# Deepfake-Detektoren versagen bei komprimierten Reuploads

> Ein neuer Benchmark mit 10.000 Videos aus der Praxis zeigt: 18 Detektoren erkennen nach der Komprimierung durch soziale Medien weniger als 15 Prozent der Fälschungen.

Oossa · 2026-11-13 · https://oossa.com/de/ai-video-deep-fake-detectors-perform-poorly-on-repost-compressed-footage

Forschende haben den Benchmark Reality Perception Gap (RPG) veröffentlicht. Dafür ergänzten sie 10.000 KI-generierte und bearbeitete Videos um typische Kompressionsverluste und Kameraartefakte, wie sie beim erneuten Hochladen entstehen. Beim Test von 18 bestehenden Deepfake-Detektoren erkannte keiner mehr als 15 Prozent der gefälschten Videos, wenn die Falsch-Positiv-Rate unter 1 Prozent bleiben sollte. Laut der Studie ist der Einbruch auf zwei Ursachen zurückzuführen: auf Unterschiede bei Inhalten und Generatorstilen vor der Komprimierung sowie auf den Verlust subtiler Spuren durch die Komprimierung. Die Forschenden empfehlen, künftige Detektoren mit solchen beeinträchtigten Daten zu trainieren und subtile, zeitliche und semantische Hinweise miteinander zu kombinieren.

## Die Fakten

- 10.000 Videos im RPG-Benchmark
- Höchstens 15 Prozent Erkennungsrate bei einer Falsch-Positiv-Rate von 1 Prozent über 18 Detektoren hinweg

## Warum es wichtig ist

Ermittlungsbehörden und Plattformen könnten die meisten erneut hochgeladenen Deepfake-Videos übersehen. Das schränkt ihre Möglichkeiten ein, Desinformation einzudämmen.

## Quellen und Referenzen

1. [Reality Perception Gap: Are AI-Manipulated Video Detectors Ready for the Real World?](https://arxiv.org/abs/2611.14941) – arXiv cs.CV, 2026-11-13

Zuletzt aktualisiert: 2026-11-13