{"id":33737,"date":"2026-10-22T17:11:57","date_gmt":"2026-10-22T15:11:57","guid":{"rendered":"https:\/\/msg-life.sk\/glossary\/bildforensik\/"},"modified":"2026-10-27T17:16:37","modified_gmt":"2026-10-27T16:16:37","slug":"bildforensik","status":"publish","type":"glossary_intl","link":"https:\/\/msg-life.sk\/de\/glossar\/cybersecurity\/deepfakes-versicherungsbetrug\/bildforensik\/","title":{"rendered":"Bildforensik"},"content":{"rendered":"

Was ist Bildforensik?<\/h2>\n

Bildforensik bezeichnet die Untersuchung von Bilddateien und Metadaten mit technischen und forensischen Methoden, um Manipulationen an digitalen Bildern zu erkennen. Laut GDV setzen Versicherer daf\u00fcr technische und forensische Methoden<\/strong> ein und analysieren neben Bilddateien und Metadaten auch Dokumentstrukturen und die Plausibilit\u00e4t des Gesamtfalls. Wiederverwendete Bilder oder Anzeichen von Bearbeitung innerhalb von Dokumenten k\u00f6nnen wertvolle Hinweise liefern; ebenso stimmt das Erstellungsdatum m\u00f6glicherweise nicht mit dem Datum des behaupteten Schadens \u00fcberein, und Beleuchtung, Schatten oder Perspektive k\u00f6nnen unlogisch wirken. Das BSI nennt zudem fehlende oder manipulierte Metadaten wie Kameramodell und Datum als Anhaltspunkt. Betr\u00fcger k\u00f6nnen mit Bildbearbeitungsprogrammen digitale Fotos manipulieren oder im Internet kursierende Bilder nutzen.<\/p>\n

Bei Ermittlungen eines Versicherers pr\u00fcft die Bildforensik die Echtheit eingereichter Bilder, etwa durch die Auswertung von Metadaten, und kann so Manipulationen aufdecken. Ein einzelnes verd\u00e4chtiges Detail beweist laut GDV noch keinen Betrug. Laut GDV betrachten Versicherer nicht nur einzelne Fotos, sondern den Schadenfall insgesamt<\/strong>. Zudem kann ein Foto v\u00f6llig authentisch wirken und dennoch manipuliert sein. F\u00fcr KI-generierte Bilder ist laut BSI aktuell noch keine Methode bekannt, die zuverl\u00e4ssig Bilder vieler Generatoren erkennt.<\/p>\n

Wie funktioniert Bildforensik?<\/h2>\n

Bildforensik arbeitet mit Spuren, die eine Bearbeitung im Bildinhalt, in der Bilddatei und in den Metadaten hinterlassen kann. Metadaten wie Kameramodell und Datum k\u00f6nnen fehlen oder manipuliert sein, und beim Abgleich f\u00e4llt auf, wenn das Erstellungsdatum nicht zum behaupteten Schadenzeitpunkt passt. Eine Bildersuche, bei der eine Suchmaschine das Internet nach gleichen oder \u00e4hnlichen Bildern durchsucht, kann laut BSI dabei helfen, herauszufinden, ob ein Bild an anderen Stellen verwendet wird<\/strong>; Betr\u00fcger k\u00f6nnen Bilder auch aus dem Internet nutzen.<\/p>\n

Mittels Methoden aus der Medienforensik ist es m\u00f6glich, Artefakte zu detektieren, die bei der Verwendung von Manipulationsmethoden auftreten. K\u00fcnstliche Intelligenz kann gro\u00dfe Mengen an Bildern und Dokumenten innerhalb von Sekunden pr\u00fcfen, Auff\u00e4lligkeiten markieren und Muster erkennen, die sonst unbemerkt blieben. Auch Beleuchtung und Schatten im Bild k\u00f6nnen auf eine Bearbeitung hindeuten, ohne dass ein einzelner Befund einen Betrug beweist. Die abschlie\u00dfende Bewertung und Entscheidung<\/strong> bleibt laut GDV Aufgabe erfahrener Fachleute.<\/p>\n

Bildforensik im Vergleich<\/h2>\n\n\n\n\n\n\n\n
Kriterium<\/th>\nBildforensik<\/th>\nDeepfake-Erkennung<\/th>\n<\/tr>\n<\/thead>\n
Gegenstand<\/td>\nUntersuchung von Bilddateien und Metadaten, um Manipulationen an digitalen Bildern zu erkennen.<\/td>\nDetektion von Daten, die mit Deepfake-Verfahren manipuliert wurden, in den Medienformen Video, Bild und Audio.<\/td>\n<\/tr>\n
Methoden<\/td>\nLaut GDV technische und forensische Methoden zur Analyse von Bilddateien und Metadaten; Versicherer pr\u00fcfen zus\u00e4tzlich Dokumentstrukturen und die Plausibilit\u00e4t des Gesamtfalls.<\/td>\nMethoden der Medienforensik oder trainierte KI-Modelle, die Daten automatisiert als manipuliert erkennen sollen.<\/td>\n<\/tr>\n
Grenzen<\/td>\nEin einzelnes verd\u00e4chtiges Detail beweist laut GDV noch keinen Betrug.<\/td>\nAutomatisierte Detektionsmethoden funktionieren laut BSI h\u00e4ufig nur unter gewissen Rahmenbedingungen zuverl\u00e4ssig.<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n

Woran erkennt die Bildforensik ein manipuliertes Bild?<\/h2>\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n
Merkmal<\/th>\nWorauf es ankommt<\/th>\n<\/tr>\n<\/thead>\n
Metadaten<\/td>\nLaut BSI ist auf fehlende oder manipulierte Metadaten wie Kameramodell und Datum zu achten.<\/td>\n<\/tr>\n
Erstellungsdatum<\/td>\nDas Erstellungsdatum stimmt m\u00f6glicherweise nicht mit dem Datum des behaupteten Schadens \u00fcberein.<\/td>\n<\/tr>\n
Wiederverwendete Bilder<\/td>\nWiederverwendete Bilder oder Anzeichen von Bearbeitung innerhalb von Dokumenten k\u00f6nnen wertvolle Hinweise liefern.<\/td>\n<\/tr>\n
Licht, Schatten, Perspektive<\/td>\nBeleuchtung, Schatten oder Perspektive k\u00f6nnen unlogisch wirken.<\/td>\n<\/tr>\n
Einzelnes Detail<\/td>\nEin einzelnes verd\u00e4chtiges Detail beweist keinen Betrug, und ein Foto kann v\u00f6llig authentisch wirken, obwohl es manipuliert ist.<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n

KI-generiert<\/em><\/p>\n","protected":false},"featured_media":0,"template":"","glossary_intl_topic":[393,411,410],"class_list":["post-33737","glossary_intl","type-glossary_intl","status-publish","hentry","glossary_intl_topic-cybersecurity","glossary_intl_topic-ki-versicherungsbetrug-deepfake-erkennung","glossary_intl_topic-deepfakes-versicherungsbetrug"],"acf":{"card_description":"Bildforensik pr\u00fcft Bilddateien und Metadaten auf Spuren von Bearbeitung, damit sich Manipulationen an digitalen Bildern erkennen lassen.","nav_theme":"Deepfakes & Versicherungsbetrug","nav_subtheme":"KI-Versicherungsbetrug & Deepfake-Erkennung","dataset_version":"","term_inline":"","term_plural":false,"heading_overrides":null,"synonyms":[{"value":"Image Forensics"}],"lead_definition":"Bildforensik ist die Untersuchung digitaler Bilder mit technischen und forensischen Methoden, bei der Bilddateien und ihre Metadaten darauf gepr\u00fcft werden, ob ein Bild manipuliert wurde oder authentisch ist.","at_a_glance":[{"bullet":"Das Erstellungsdatum eines Bildes stimmt m\u00f6glicherweise nicht mit dem Datum des behaupteten Schadens \u00fcberein."},{"bullet":"Ein einzelnes verd\u00e4chtiges Detail beweist laut GDV noch keinen Betrug."},{"bullet":"Wiederverwendete Bilder k\u00f6nnen laut GDV wertvolle Hinweise liefern."}],"intro_answer":"","steps_answer":"","steps":null,"examples":[{"example":"Ein Versicherer erh\u00e4lt Fotos zu einem gemeldeten Schaden und stellt fest, dass das Erstellungsdatum der Bilddateien nicht zum Datum des behaupteten Schadens passt."},{"example":"Mehrere Versicherte reichen dasselbe Foto eines Gegenstands als eigenen Schaden ein, das sie aus dem Internet geladen haben; wiederverwendete Bilder liefern dabei einen Hinweis."},{"example":"Ein Versicherer pr\u00fcft bei einem gemeldeten Schaden neben den eingereichten Fotos auch beigef\u00fcgte Rechnungen und Belege, deren Dokumentstrukturen und die Plausibilit\u00e4t des Gesamtfalls."}],"misconception":null,"faq":null,"compare_answer":"","compare":null,"variants":null,"signals_answer":"","signals":null,"protect_answer":"","prevent":null,"incident":null,"related_terms":[33634,33651,33662],"pillar_link":null,"sources":[{"publisher":"","name":"When images lie: insurance fraud with AI","url":"https:\/\/www.gdv.de\/gdv-en\/topics\/digitalisation\/when-images-lie-insurance-fraud-with-ai-201160","doc_type":"2026","group":"used"},{"publisher":"","name":"Generative KI - Erkennung KI-generierter Bilder","url":"https:\/\/www.bsi.bund.de\/DE\/Themen\/Verbraucherinnen-und-Verbraucher\/Informationen-und-Empfehlungen\/Technologien_sicher_gestalten\/Kuenstliche-Intelligenz\/KI-Bilderkennung\/ki-bilderkennung.html","doc_type":"2026","group":"used"},{"publisher":"","name":"Versicherungsbetrug erkl\u00e4rt: Sch\u00e4den, Beispiele und Strafen","url":"https:\/\/www.gdv.de\/gdv\/themen\/schaden-unfall\/versicherungsbetrug","doc_type":"2026","group":"used"},{"publisher":"","name":"Wie die Handykamera die Schadenregulierung revolutioniert","url":"https:\/\/www.gdv.de\/gdv\/themen\/schaden-unfall\/wie-die-handykamera-die-schadenregulierung-revolutioniert-11692","doc_type":"2016","group":"used"},{"publisher":"","name":"Deepfakes - Gefahren und Gegenma\u00dfnahmen","url":"https:\/\/www.bsi.bund.de\/DE\/Themen\/Unternehmen-und-Organisationen\/Informationen-und-Empfehlungen\/Kuenstliche-Intelligenz\/Deepfakes\/deepfakes_node.html","doc_type":"2022","group":"used"}],"reviewer":{"name":"Jakub Nov\u00e1k","qualification":"System Engineer \u2013 Endpoint Security & Infrastruktur, msg life Slovakia","date":"2026-10-22"},"disclaimer":"Dieser Beitrag dient der allgemeinen Information und ersetzt keine Rechts- oder Sicherheitsberatung. Genannte Vorschriften und Empfehlungen geben den Stand zum Zeitpunkt der Ver\u00f6ffentlichung wieder."},"aioseo_notices":[],"aioseo_head":"\n\t\t\n\t\n\t\n\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t