Content Credentials & C2PA
Signaturen, Bearbeitungsschritte und vorhandene Herkunftsnachweise werden getrennt von der Inhaltsanalyse geprüft.
Grenze / Fehlende Credentials sind kein Manipulationsbeweis.
Forenlyx untersucht Bilder und Videos auf generative Bearbeitung, synthetische Inhalte und Herkunftsspuren – nachvollziehbar statt nur mit einer Prozentzahl.
ModulBild / Beta
ZugangTestphase + Tarife
AusgabeEvidenzbericht
Was das Produkt anders macht
Die öffentliche Beispielanalyse zeigt den Ablauf. Eigene Bilder werden nach Anmeldung mit einer aktiven Testphase oder einem aktiven Tarif verarbeitet.
Forensic workspace
Beispielmodus · simulierte Befunde
Lokalisierung 02
Lokale Bearbeitung im Gesichts- und Haarbereich
Warum Forenlyx
01Ein einzelner KI-Score verschweigt, welche Signale zu einer Einschätzung geführt haben und welche Gegenindizien existieren.
Forenlyx soll Beobachtungen, Herkunftsnachweise, Modellbewertungen und Unsicherheit voneinander trennen. So wird aus einem Ergebnis eine nachvollziehbare Entscheidungsgrundlage.
Beispielbericht
Der Bericht unterscheidet bewusst zwischen gemessenen Signalen und ihrer Interpretation. Er zeigt, wo die Evidenz stark ist, wo Gegenindizien vorliegen und wann eine manuelle Prüfung sinnvoll bleibt.
Gesamtbewertung
Die stärksten Abweichungen liegen im Gesichts- und Haarbereich. Konsistente Metadaten wirken als Gegenindiz. Herkunftsnachweise fehlen.
Der Download enthält bewusst nur strukturierte Beispieldaten und stellt keinen echten Prüfbericht dar.
Analyseebenen
Jede Ebene beantwortet eine andere Frage. Erst die gemeinsame Betrachtung macht sichtbar, welche Hinweise zusammenpassen und welche Aussagen offenbleiben.
Signaturen, Bearbeitungsschritte und vorhandene Herkunftsnachweise werden getrennt von der Inhaltsanalyse geprüft.
Grenze / Fehlende Credentials sind kein Manipulationsbeweis.
EXIF-, Container- und Kodierungsdaten werden auf Brüche, ungewöhnliche Verarbeitungsschritte und Inkonsistenzen untersucht.
Grenze / Metadaten können verändert oder entfernt werden.
Lokale Texturen, Rauschmuster, Kanten und semantische Übergänge liefern Hinweise auf Inpainting oder synthetische Bereiche.
Grenze / Mehrere Signale werden gemeinsam bewertet.
Gesichtsregionen werden auf räumliche und zeitliche Inkonsistenzen geprüft, ohne Identität oder Absicht zu behaupten.
Grenze / Ein technischer Hinweis ist kein Schuldnachweis.
Einzelbilder, Bewegungsübergänge und zeitliche Artefakte werden als Timeline und nicht nur als Gesamtwert dargestellt.
Grenze / Kompression kann Signale abschwächen.
Sprachmuster, Audioartefakte und Lippenbewegungen können als zusätzliche Evidenzebene in die Bewertung einfließen.
Grenze / Audioanalyse ist ein eigenes Prüfmodul.
Lokalisierung
Verdächtige Bildbereiche und Videoabschnitte sollen direkt im Medium sichtbar werden. Bewege den Regler, um die Beispielbearbeitung mit dem Ausgangsbild zu vergleichen.
Original:Ausgangsaufnahme ohne eingefügte Person.
Bearbeitet:Beispiel für einen lokal generierten Bildbereich.
Generativ eingefügte Person im rechten Bildbereich
Beispieldarstellung zur Erläuterung der Lokalisierung — keine reale Fallanalyse.
Ablauf
Der Ablauf bleibt einfach. Die technische Tiefe wird erst dann sichtbar, wenn sie für die Entscheidung relevant wird.
Bild oder Video auswählen. Unterstützte Formate, Dateigröße und Datenschutz werden vor dem Upload klar angezeigt.
Mehrere unabhängige Signalebenen werden geprüft. Fortschritt und aktuelle Verarbeitungsschritte bleiben sichtbar.
Das Ergebnis trennt Hinweise, Gegenindizien, Herkunft und Unsicherheit in einem nachvollziehbaren Bericht.
Anwendung
Material vor Veröffentlichung priorisieren und offene Fragen dokumentieren.
Kampagnenmaterial, Testimonials und verdächtige Veröffentlichungen strukturiert prüfen.
Risikoreiche Uploads vorsortieren und Moderationsteams mit Evidenz unterstützen.
Bearbeitungsschritte nachvollziehbar machen und Content Credentials sichtbar halten.
Verdächtige Bilder oder Videos verständlich einordnen, ohne technische Vorkenntnisse.
Methodik & Grenzen
Generatoren, Bearbeitungsprogramme und Plattformkompression entwickeln sich ständig weiter. Forenlyx darf deshalb keine universelle Sicherheit vorspiegeln. Modelle müssen versioniert, regelmäßig evaluiert und ihre bekannten Schwächen dokumentiert werden.
01Ergebnisse als Evidenzbewertung, nicht als absolutes Urteil
02Modellversion und Analysezeitpunkt im Bericht
03Gegenindizien und unklare Ergebnisse sichtbar
04Manuelle Prüfung bei risikoreichen Entscheidungen
Datenschutz & Sicherheit
FORENLYX verarbeitet Bilder pro Anfrage im Arbeitsspeicher und schreibt die Mediendatei nicht in den eigenen persistenten Speicher. Für visuelle Beobachtungen wird eine verkleinerte Bildkopie an die konfigurierte OpenAI API übertragen; technische Nutzungsdaten und Analysestatus werden in Supabase protokolliert.
Dateiverarbeitung
pro Anfrage, ohne eigenen dauerhaften Medienspeicher
Externer Dienst
visuelle Bildkopie an die konfigurierte API
Nutzungsprotokoll
Analyse-ID, Status, Dateigröße und Limit
Öffentlicher Start
finale Fristen und Rechtsgrundlagen dokumentieren
Exportierbarer Bericht
Ein professioneller Bericht dokumentiert Datei, Methode, Signale, Grenzen und Modellversion. Für Teams wird daraus eine gemeinsame, nachvollziehbare Prüfgrundlage.
FORENLYX
Media evidence report
Assessment
Hinweise auf lokale generative Bearbeitung.
Manuelle Prüfung empfohlenFAQ
Nein. Eine universell fehlerfreie Erkennung gibt es nicht. Forenlyx soll mehrere technische Hinweise zusammenführen, Gegenindizien zeigen und Unsicherheit ausdrücklich ausweisen. Das Ergebnis ist eine Evidenzbewertung, kein absoluter Wahrheitsbeweis.
Zunächst nur, dass kein auswertbarer Herkunftsnachweis gefunden wurde. Viele Kameras, Programme und Plattformen unterstützen Content Credentials noch nicht oder entfernen Metadaten beim Export. Das Fehlen darf deshalb nicht als Manipulationsnachweis interpretiert werden.
Die aktuelle Anwendung verarbeitet Bilder für die jeweilige Anfrage im Server-Arbeitsspeicher und legt die Mediendatei nicht im eigenen persistenten Speicher ab. Für das visuelle Beobachtungsmodul wird eine verkleinerte Bildkopie an die konfigurierte OpenAI API übertragen. In Supabase werden technische Nutzungsdaten wie Analyse-ID, Status, Dateigröße und Tageslimit protokolliert. Zusätzlich gelten die Datenbedingungen der eingesetzten Infrastruktur- und API-Anbieter.
Die Oberfläche soll sowohl für Privatnutzer verständlich als auch für professionelle Prüfprozesse geeignet sein. Erweiterte Berichte, Teams, API-Zugriff und Stapelverarbeitung wären spätere Business-Funktionen.
Registrierte Konten mit aktiver Testphase oder aktivem Tarif können die technische und visuelle Analyse von JPG-, PNG- und WebP-Bildern nutzen. Die öffentliche Beispielanalyse bleibt eine gekennzeichnete Simulation. C2PA-Validierung, Deepfake-Spezialmodelle sowie echte Video-, Frame- und Audioanalyse sind als getrennte Module geplant und werden nicht als bereits verfügbar dargestellt.
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