Erste Schritte
Registrieren Sie sich unter app.itsreal.media, laden Sie ein Bild über den Detector hoch oder bündeln Sie mehrere Bilder zu einem Schadensfall für eine aggregierte Risikobewertung. Jeder Bericht kombiniert Signale neuronaler Netze, kryptografische Herkunft (C2PA) und Metadaten-Forensik zu einem einzigen Synthetic Media Score.
Bericht verstehen
| Schritt | So lesen Sie den Bericht |
|---|---|
| 1. Synthetic Media Score | Der Gesamt-Score von 0 % authentisch bis 100 % synthetisch. Die Farbverlaufsleiste bietet eine sofortige visuelle Einschätzung. |
| 2. Zusammenfassung | Kurzüberblick: Urteil, Frame:Origin- und Frame:Edit-Ergebnisse, C2PA-Status und Metadaten-Zusammenfassung. |
| 3. Detail-Panels | Erweitern Sie jeden Abschnitt unterhalb der Zusammenfassung für vollständige Signal-Aufschlüsselungen, Rohmodellausgaben und Metadaten-Dumps. |
Bild hochladen
Laden Sie ein beliebiges Bild über die Detector-Seite im Dashboard hoch.
Bildanforderungen
- Formate
- JPEG · PNG · WebP · AVIF
- Maximale Größe
- 10 MB
- Mindestabmessung
- 256 px auf der kürzesten Seite
Bilder unterhalb der Mindestabmessung werden abgelehnt. Die Analyse führt alle Erkennungsmodule aus und liefert die Ergebnisse typischerweise innerhalb weniger Sekunden.
Synthetic Media Score
Der Score gibt die Gesamtwahrscheinlichkeit an, dass das Bild synthetisch ist, und kombiniert Modellvorhersagen, C2PA-Herkunft und Metadaten-Analyse. Die Farbverlaufsleiste reicht von Grün → Orange → Rot.
C2PA- und Metadaten-Override
Wenn ein kryptografisch gültiges C2PA-Manifest vorhanden ist, wird der Score vollständig überschrieben: stark synthetisch, wenn KI-generierter Inhalt deklariert wird; stark authentisch, wenn als echt verifiziert. Wenn KI-generierte Metadaten ohne gültiges C2PA erkannt werden, wird der Score in Richtung synthetisch verschoben. Alle Modellsignale und Metadaten-Details werden weiterhin im Bericht angezeigt.
In der API-Antwort (/api/v1/analyze/) wird derselbe Wert als synthetic_media_score zurückgegeben, eine Zahl von 0.0 bis 1.0. Ohne ein gültiges C2PA entspricht er der schlechtesten synthetischen Wahrscheinlichkeit über alle Modellurteile in der Antwort. Empfohlene Schwellenwerte: < 0.5 tendiert zu authentisch, ≥ 0.5 tendiert zu synthetisch, ≥ 0.9 hohes Vertrauen.
Bilddaten
Technische Eigenschaften, die aus der Bilddatei extrahiert werden: Format, Pixelabmessungen, Megapixel-Anzahl, Seitenverhältnis und Kompressionsgrad.
| Eigenschaft | Beschreibung |
|---|---|
| Format | Bilddateiformat wie JPEG, PNG, WebP oder AVIF. |
| Abmessungen | Breite und Höhe in Pixeln. |
| Megapixel | Gesamtpixelanzahl in Megapixeln. |
| Kompression | Geschätzter Kompressionsgrad basierend auf Bits pro Pixel, sofern die Dateigröße verfügbar ist. |
Frame:Origin 1.2
Stellt fest, ob ein Bild vollständig von einem KI-System generiert wurde. Das Modul verwendet fünf unabhängige Erkennungssignale, die jeweils einen anderen Aspekt des Bildes analysieren.
| Signal | Was es analysiert |
|---|---|
| Oberflächenanalyse | Rauschmuster auf Pixelebene auf glatten Flächen. KI-Generatoren hinterlassen charakteristische Signaturen, die sich vom Rauschen echter Kamerasensoren unterscheiden. |
| Kantenanalyse | Kantenübergänge und Randartefakte. KI-generierte Kanten zeigen subtile Regelmäßigkeiten, die in optischen Aufnahmen nicht vorkommen. |
| Frequenz | Frequenzkomponenten über Wavelet-Transformationen. KI-Generatoren erzeugen charakteristische Fingerabdrücke im Frequenzbereich. |
| RGB-Entropie | Entropieverteilung über die Farbkanäle. Echte Fotografien weisen natürliche Entropiemuster auf, die KI nur schwer reproduzieren kann. |
| Generalisiertes Modell | Breitbandiger Detektor, der auf Rohpixeldaten ohne Vorverarbeitung trainiert wurde, um neuartige Generierungstechniken zu erkennen. |
Ein Ensemble-Modell kombiniert alle fünf Signale zu einem einzigen Konfidenzwert.
Frame:Edit 0.8
Erkennt, ob eine echte Fotografie teilweise mit KI-Tools wie Inpainting, Face-Swap, Objektentfernung oder Hintergrundtausch verändert wurde.
| Signal | Was es analysiert |
|---|---|
| RGB-Entropie | Entropie-Unstimmigkeiten zwischen veränderten und unveränderten Bereichen in den Farbkanälen. |
| Oberflächen | Textur-Diskontinuitäten dort, wo KI-bearbeitete Bereiche auf Originalinhalt treffen. |
| Generalisiertes Modell | Breitbandiger Detektor für teilweise Manipulationsmuster ohne domänenspezifische Filterung. |
| Frequenz | Wavelet-Analyse, optimiert für lokal begrenzte Frequenzartefakte, die durch Bearbeitungswerkzeuge entstehen. |
| NLE-Maps | Noise Level Estimation Maps — markieren lokale Rauschdiskontinuitäten, die durch Inpainting oder Face-Swap-Bearbeitungen entstehen. |
Das Bearbeitungs-Urteil zeigt Authentisch oder Bild verändert an. Dieses Urteil wird von einem speziellen Ensemble-Modell erzeugt, das die oben genannten fünf Bearbeitungssignale aggregiert.
C2PA-Herkunft
C2PA (Coalition for Content Provenance and Authenticity) ist ein kryptografischer Standard, der signierte Zertifikate in Bilddateien einbettet und so eine manipulationssichere Herkunftskette schafft.
| Status | Bedeutung |
|---|---|
| Verifizierte Herkunft | Von einem zertifizierten Gerät aufgenommen und seit der Signatur unverändert. |
| Transparente Bearbeitung | Bearbeitet, aber jede Bearbeitung ist im signierten Manifest dokumentiert. |
| Verändert | Ein C2PA-Manifest existiert, aber die Signatur ist gebrochen, was auf Manipulation hindeutet. |
| Nicht verifiziert | Ein C2PA-Manifest existiert, die Authentizität konnte aber aufgrund von Vertrauens-, Compliance- oder Validator-Einschränkungen nicht bestätigt werden. |
| Kein C2PA | Es wurde kein Herkunftsmanifest gefunden, sodass andere Methoden verwendet werden müssen. |
Die C2PA-Details umfassen den Unterzeichner, den Claim-Generator, die durchgeführten Aktionen sowie, sofern verfügbar, die Quellenmaterialien.
Metadaten-Analyse
Durchsucht eingebettete Metadatenfelder wie IPTC, XMP und EXIF nach Spuren, die verraten, wie das Bild erstellt wurde.
| Ergebnis | Bedeutung |
|---|---|
| Hinweise auf synthetische Medien | Metadaten enthalten Kennungen von KI-Tools, etwa IPTC-2025.1-Felder oder ältere XMP-Spuren wie CreatorTool oder DigitalSourceType. |
| Standard-Metadaten | EXIF-, XMP- oder JPEG-Strukturdaten werden ggf. zur Referenz aufgeführt; sie werden nicht als Authentizitätssignal verwendet. |
| Keine | Es wurden keine aussagekräftigen Hinweise gefunden. Die Metadaten wurden möglicherweise beim Exportieren oder Hochladen entfernt. |
Rohmetadaten
Vollständige, unverarbeitete Metadaten-Dumps aus der Bilddatei. Besonders nützlich für forensische Untersuchungen und Debugging.
| Quelle | Inhalt |
|---|---|
| EXIF | Kamera- und Aufnahme-Metadaten: Hersteller, Modell, Objektiv, Belichtung, GPS, Zeitstempel. |
| XMP | Bearbeitungswerkzeuge, Erstellungsdaten und KI-Eigenschaften. |
| IPTC | Redaktionelle Metadaten wie Fotograf, Bildunterschrift, Schlagwörter, Urheberrecht und Ort. |
| PNG-Text | Textchunks, die häufig von KI-Tools zur Aufzeichnung von Generierungsparametern verwendet werden. |
| ICC-Profil | Informationen zu Farbraum und Anzeigeprofil. |
| JPEG-Info | JFIF-Version, Subsampling und Qualitätsabschätzungen. |
Schadens-Risikoscore
Ein Schadensfall (Claim) bündelt ein oder mehrere Bilder mit einer Beschreibung und erzeugt einen einzigen Risikoscore, der die Wahrscheinlichkeit angibt, dass eines der eingereichten Bilder synthetische Medien enthält. Die Scores reichen von 0,0 (authentisch) bis 99,9 (synthetisch).
| Urteil | Score-Bereich | Bedeutung |
|---|---|---|
| GERINGES RISIKO | 0 – 32,9 | Alle Bilder erscheinen authentisch. Keine signifikanten synthetischen Signale erkannt. |
| MITTLERES RISIKO | 33,0 – 65,9 | Gemischte oder unklare Signale. Eine manuelle Prüfung wird empfohlen. |
| HOHES RISIKO | 66,0 – 99,9 | Deutliche Hinweise auf KI-generierte oder veränderte Inhalte. |
Jedes Bild im Schadensfall wird unabhängig über ein dreistufiges Prioritätssystem bewertet; anschließend wird der Schadens-Score per Worst-Case-Aggregation bestimmt (der höchste Einzelbild-Score gewinnt).
Worst-Case-Aggregation
Ein einziges Hochrisiko-Bild genügt, um den gesamten Schadensfall hochzustufen. Enthält ein Schadensfall vier authentische Fotos und ein KI-generiertes Bild, spiegelt der Gesamt-Score das synthetische Bild wider.
| Ebene | Quelle | Funktionsweise |
|---|---|---|
| A. C2PA-Herkunft | Kryptografisches Manifest | Höchste Priorität. Weist ein verifiziertes C2PA-Manifest auf KI-generierten Inhalt hin (über den IPTC Digital Source Type oder einen bekannten KI-Generator im Signer/Software-Agent), wird der Score auf 99,0 gesetzt. Bestätigt es eine echte Kameraherkunft, wird der Score auf 1,0 gesetzt. Verändertes, nicht verifiziertes oder fehlendes C2PA fällt auf die nächste Ebene zurück. |
| B. Modellvorhersagen | Frame:Origin / Frame:Edit Ensemble | Die finale Ensemble-Vorhersage (oder als Fallback der Frame:Origin-Binärklassifikator) liefert ein Label und eine Konfidenz. Die Konfidenz wird in eine synthetische Wahrscheinlichkeit umgerechnet: real bei 95 % Konfidenz ergibt 5,0, während ai-generated bei 90 % Konfidenz 90,0 ergibt. |
| C. Metadaten-Korrektur | Hinweise aus IPTC, XMP, EXIF | Wird auf den Modell-Score angewendet. Wenn KI-Metadaten erkannt werden (XMP-AI-Tags, EXIF-Tool-Signaturen), wird der Score stark in Richtung synthetisch verschoben (Gewicht 0,80). Ohne KI-Metadaten bleibt der Modell-Score unverändert. Nicht-KI-Metadaten (EXIF, JPEG-Struktur) werden aus Transparenzgründen angezeigt, verändern den Score aber nicht. |
Score-Aufschlüsselung
Jeder Schadensbericht enthält ein detailliertes Panel Score-Aufschlüsselung, das den Beitrag jeder Ebene (C2PA, Modellvorhersagen, Metadaten) für jedes Bild zeigt. Erweitern Sie die Aufschlüsselung, um genau nachzuvollziehen, warum ein Score vergeben wurde.
Schadensfälle lassen sich über die Seite Neuer Schadensfall im Dashboard anlegen. Pro Schadensfall können bis zu fünf Bilder angehängt werden. Alle Bilder werden parallel analysiert, und der Risikoscore wird finalisiert, sobald jedes Bild verarbeitet wurde.
API-Überblick
Die it'sREAL.media API bietet programmatischen Zugriff auf die Bildanalyse. Die Authentifizierung erfolgt mit einem API-Schlüssel über den Authorization-Header. Die vollständige interaktive Dokumentation ist außerdem in der Swagger UI verfügbar.
https://api.itsreal.media
Authorization: Token YOUR_API_KEY
Erzeugen Sie API-Schlüssel über die Seite API-Schlüssel. Jedes Konto kann bis zu 10 benannte Schlüssel verwalten, die mit einem von Ihnen gewählten Namen aufgeführt werden; jeder Schlüssel lässt sich einzeln löschen. Der vollständige Schlüssel wird nur einmal bei der Erstellung angezeigt — bewahren Sie ihn sicher auf. Das wörtliche Token ist erforderlich — Bearer wird mit 401 abgelehnt. API-Schlüssel autorisieren POST /api/v1/analyze/ und POST /api/v1/analyze/metadata/; nur als Multipart-Upload.
Analyze-Endpoint
Der zentrale Endpoint für die KI-Bilderkennung. Laden Sie ein Bild hoch und erhalten Sie sofort Analyseergebnisse.
Zulässige Dateien
- Formate
- JPEG · PNG · WebP · AVIF
- Maximale Größe
- 10 MB
- Mindestabmessung
- 256 px auf der kürzesten Seite
Bilder unterhalb der Mindestabmessung werden mit dem Fehler 422 Unprocessable Entity abgelehnt.
Bild hochladen und analysieren, um festzustellen, ob es echt oder KI-generiert ist. Unterstützt die Formate JPEG, PNG, WebP und AVIF bis 10 MB.
| Parameter | Typ | Beschreibung |
|---|---|---|
| file erforderlich | binary | Zu analysierende Bilddatei (JPEG, PNG, WebP, AVIF, max. 10 MB) |
| Feld | Bedeutung |
|---|---|
| synthetic_media_score | Leitwert — nutzen Sie diesen als primäres Entscheidungssignal. Eine Zahl von 0.0 (authentisch) bis 1.0 (synthetisch). Siehe Synthetic Media Score für die Berechnung und empfohlene Schwellenwerte. |
| verdict_label | Gesamturteil mit 3 Klassen — eines von "real", "ai-generated" oder "partially-modified". Kombinieren Sie es mit synthetic_media_score, um in Ihrer Oberfläche ein Label samt Score darzustellen. |
| fully_gen_label / fully_gen_confidence | Frame:Origin-Pipeline. Beantwortet die Frage: "Wurde dieses Bild vollständig durch KI erzeugt?" Das Label ist "real" oder "ai-generated" mit einem Vertrauenswert in [0.0, 1.0]. |
| partially_mod_label / partially_mod_confidence | Frame:Edit-Pipeline. Beantwortet die Frage: "Wurde ein echtes Foto mit KI-Werkzeugen bearbeitet?" Das Label ist "real" oder "partially-modified". Unabhängig vom Ursprungs-Urteil — ein Bild kann einen authentischen Ursprung haben und dennoch teilweise verändert sein. |
| metadata_analysis | C2PA-Provenienz, EXIF/XMP/IPTC-Übereinstimmungen und erkannte KI-Engines. Bereits durch das C2PA-Override in synthetic_media_score eingeflossen; hier zur Transparenz und Nachvollziehbarkeit aufgeführt. |
| individual_predictions | "real"-Wahrscheinlichkeiten pro Basismodell des Ensembles. Nützlich zum Debuggen oder zum Aufbau eigener Heuristiken auf Basis der Rohsignale. |
| image_features | Breite, Höhe, Seitenverhältnis und Gesamtanzahl der Pixel des analysierten Bildes. |
| Status | Beschreibung |
|---|---|
| 400 | Ungültiger Dateityp, Datei zu groß, Datei fehlt oder unterhalb der Mindestabmessung von 256 px |
| 401 | Ungültiges oder fehlendes Token |
| 402 | Monatliches Kontingent überschritten |
| 429 | Anfragelimit überschritten — Retry-After-Header beachten |
| 503 | Analyzer nicht verfügbar — mit exponentiellem Backoff erneut versuchen |
| 504 | Analyse-Timeout — sicher erneut versuchbar (idempotent) |
5xx-Antworten verwenden { "status": "failed", "error": "<reason>" }, wobei reason einer der Werte analysis-timeout, analyzer-error oder unexpected-error ist.
Kurzbeispiel
Analyze-Metadaten-Endpoint
Liefert ausschließlich die eingebetteten Metadaten — C2PA, EXIF, XMP, IPTC, ICC und PNG-Text. Keine Modellinferenz, kein Kontingentverbrauch.
Zulässige Dateien
- Formate
- JPEG · PNG · WebP · AVIF
- Maximale Größe
- 10 MB
- Mindestabmessung
- keine
- Kontingent
- nicht gemessen
Liest ausschließlich die eingebetteten Metadaten eines Bildes — kryptografische Provenienz (C2PA) sowie EXIF, XMP, IPTC, ICC und PNG-Text. Das Bild erreicht niemals den neuronalen Detektor und wird nicht gespeichert. Authentifizierung und Dateibeschränkungen entsprechen /api/v1/analyze/: Authorization: Token <api_key>, JPEG/PNG/WebP/AVIF, 10 MB-Obergrenze.
| Parameter | Typ | Beschreibung |
|---|---|---|
| file erforderlich | binary | Zu prüfende Bilddatei (JPEG, PNG, WebP, AVIF, max. 10 MB) |
Schlüssel werden weggelassen, wenn ihr Parser nichts gefunden hat — die Antwort enthält niemals Unterfelder mit dem Wert null. Die Struktur von metadata_analysis ist identisch mit dem gleichnamigen Feld in /api/v1/analyze/, sodass Konsumenten denselben Parser-Code teilen können.
| Feld | Bedeutung |
|---|---|
| status | "analyzed" bei Erfolg, "failed", wenn der Parser die Datei nicht öffnen konnte oder intern eine Ausnahme ausgelöst hat. Der HTTP-Status bleibt in beiden Fällen 200, sodass Sie auf status verzweigen und nicht auf HTTP-Fehler. |
| metadata_analysis | Flacher Metadatenblock. ai_detected ist der zentrale Boolean; c2pa enthält Provenienzstatus und Aktionen; exif, xmp_parsed, iptc, icc_profile, png_text und jpeg_info stellen die jeweiligen Rohblöcke bereit. null, wenn status == "failed". |
| error | Nur vorhanden, wenn status == "failed". Derzeit ist der einzige Wert metadata-extraction-failed. |
| Status | Beschreibung |
|---|---|
| 400 | Fehlende Datei oder nicht unterstütztes Format |
| 401 | Ungültiges oder fehlendes Token |
| 413 | Datei überschreitet 10 MB |
Ein Parser-Fehler erzeugt keinen 5xx-Status — er liefert HTTP 200 mit { "status": "failed", "metadata_analysis": null, "error": "metadata-extraction-failed" }, sodass derselbe Response-Handler Erfolg und Parser-Probleme abdeckt.
Kurzbeispiel
Limits & Kontingente
Operative Beschränkungen, die für jede authentifizierte Anfrage gelten.
- Monatliches Kontingent
- 1.000 Bilder pro Konto (Standard)
- Burst-Rate
- 10 Anfragen pro Sekunde
- Anhaltende Rate
- 60 Anfragen pro Minute
Kontingent-Antworten enthalten die Header X-QuotaLimit-Limit und X-QuotaLimit-Remaining; bei Überschreitung antwortet die API mit 402 Payment Required. Überschrittene Anfragelimits liefern 429 Too Many Requests mit einem Retry-After-Header. Alle API-Schlüssel eines Kontos teilen sich dieselben Limits — den Verbrauch verwalten Sie auf der Seite Konto.
Fehlerbehebung & FAQ
Häufige Probleme und Lösungen, damit Sie das Beste aus itsreal.media herausholen.
Prüfen Sie die unterstützten Formate und Größenbeschränkungen im Abschnitt Bild hochladen oben. Häufige Ursachen sind das Überschreiten des Dateigrößenlimits, nicht unterstützte Formate oder Bilder unterhalb der Mindestabmessung. Laden Sie die Seite neu und versuchen Sie es erneut.
Wenn Ihr Problem hier nicht behandelt wird, wenden Sie sich bitte an unser Support-Team unter support@itsreal.media oder nutzen Sie das Kontaktformular auf unserer Website. Wir antworten in der Regel innerhalb von 24 Stunden.