SPRIND Deepfake Detection Challenge Gewinner

Frame:Detect

KI-Bilderkennungsengine mit höchster Genauigkeit. Multi-Modell-Ensemble, das mehrere spezialisierte Modelle und Dutzende forensischer Signale in ein Meta-Modell fusioniert. Validiert als leistungsstärkstes System in der SPRIND Challenge.

Frame:Detect · Analyse Live
upload_img_7291.jpg 3.1 MB
Beleuchtung
89%
Diffusionsmuster
76%
Metadaten-Analyse
94%
Rausch-Fingerprint
82%
Wahrscheinlich KI-generiert Risiko: 0.87

Kernfunktionen

Mehrschichtige forensische Bildanalyse: mehrere Modelle, Dutzende Signale, ein Meta-Modell.

Multi-Model Ensemble

Wir fusionieren mehrere spezialisierte Detection-Modelle und Dutzende forensischer Signale in ein Meta-Modell und liefern einen einzigen kalibrierten Risk Score mit höchster Genauigkeit.

Sub-Second Processing

Typische Analysen in unter 2 Sekunden. Konzipiert für Echtzeit-Pipelines, in denen Geschwindigkeit zählt: Content Moderation, Upload-Screening, Schadensverifizierung.

Full-Spectrum Format Support

JPEG, PNG, WebP, TIFF und BMP. Bis zu 10 MB pro Datei. Kein Preprocessing nötig. Senden Sie die Originaldatei unverändert.

Signal-Analyse
Beleuchtung
92%
Diffusionsmuster
78%
Metadaten-Analyse
96%
Rausch-Fingerprint
85%
Meta-Modell-Fusion Risiko: 0.91

Multi-Layer forensische Analyse

Jedes Bild durchläuft mehrere spezialisierte Detection-Modelle und Dutzende forensischer Signale. Ein Meta-Modell fusioniert die Ergebnisse zu einem einzigen, kalibrierten Risk Score.

Frame Detection Models
Mehrere Vision-Transformer-Modelle, trainiert über alle gängigen Generator-Architekturen.
Technical Analysis Signals
Spektrale, räumliche, statistische und Kompressionsforensik: Dutzende Low-Level-Signale.
Semantische & visuelle Interpretationen
Objektkohärenz, Beleuchtungskonsistenz und anatomische Plausibilität.
Metadaten & C2PA Provenance
EXIF-Integrität, Encoding-Artefakte, Software-Fingerprints und C2PA Content Credentials.
ItsReal.media ist Mitglied der C2PA Coalition und trägt aktiv zum Standard für Content-Provenance und Authentizität bei.
0%
Genauigkeit bei echten Bildern

SPRIND Challenge Evaluation, November 2025

0%
CMB Bench Genauigkeit

Reale Bedingungen: komprimierte, skalierte, erneut hochgeladene Bilder

0%
Interne Validierungsgenauigkeit

Über die gesamte Testsuite unter kontrollierten Bedingungen

0
SPRIND Challenge Platzierung

Gewinner, Bundesagentur für Sprunginnovation

Use Cases

Wo Frame:Detect in Ihren Workflow passt.

Nachrichtenredaktionen

Agenturfotos und nutzergenerierte Inhalte vor Veröffentlichung prüfen. Redaktionelle Integrität mit automatisierter KI-Detection am Eingangspunkt schützen.

E-Commerce-Plattformen

KI-generierte Produktfotos und synthetische Lifestyle-Bilder erkennen. Listing-Authentizität auf Ihrem Marktplatz sicherstellen.

Versicherungsschäden

Schadensfotos bei Versicherungsansprüchen verifizieren. KI-retouchierte oder vollständig synthetische Beweise erkennen, bevor sie den Sachbearbeiter erreichen.

Social Media

KI-Detection in Ihre Content-Moderation-Pipeline integrieren. Synthetische Uploads automatisch markieren, bevor sie sich auf der Plattform verbreiten.

Detection starten

Sprechen Sie mit dem Team über die Integration von Frame:Detect in Ihre Pipeline. Wir führen den vollständigen Detection-Stack gegen Ihre Beispielbilder aus.