Clyravision: Ein ganzes Forensik-Team in einem System

Clyravision: Das intelligente Forensik-System, das manipulierte Bilder nicht nur erkennt, sondern genau erklärt, wie und warum sie verändert wurden – für mehr Transparenz und Vertrauen in der digitalen Welt.
von
Michael Bornholdt

Clyravision: Ein ganzes Forensik-Team in einem System

Jedes Pixel erzählt eine Geschichte. Im Zeitalter von generativer KI erzählen jedoch nicht alle die Wahrheit. So reicht es heute nicht mehr aus, eine manipulierte Aufnahme zu erkennen. Die größere Herausforderung liegt darin, zu verstehen, wie genau ein Bild verändert wurde, den Kontext zu analysieren und klare Beweise für eine Schlussfolgerung zu liefern.

In den vergangenen sechs Monaten hat Merantix Momentum Clyravision entwickelt – ein visuelles Forensik-System, das genau diese Herausforderung meistern soll. Im Gegensatz zu den meisten Deepfake-Detektoren, die lediglich einen einzelnen Score liefern, arbeitet Clyravision wie ein erfahrener menschlicher Analyst. Es untersucht ein Bild aus verschiedenen Blickwinkeln, fügt die Ergebnisse zusammen und erklärt präzise, wie es zu einer Einschätzung gekommen ist.

Traditionelle Erkennungssysteme arbeiten in einem einzigen Durchgang: Bild hochladen, auf eine Metrik analysieren und den Score erzeugen. Dieser Ansatz erfasst jedoch nicht die Komplexität von Manipulationen, die von KI-generierten Gesichtern über aus dem Kontext gerissene echte Fotos bis hin zu klassisch bearbeiteten Aufnahmen reichen können.

Clyravision wählt einen anderen Weg. Es setzt auf eine Multi-Agent-Architektur, in der spezialisierte Detektoren für forensische Analyse, semantische Konsistenz und Metadatenanalyse parallel arbeiten. Jedes Tool liefert Hinweise, die zu einer kohärenten Beweiskette zusammengeführt werden, um zu bestimmen, ob ein Bild authentisch, manipuliert oder missbräuchlich verwendet ist.

Dieser Ansatz basiert auf drei Grundprinzipien: Transparenz, Nachvollziehbarkeit und Modularität. Schon bei den ersten Prototypen war das Ziel, den Entscheidungsprozess für den Nutzer sichtbar zu machen. Anstelle eines undurchsichtigen Scores liefert Clyravision visuelle Hervorhebungen, Quellenvergleiche und Tool-spezifische Konfidenzintervalle, sodass Nutzer die Beweise hinter jedem Urteil klar nachvollziehen können.

Die möglichen Einsatzbereiche sind vielfältig. In den Medien kann Clyravision nutzergenerierte Inhalte verifizieren, bevor sich Fehlinformationen verbreiten. Im Finanzwesen kann es manipulierte Dokumente und betrügerische Ansprüche aufdecken. Behörden und Strafverfolgungsbehörden können es nutzen, um die Echtheit von visuellen Beweisen für Ermittlungen und Gerichtsverfahren zu validieren. Auch in der Versicherungsbranche kann es Bildauthentizität sicherstellen – etwa zur Validierung von Unfallfotos, Schadensnachweisen oder medizinischen Unterlagen, um sicherzugehen, dass diese nicht vor der Nutzung in Ansprüchen, Bewertungen oder zur Einhaltung von Vorschriften manipuliert wurden.

Clyravision wird bald einem breiteren Publikum zugänglich gemacht. Organisationen und Einzelpersonen, die eine zuverlässige und nachvollziehbare Analyse von Bildern benötigen, können sich mit uns in Verbindung setzen, um zu erfahren, wie unser System Sie bei Ihrer Arbeit unterstützen kann. Folgen Sie uns, um über neue Funktionen, Anwendungsbeispiele und unsere kommende Awareness-Kampagne auf dem Laufenden zu bleiben.

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In den vergangenen sechs Monaten hat Merantix Momentum Clyravision entwickelt – ein visuelles Forensik-System, das genau diese Herausforderung meistern soll. Im Gegensatz zu den meisten Deepfake-Detektoren, die lediglich einen einzelnen Score liefern, arbeitet Clyravision wie ein erfahrener menschlicher Analyst. Es untersucht ein Bild aus verschiedenen Blickwinkeln, fügt die Ergebnisse zusammen und erklärt präzise, wie es zu einer Einschätzung gekommen ist.

Traditionelle Erkennungssysteme arbeiten in einem einzigen Durchgang: Bild hochladen, auf eine Metrik analysieren und den Score erzeugen. Dieser Ansatz erfasst jedoch nicht die Komplexität von Manipulationen, die von KI-generierten Gesichtern über aus dem Kontext gerissene echte Fotos bis hin zu klassisch bearbeiteten Aufnahmen reichen können.

Clyravision wählt einen anderen Weg. Es setzt auf eine Multi-Agent-Architektur, in der spezialisierte Detektoren für forensische Analyse, semantische Konsistenz und Metadatenanalyse parallel arbeiten. Jedes Tool liefert Hinweise, die zu einer kohärenten Beweiskette zusammengeführt werden, um zu bestimmen, ob ein Bild authentisch, manipuliert oder missbräuchlich verwendet ist.

Dieser Ansatz basiert auf drei Grundprinzipien: Transparenz, Nachvollziehbarkeit und Modularität. Schon bei den ersten Prototypen war das Ziel, den Entscheidungsprozess für den Nutzer sichtbar zu machen. Anstelle eines undurchsichtigen Scores liefert Clyravision visuelle Hervorhebungen, Quellenvergleiche und Tool-spezifische Konfidenzintervalle, sodass Nutzer die Beweise hinter jedem Urteil klar nachvollziehen können.

Die möglichen Einsatzbereiche sind vielfältig. In den Medien kann Clyravision nutzergenerierte Inhalte verifizieren, bevor sich Fehlinformationen verbreiten. Im Finanzwesen kann es manipulierte Dokumente und betrügerische Ansprüche aufdecken. Behörden und Strafverfolgungsbehörden können es nutzen, um die Echtheit von visuellen Beweisen für Ermittlungen und Gerichtsverfahren zu validieren. Auch in der Versicherungsbranche kann es Bildauthentizität sicherstellen – etwa zur Validierung von Unfallfotos, Schadensnachweisen oder medizinischen Unterlagen, um sicherzugehen, dass diese nicht vor der Nutzung in Ansprüchen, Bewertungen oder zur Einhaltung von Vorschriften manipuliert wurden.

Clyravision wird bald einem breiteren Publikum zugänglich gemacht. Organisationen und Einzelpersonen, die eine zuverlässige und nachvollziehbare Analyse von Bildern benötigen, können sich mit uns in Verbindung setzen, um zu erfahren, wie unser System Sie bei Ihrer Arbeit unterstützen kann. Folgen Sie uns, um über neue Funktionen, Anwendungsbeispiele und unsere kommende Awareness-Kampagne auf dem Laufenden zu bleiben.

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