Deepfake
Deepfake bezeichnet mittels Künstlicher Intelligenz erzeugte oder manipulierte Bild-, Audio- oder Videoinhalte, die realen Personen, Orten oder Ereignissen täuschend echt ähneln und als authentisch wahrgenommen werden können.
Ausführliche Erklärung
Der Begriff Deepfake setzt sich aus "Deep Learning" und "Fake" zusammen und beschreibt synthetische Medieninhalte, die durch KI-Verfahren – insbesondere durch sogenannte Generative Adversarial Networks (GANs) – erstellt werden. Die Technologie ermöglicht es, Gesichter in Videos auszutauschen, Stimmen zu klonen oder vollständig künstliche Aufnahmen zu erstellen, die von echtem Material kaum zu unterscheiden sind. Im EU AI Act wird Deepfake definiert als ein durch KI erzeugter oder manipulierter Inhalt, der einer Person fälschlicherweise als echt oder wahrheitsgemäß erscheinen würde.
Für Unternehmen stellen Deepfakes ein zunehmendes Sicherheitsrisiko dar. Sie werden gezielt für Betrugsversuche eingesetzt: Gefälschte Videoanrufe von Geschäftsführern, die Zahlungsanweisungen erteilen, manipulierte Sprachnachrichten von Vorgesetzten oder gefälschte Bewerbungsvideos, um Zugang zu internen Systemen zu erlangen. Die technische Hürde für die Erstellung solcher Fälschungen ist 2026 deutlich gesunken, während die Qualität kontinuierlich steigt. Besonders kritisch ist die Entwicklung von Echtzeit-Deepfakes, bei denen eine Person live in einer Videokonferenz authentisch imitiert werden kann.
Rechtlich sind seit 2. August 2026 in der EU Kennzeichnungspflichten für Deepfakes in Kraft. Artikel 50 des AI Act verpflichtet Ersteller und Betreiber, KI-generierte oder manipulierte Inhalte sowohl maschinenlesbar als auch für Nutzer sichtbar zu kennzeichnen. Bei Verstößen drohen Bußgelder von bis zu 15 Millionen Euro oder 3 Prozent des weltweiten Jahresumsatzes. Für KMU bedeutet dies: Wer KI-Tools für Marketing, Kommunikation oder Content-Erstellung einsetzt, muss die Transparenzpflichten umsetzen und entsprechende Prozesse etablieren.
Die Erkennung von Deepfakes bleibt eine Herausforderung. Zwar gibt es KI-gestützte Detektionssysteme, doch diese sind nicht perfekt. Der wirksamste Schutz kombiniert technische Erkennungstools mit organisatorischen Maßnahmen: Etablierung eines Vier-Augen-Prinzips bei kritischen Entscheidungen, Schulung der Mitarbeitenden zur Sensibilisierung für Warnsignale und klare Verifizierungsprozesse für ungewöhnliche Anfragen, insbesondere bei Zahlungsanweisungen oder Datenzugriffen.
Praxisbeispiel
Ein Wiener IT-Beratungsunternehmen mit 35 Mitarbeitenden erhält einen dringenden Videoanruf des vermeintlichen Geschäftsführers, der sich auf Dienstreise befindet. Er fordert die sofortige Überweisung von 80.000 Euro an einen neuen Lieferanten. Dank einer zuvor eingeführten Regel – Zahlungen über 10.000 Euro erfordern immer eine schriftliche Bestätigung über einen zweiten Kanal – ruft die Buchhalterin beim Geschäftsführer an. Es stellt sich heraus: Der Videoanruf war ein Deepfake-Betrugsversuch. Der finanzielle Schaden konnte verhindert werden.
Quellen
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