Worms/Darmstadt, 15. April 2025 – KOBIL, ein führender Anbieter von Lösungen für digitale Identität und mobile Sicherheit, gibt seine Partnerschaft mit der Technischen Universität Darmstadt bekannt, um die Erkennung von Deepfakes im Sprachbereich zu verbessern. Hyperrealistische, KI-generierte Stimmen stellen eine wachsende Sicherheitsbedrohung dar – von Betrug und Identitätsdiebstahl bis hin zu gefälschten Notrufen, die Menschen in Not nachahmen. Da synthetische Stimmen immer häufiger zum Einsatz kommen – beispielsweise in Chatbots –, wird es zunehmend schwieriger, echte Sprache von manipulierten Inhalten zu unterscheiden.
Um dieser Herausforderung zu begegnen, arbeitet KOBIL mit dem System Security Lab an der TU Darmstadt zusammen, das ein innovatives, KI-basiertes Erkennungsverfahren namens VoiceRadarentwickelt hat. Im Rahmen dieser Partnerschaft wird KOBIL VoiceRadar in seine „Secure SuperApp“-Plattform integrieren. Ziel ist es, die Vertrauenswürdigkeit der Sprachkommunikation zu erhöhen und eine robuste, KI-gestützte Cybersicherheit zu gewährleisten.
Ismet Koyun, Geschäftsführer und Gründer der KOBIL-Gruppe, betont:
„Wir leben in einer Zeit, in der man nicht mehr allem vertrauen kann, was man sieht oder hört. Deepfake-Technologien können, wenn sie missbraucht werden, immensen Schaden anrichten – nicht nur wirtschaftlich, sondern auch gesellschaftlich und emotional. Herkömmliche Sicherheitsmaßnahmen reichen nicht mehr aus. VoiceRadar eröffnet neue Möglichkeiten, um neuen Bedrohungen entgegenzuwirken und die digitale Welt sicherer zu machen.“
VoiceRadar setzt neue Maßstäbe bei der Erkennung von Deepfakes im Sprachbereich
Das System Security Lab der TU Darmstadt ist eines der weltweit führenden Forschungszentren im Bereich der IT-Sicherheit mit einem besonderen Schwerpunkt auf KI-Sicherheit. Das Forschungsteam hat eine einzigartige, auf Deep Learning basierende Methode entwickelt, die akustische Muster und Frequenzanomalien in Sprachaufzeichnungen analysiert, um Manipulationen zu erkennen. Durch die Integration physikalischer Modellierungsansätze – insbesondere aus Radarsystemen – in maschinelles Lernen bietet VoiceRadar eine deutlich höhere Genauigkeit als bestehende Methoden bei der Erkennung synthetischer Stimmen.
Diese bahnbrechende Forschungsarbeit wurde kürzlich mit dem “„Distinguished Paper Award““ auf dem renommierten NDSS-Symposium 2025 ausgezeichnet.
KOBIL setzt VoiceRadar in praktischen Anwendungen ein
KOBIL integriert derzeit eine maßgeschneiderte Version von VoiceRadar in seine Secure SuperApp-Plattform, die bereits in den Stadt-Apps von Worms und Istanbul zum Einsatz kommt und bald auch in vielen anderen Städten genutzt werden soll. Dies ermöglicht die Echtzeit-Erkennung von Deepfake-Stimmen und verbessert die Identitätsprüfungsverfahren. Nutzer profitieren von einem zusätzlichen Schutz vor Identitätsbetrug und Social-Engineering-Angriffen, die auf KI-generierten Stimmmanipulationen basieren. Dank VoiceRadar werden die Sicherheit und Integrität aller Interaktionen über die SuperApp-Plattform erheblich gestärkt. Kommunikation, Transaktionen und Authentifizierungsprozesse sind vor Manipulationen geschützt – selbst vor ausgeklügelten Deepfakes.
„Die Integration von VoiceRadar in unsere Secure SuperApp-Plattform stellt einen wichtigen Meilenstein im Bereich der Cybersicherheit dar“, sagt Ismet Koyun.
„Unsere Zusammenarbeit mit der TU Darmstadt ist für den Schutz digitaler Identitäten von entscheidender Bedeutung. Ich möchte mich ganz herzlich bei Professor Ahmad-Reza Sadeghi, dem Leiter des Bereichs Systemsicherheit, und seinem äußerst engagierten und motivierten Team bedanken.“
Vertrauen und Sicherheit im Zeitalter der KI
Auch Professor Ahmad-Reza Sadeghi von der TU Darmstadt unterstreicht die Bedeutung der Partnerschaft:
„Unsere Forschungsergebnisse zeigen, dass herkömmliche Erkennungsmethoden an ihre Grenzen stoßen. Mit VoiceRadar verfolgen wir einen neuen Ansatz, um KI-generierte Stimmen zuverlässig von echten Stimmen zu unterscheiden. Die Zusammenarbeit mit KOBIL ermöglicht es uns, diese Technologie in die Praxis umzusetzen und sowohl für Unternehmen als auch für Verbraucher einen echten Mehrwert zu schaffen.“
Die ausgezeichnete Arbeit können Sie hier herunterladen: VoiceRadar – Erkennung von Deepfakes bei Stimmen mittels Mikrofrequenz- und Kompositionsanalyse