--- id: CP-296 slug: echtzeit-deepfake-videokonferenz lang: de title: Echtzeit-Deepfake in Videokonferenzen description: Ein Betrüger kann in einer Videokonferenz Gesicht und Stimme einer Führungskraft annehmen. Was die Quellen sagen und welche Prüfung schützt. canonical_url: https://startbrain.io/cyberpedia/de/articles/echtzeit-deepfake-videokonferenz/ markdown_url: https://startbrain.io/cyberpedia/de/articles/echtzeit-deepfake-videokonferenz.md publisher: Brain (https://startbrain.io) license: CC BY 4.0 (https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/) cite_as: Brain, „Echtzeit-Deepfake in Videokonferenzen“, Cyberpedia, 2026. https://startbrain.io/cyberpedia/de/articles/echtzeit-deepfake-videokonferenz/ (CC BY 4.0) wing: 4 theme: deepfake reflex: air-030 schema: G4 updated: "2026-11-03" translations: de: https://startbrain.io/cyberpedia/de/articles/echtzeit-deepfake-videokonferenz/ fr: https://startbrain.io/cyberpedia/fr/articles/deepfake-temps-reel-visioconference/ en: https://startbrain.io/cyberpedia/en/articles/real-time-deepfake-video-calls/ es: https://startbrain.io/cyberpedia/es/articles/deepfake-tiempo-real-videollamadas/ sources: - "n": 1 title: Phishing, Technique T1566 - Enterprise | MITRE ATT&CK® publisher: MITRE ATT&CK url: https://attack.mitre.org/techniques/T1566/ accessed: "2026-11-03" - "n": 2 title: Phishing for Information, Technique T1598 - Enterprise | MITRE ATT&CK® publisher: MITRE ATT&CK url: https://attack.mitre.org/techniques/T1598/ accessed: "2026-11-03" - "n": 3 title: "FaceForensics++: Learning to Detect Manipulated Facial Images" publisher: arXiv url: https://arxiv.org/abs/1901.08971 published: "2019-01-25" accessed: "2026-11-03" - "n": 4 title: "Phishing attacks: defending your organisation" publisher: NCSC (Royaume-Uni) url: https://www.ncsc.gov.uk/guidance/phishing published: "2018-02-05" accessed: "2026-11-03" - "n": 5 title: AI Risk Management Framework publisher: NIST url: https://www.nist.gov/itl/ai-risk-management-framework accessed: "2026-11-03" --- # Echtzeit-Deepfake in Videokonferenzen Bei einem Videoanruf hat man den Eindruck, mit einer bekannten Person zu sprechen: Man sieht ihr Gesicht und hört ihre Stimme. Ein Betrüger tritt als Führungskraft oder Kollege auf, um eine Überweisung, eine Information oder einen Zugang zu erhalten. Dieser Beitrag ist mit einer Einschränkung zu lesen. Die dafür zusammengetragenen Quellen beschreiben Phishing im Allgemeinen und die Manipulation von Gesichtsbildern. Keine von ihnen beschreibt einen Betrugsfall mit einem Deepfake in einer Videokonferenz. Das Folgende beschränkt sich daher auf das, was diese Quellen belegen, und der Text weist darauf hin, was sie nicht abdecken. ## In 30 Sekunden - Wo es vorkommt: in einem elektronischen Austausch, in dem sich das Gegenüber als vertrauenswürdige Person ausgibt. MITRE beschreibt Phishing als elektronisch übermittelte Social Engineering, wobei die Nachahmung einer vertrauenswürdigen Quelle zu den Techniken gehört [1]. - Was der Angreifer will: Informationen erlangen, oft Zugangsdaten [2]. Realistisch manipulierte Gesichter sind Gegenstand der Studie FaceForensics++ [3]. Das NCSC nennt zusätzlich nicht autorisierte Zahlungen [4]. - Der Reflex: Jede wichtige Anfrage über eine zweite Art der Kommunikation überprüfen, eine Regel, die das NCSC für Anfragen per E-Mail formuliert [4]. - Wenn es schon passiert ist: sofort die für Sicherheit zuständige Stelle informieren. Das NCSC empfiehlt ein klares Meldeverfahren, ohne Vorwürfe gegen die Person, die nachgegeben hat [4]. ## Direkte Fragen ### Kann man einen Deepfake mit bloßem Auge erkennen? Die Studie FaceForensics++ (2019) untersucht, wie realistisch Gesichtsmanipulationen sind und wie schwer sie sich erkennen lassen, automatisch oder durch Menschen [3]. Ihre Autoren kommen zu dem Schluss, dass ihre Erkennungsmethode menschliche Beobachter übertrifft [3]. Die Studie betrifft nicht die Live-Deepfakes von heute. Die Quellen dieser Fiche enthalten keine Liste sichtbarer Anzeichen auf dem Bildschirm. Beschäftigte sollten ihre Entscheidung deshalb nicht auf den Eindruck stützen, einen Fehler „gesehen“ oder keinen gesehen zu haben. ### Wer ist im Visier? Das NCSC unterscheidet Abteilungen mit Publikumskontakt, die viele unaufgeforderte Nachrichten erhalten, von Personen, die auf sensible Informationen zugreifen, Gelder verwalten oder Systeme administrieren dürfen. Letztere sind für einen Angreifer interessanter und können Ziel einer ausgefeilten Spear-Phishing-Kampagne werden [4]. ### Was tun bei einer Überweisungsaufforderung in einer Videokonferenz? Die Regel des NCSC anwenden: wichtige Anfragen über eine zweite Art der Kommunikation prüfen, etwa per SMS, per Telefonanruf, über die Anmeldung bei einem Konto oder durch eine persönliche Bestätigung [4]. Das NCSC formuliert sie für Anfragen per E-Mail. Das Prinzip, ein vom ersten unabhängiger Kanal, gilt ebenso für einen Videoanruf, doch diese Ausweitung ist eine Auslegung der Regel und kein Text der Quelle. ### Soll man die vom Gesprächspartner genannte Nummer zurückrufen? Die Quellen beschreiben die umgekehrte Falle. MITRE hält fest, dass Opfer Nachrichten erhalten, die sie auffordern, eine Nummer anzurufen, wo der Angreifer versucht, vertrauliche Informationen zu sammeln [2]. Schlussfolgerung dieses Beitrags, die nicht in den Quellen steht: Die Nummer, die die anfragende Person nennt, kann nicht als unabhängiger zweiter Kanal dienen, und eine dem Unternehmen bereits bekannte Nummer ist vorzuziehen. ### Riskiert ein Beschäftigter, der hereingefallen ist, eine Sanktion? Das NCSC rät davon ab, Menschen zu rügen, die in Schwierigkeiten geraten sind: Wer Vergeltung fürchtet, meldet seine Fehler spät oder gar nicht. Es verlangt, dass diese Botschaft von allen Bereichen getragen wird, auch von der Personalabteilung und der Geschäftsleitung [4]. ## In der Haut des Angreifers MITRE stellt Phishing als Mittel dar, um einen ersten Zugang zu den Systemen des Opfers zu erlangen. Es kann auf eine Person, ein Unternehmen oder eine Branche zielen (dann spricht man von Spear-Phishing) oder ungezielt sein [1]. Zu den beschriebenen Techniken gehören: sich als vertrauenswürdige Quelle ausgeben, die Identität eines Absenders fälschen oder sich in einen bestehenden Gesprächsverlauf einschalten [1]. Eine Variante zielt auf Informationen statt auf die Ausführung von Schadcode. MITRE erklärt, dass der Angreifer dann versucht, Zugangsdaten oder andere verwertbare Daten preisgeben zu lassen, und dies über Instant Messaging oder andere elektronische Gesprächswege erreichen kann [2]. Eine Unterechnik trägt den Namen „Spearphishing Voice“, also Spear-Phishing per Stimme [1]. Das NCSC ergänzt, dass Angreifer Arbeitsweisen ausnutzen: Sie können jemanden dazu bringen, Informationen weiterzugeben, Passwörter eingeschlossen, oder nicht autorisierte Zahlungen auszuführen [4]. Eine falsche Führungskraft in einer Videokonferenz folgt dieser Logik, doch keine Quelle der Fiche belegt das. ## Was Sie auf dem Bildschirm sehen Die Quellen belegen kein verlässliches visuelles Merkmal. Sie sagen nur, dass Gesichtsmanipulationen wie DeepFakes, Face2Face, FaceSwap und NeuralTextures so realistisch sind, dass ein Benchmark zu ihrer Erkennung aufgebaut wurde [3]. Nach Angaben der Autoren übertrifft ein auf diesen Daten trainierter Detektor menschliche Beobachter, selbst wenn das Video stark komprimiert ist [3]. Für Beschäftigte folgt daraus praktisch, sich nicht auf den optischen Eindruck zu verlassen. Ist eine Anfrage ungewöhnlich, dringend oder betrifft sie Geld, ist die Überprüfung über einen anderen Kanal notwendig, ob das Bild nun perfekt wirkt oder nicht. ## Unter der Haube Die Quellen der Fiche beschreiben nicht, wie ein Gesichtstausch oder ein Stimmenklonen in Echtzeit funktioniert. Sie erlauben es daher nicht, hier über virtuelle Kameras oder Latenz zu schreiben. Zwei Punkte sind belegt. Erstens: FaceForensics++ bietet einen öffentlichen Benchmark zur Erkennung von Gesichtsmanipulationen. Er enthält einen verborgenen Testdatensatz und eine Datenbank mit mehr als 1,8 Millionen manipulierten Bildern [3]. Zweitens: Das NIST veröffentlichte am 26. Juli 2024 ein Profil zur generativen KI, NIST-AI-600-1. Es kann Organisationen helfen, die besonderen Risiken dieser Art von KI zu erkennen, und schlägt Maßnahmen zu deren Bewältigung vor [5]. Der allgemeine Rahmen des NIST ist freiwillig anzuwenden [5]. ## Fallanalysen ### Januar 2019: Eine Studie untersucht die Erkennung manipulierter Gesichter Die Forschenden von FaceForensics++ reichten ihre Studie am 25. Januar 2019 ein [3]. Sie halten fest, dass die Fortschritte bei der Bildsynthese Sorgen für die Gesellschaft wecken. Im günstigsten Fall, schreiben sie, führe dies zu einem Vertrauensverlust in digitale Inhalte [3]. Die Studie beschreibt keinen Betrug: Die automatische Erkennung übertrifft darin das menschliche Auge [3]. ### Ein Phishing-Fall bei einem Finanzinstitut (Datum nicht angegeben) Das NCSC beschreibt einen realen Fall, ohne dessen Datum zu nennen. Ein Unternehmen der Finanzbranche mit etwa 4 000 Beschäftigten erhielt 1 800 E-Mails mit Varianten der Schadsoftware Dridex, getarnt als dringende Rechnung [4]. Der Filter hielt 1 750 davon auf, 50 gelangten in Posteingänge [4]. Von diesen 50 wurden 36 ignoriert oder gemeldet, darunter insgesamt 25 gemeldete, und 14 wurden geöffnet [4]. Nur ein Rechner wurde infiziert, und der Verbindungsaufbau der Schadsoftware zu ihrem Betreiber wurde erkannt, gemeldet und blockiert [4]. Der Rechner wurde sichergestellt, untersucht und binnen weniger Stunden bereinigt [4]. Dieser Fall zeigt die Wirkung mehrerer Verteidigungsschichten, darunter die Meldung durch Beschäftigte. Er betrifft keine Videokonferenz. ## Quellen 1. MITRE ATT&CK, „Phishing, Technique T1566 - Enterprise | MITRE ATT&CK®“. https://attack.mitre.org/techniques/T1566/ (abgerufen am 3. November 2026) 2. MITRE ATT&CK, „Phishing for Information, Technique T1598 - Enterprise | MITRE ATT&CK®“. https://attack.mitre.org/techniques/T1598/ (abgerufen am 3. November 2026) 3. arXiv, „FaceForensics++: Learning to Detect Manipulated Facial Images“, 25. Januar 2019. https://arxiv.org/abs/1901.08971 (abgerufen am 3. November 2026) 4. NCSC (Royaume-Uni), „Phishing attacks: defending your organisation“, 5. Februar 2018. https://www.ncsc.gov.uk/guidance/phishing (abgerufen am 3. November 2026) 5. NIST, „AI Risk Management Framework“. https://www.nist.gov/itl/ai-risk-management-framework (abgerufen am 3. November 2026) --- Originalquelle: Cyberpedia, die öffentliche Enzyklopädie zu Cybersicherheit und KI von Brain. Kanonische Version: https://startbrain.io/cyberpedia/de/articles/echtzeit-deepfake-videokonferenz/ Sie dürfen diesen Text unter der Lizenz CC BY 4.0 (https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/) frei weiterverwenden, sofern Sie „Brain, Cyberpedia“ mit einem Link auf die obige Adresse nennen.