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Liveness-Erkennung

Online-Ergänzung · Thema: Instrumente

Prüfverfahren in der Video-Identifizierung, das feststellen soll, ob vor der Kamera ein lebender Mensch agiert und keine Aufzeichnung, Maske oder KI-Simulation. KI-generierte Ausweisdokumente und Deepfakes setzen diese Verfahren zunehmend unter Druck.

Von , Blockchain-Analyst und Fachautor · Glossar der digitalen Finanzkriminalität · Stand September 2026

Abgrenzung

Liveness-Erkennung prüft, ob ein lebender Mensch vor der Kamera ist. Sie prüft nicht, ob es der richtige Mensch ist; das ist der Abgleich mit dem Ausweisdokument. Beide Schritte zusammen bilden die Identifizierung im Rahmen von KYC. Man unterscheidet aktive Verfahren, bei denen der Nutzer Anweisungen befolgt, etwa den Kopf drehen oder Zahlen vorlesen, und passive Verfahren, die Bildmerkmale ohne Mitwirkung auswerten. Der Angriff mit einem Deepfake zielt auf beide: Aktive Verfahren werden mit einer Echtzeit-Simulation beantwortet, passive mit einer Injektion des Videosignals unter Umgehung der Kamera.

Standards und Grenzen

Der internationale Standard für die Erkennung von Präsentationsangriffen ist ISO/IEC 30107, der Prüfverfahren und Messgrößen festlegt. Er wurde für Angriffe mit Masken, Fotos und Bildschirmen entwickelt. Die Injektion eines synthetischen Videostroms ist kein Präsentationsangriff im Sinne des Standards, weil nichts vor die Kamera gehalten wird. Genau an dieser Lücke setzen die Angriffe an, die in Behördenberichten seit 2024 beschrieben werden. Die europäische KI-Verordnung verpflichtet Anbieter von KI-Systemen zur maschinenlesbaren Markierung erzeugter Inhalte und Betreiber, die Deepfakes erzeugen, zur Offenlegung (Art. 50 Abs. 2 und 4); gegen Täter, die sich daran nicht halten, hilft das nicht.

Quellen

ISO/IEC 30107-1 und 30107-3, Biometric Presentation Attack Detection. Europol, IOCTA 2026, Abschnitt zu KI-gestütztem Betrug. Verordnung (EU) 2024/1689 (KI-Verordnung), Artikel 50 zu Transparenzpflichten. BaFin, Rundschreiben 3/2017 (GW) zu Videoidentifizierungsverfahren.

Im Nachschlagewerk

Das Werk behandelt Liveness-Erkennung in den Einträgen zu Deepfake (I.26), zur synthetischen Identität (I.27) und zu KYC (IV.15), mit den Erkennungsmerkmalen eines Injektionsangriffs und den Prüfschritten, die Verpflichtete zusätzlich einsetzen können.

→ Vertiefung: Visuelles KYC ist tot

Für Angehörige

Ein Ratgeber in großer Schrift erklärt, wie diese Betrugsform Menschen ab 60 erreicht, mit einem Satz zum Merken und den ersten Schritten.

→ Ratgeber: KI-Stimme am Telefon erkennen

Fragen zu diesem Begriff

Was ist Liveness-Erkennung?

Prüfverfahren in der Video-Identifizierung, das feststellen soll, ob vor der Kamera ein lebender Mensch agiert und keine Aufzeichnung, Maske oder KI-Simulation. KI-generierte Ausweisdokumente und Deepfakes setzen diese Verfahren zunehmend unter Druck.

Wovon ist Liveness-Erkennung abzugrenzen?

Liveness-Erkennung prüft, ob ein lebender Mensch vor der Kamera ist. Sie prüft nicht, ob es der richtige Mensch ist; das ist der Abgleich mit dem Ausweisdokument. Beide Schritte zusammen bilden die Identifizierung im Rahmen von KYC. Man unterscheidet aktive Verfahren, bei denen der Nutzer Anweisungen befolgt, etwa den Kopf drehen oder Zahlen vorlesen, und passive Verfahren, die Bildmerkmale ohne Mitwirkung auswerten. Der Angriff mit einem Deepfake zielt auf beide: Aktive Verfahren werden mit einer Echtzeit-Simulation beantwortet, passive mit einer Injektion des Videosignals unter Umgehung der Kamera.

Welche Standards und Grenzen gelten für Liveness-Erkennung?

Der internationale Standard für die Erkennung von Präsentationsangriffen ist ISO/IEC 30107, der Prüfverfahren und Messgrößen festlegt. Er wurde für Angriffe mit Masken, Fotos und Bildschirmen entwickelt. Die Injektion eines synthetischen Videostroms ist kein Präsentationsangriff im Sinne des Standards, weil nichts vor die Kamera gehalten wird. Genau an dieser Lücke setzen die Angriffe an, die in Behördenberichten seit 2024 beschrieben werden. Die europäische KI-Verordnung verpflichtet Anbieter von KI-Systemen zur maschinenlesbaren Markierung erzeugter Inhalte und Betreiber, die Deepfakes erzeugen, zur Offenlegung (Art. 50 Abs. 2 und 4); gegen Täter, die sich daran nicht halten, hilft das nicht.

Verwandte Begriffe
Diesen Begriff zitieren

Kremp, Tobias: Liveness-Erkennung. In: Glossar der digitalen Finanzkriminalität, digitale-enteignung.de, Stand September 2026. https://digitale-enteignung.de/glossar/liveness-erkennung

Umschlag des Nachschlagewerks
Nachschlagewerk
Typologien digitaler Finanzkriminalität. Ein Nachschlagewerk.
131 Einträge in fünf Kapiteln, jeder mit Definition, Erscheinungsform, Erkennungsmerkmalen, Abgrenzung und Quelle. 220 amtliche Fundstellen, jede mit Datum, dazu die Konkordanz zur Polizeilichen Kriminalstatistik. Erste Ausgabe 2026.
  • HardcoverErste Ausgabe 2026, 248 Seiten, ISBN 978-3-6967-6404-3. Stand der Ersten Ausgabe 2026.59 €

Preis inkl. MwSt.

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