton-Bild-Versatz sein. Das BSI nennt bei KI-generierten Bildern unter anderem Realismus, Plausibilität und Details als mögliche Prüfpunkte.[2]
Solche Hinweise sind Indizien, aber kein Beweis, da KI-Modelle stetig besser werden. Manche typischen Fehler, etwa Hände mit mehr als fünf Fingern oder verzerrte Zähne, treten seltener auf oder sind nur bei genauer Betrachtung sichtbar.
Wie prüfst Du, ob ein Video echt oder manipuliert ist?
Bei verdächtigen Inhalten hilft eine feste Reihenfolge. So vermeidest Du, Dich nur auf Dein Bauchgefühl oder ein einzelnes Tool zu verlassen und kannst Deine digitale Souveränität im Alltag stärken.
- Schritt 1: Quelle prüfen
Prüfe zuerst, wer den Inhalt veröffentlicht hat. Stammt das Video von einer offiziellen Stelle, einem bekannten Medium oder einem unbekannten Profil? Vorsicht ist besonders sinnvoll, wenn ein Inhalt nur als Screenshot, Messenger-Weiterleitung oder kurzer Clip ohne Kontext auftaucht.
Achte auch auf nachgeahmte Konten, ungewöhnliche Nutzernamen und veränderte Webadressen. Taucht der Inhalt in einer verdächtigen Nachricht, solltest Du auch typische Warnzeichen für Phishing prüfen.[3]
- Schritt 2: Kontext prüfen
Frage Dich, ob Ort, Zeit und Ereignis plausibel sind. Stimmen Wetter, Kleidung, Sprache und Umgebung mit der behaupteten Situation überein? Suche nach Meldungen unabhängiger Medien oder nach einer Stellungnahme der betroffenen Person beziehungsweise Institution.[3]
- Schritt 3: Rückwärtssuche nutzen
Bei Bildern oder Vorschaubildern kann eine Rückwärtssuche helfen. Sie zeigt, ob ein Bild schon früher online war oder in einem anderen Zusammenhang verwendet wurde. Ältere Aufnahmen werden häufig neu betextet und dadurch irreführend.
- Schritt 4: Bild, Ton und Bewegung vergleichen
Achte bei Videos auf konkrete Details: Passen Gesichtsausdruck, Mundbewegungen und Stimme logisch zusammen? Wirken Blinzeln, Kopfbewegungen oder Übergänge im Gesicht unnatürlich? Stimmen Schatten, Licht und Perspektive mit der Umgebung überein? Auch unscharfe Ränder an Haaren, Ohren oder Brillen können ein Hinweis auf Bearbeitung sein. Bei Audioinhalten solltest Du auf ungewöhnliche Pausen, abgehackte Übergänge, monotone Betonung, falsche Aussprache oder eine Stimme achten, die nicht zur Situation passt.
- ·Schritt 5: Herkunftsnachweise prüfen
Content Credentials können Informationen darüber enthalten, wie eine Datei erstellt und bearbeitet wurde. Je nach Umsetzung zeigen sie beispielsweise das verwendete Werkzeug, Bearbeitungsschritte oder eine digitale Signatur. Die C2PA-Spezifikation legt dafür ein technisches Verfahren fest.[4] Fehlen solche Angaben, ist das jedoch kein direkter Beweis für eine Fälschung.
- Schritt 6: Nicht weiterleiten
Wenn ein Inhalt starke Emotionen auslöst, sehr dringend wirkt oder Dich zu einer schnellen Handlung bringen soll, ist Zurückhaltung sinnvoll. Frage bei Personenbezug direkt nach, aber über einen bekannten zweiten Kanal. Das gilt besonders bei angeblichen Angeboten, Zahlungsaufforderungen oder Shops, die nur über einen Link erreichbar sind. Hier helfen ähnliche Prüfkriterien wie beim Erkennen von Fake-Shops und Betrug.
Wie zuverlässig sind KI-Erkennungstools?
KI-Erkennungstools können Hinweise liefern, aber sie entscheiden nicht sicher, ob ein Inhalt echt oder manipuliert ist. Wenn Du dafür Browser-Erweiterungen nutzt, solltest Du nur vertrauenswürdige Erweiterungen installieren und Berechtigungen bewusst prüfen.
Europol weist darauf hin, dass Detektoren häufig auf bestimmten Datensätzen trainiert werden. Neue Erzeugungsmethoden, Komprimierung oder kleine Veränderungen können ihre Trefferquote daher deutlich beeinträchtigen.[5]
Fazit: So kannst Du Deepfakes erkennen
Deepfakes lassen sich nicht anhand eines einzelnen Merkmals zuverlässig erkennen. Prüfe zuerst Quelle und Kontext, suche nach früheren Veröffentlichungen und betrachte Bild, Ton und Bewegung gemeinsam. Herkunftsnachweise und Erkennungstools können helfen, ersetzen aber keine kritische Einordnung. Bei Unsicherheit solltest Du den Inhalt nicht weiterleiten und über einen unabhängigen Kanal nachfragen.
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Autorin: Jessica
Jessicas Schwerpunkte sind iPhones und Updates zu iOS – für das 1&1 Magazin schreibt sie abgesehen davon auch zu Ratgeber- und Verbraucher-Themen.
FAQ: Deepfakes erkennen
Literaturverzeichnis
[1] Europäische Union (2024, 13. Juni). Verordnung (EU) 2024/1689 des Europäischen Parlaments und des Rates zur Festlegung harmonisierter Vorschriften für künstliche Intelligenz. Amtsblatt der Europäischen Union. https://eur-lex.europa.eu/eli/reg/2024/1689/oj/deu
[2] Bundesamt für Sicherheit in der Informationstechnik (o. D.). Generative KI – Erkennung KI-generierter Bilder. https://www.bsi.bund.de/DE/Themen/Verbraucherinnen-und-Verbraucher/Informationen-und-Empfehlungen/Technologien_sicher_gestalten/Kuenstliche-Intelligenz/KI-Bilderkennung/ki-bilderkennung.html
[3] Presse- und Informationsamt der Bundesregierung. (2025, 5. Mai). Richtig oder falsch? Woran Sie Desinformation erkennen können. Bundesregierung. https://www.bundesregierung.de/breg-de/aktuelles/desinformation-erkennen-1750146
[4] Coalition for Content Provenance and Authenticity. (o. D.). C2PA technical specification (Version 2.4). https://spec.c2pa.org/specifications/specifications/2.4/specs/C2PA_Specification.html
[5] Europol Innovation Lab. (2022). Facing reality? Law enforcement and the challenge of deepfakes (aktualisierte Ausgabe, Januar 2024). Publications Office of the European Union. https://www.europol.europa.eu/cms/sites/default/files/documents/Europol_Innovation_Lab_Facing_Reality_Law_Enforcement_And_The_Challenge_Of_Deepfakes.pdf
