Phishing mit Deepfakes: Wie deckt man den Betrugsversuch auf?

Deepfake-Technologien haben längst den Sprung aus Filmen und Forschungslabors in unsere digitale Realität geschafft. Was einst nach Science-Fiction klang, stellt heute eine wachsende Bedrohung für Unternehmen, Nutzer und digitale Sicherheitssysteme dar und führt zu mitunter verheerenden Folgen.

Wie Deepfakes Phishing problematischer machen

Deepfake-Phishing ist längst zur effektiven Waffe für Betrüger im Netz geworden und wächst rasant. Allein im Jahr 2025 wurden über 800 Angriffe gemeldet, ein Anstieg von 500 Prozent in kurzer Zeit. Dahinter steckt eine neue Generation von Cyberkriminalität, die auf KI-Technologien wie Face Swapping und synthetische Stimmen setzt, um gefälschte Anweisungen von Führungskräften täuschend echt wirken zu lassen.

Mithilfe neuronaler Netze entstehen Videos, Audiodateien und Bilder, die so realistisch sind, dass viele sie nicht mehr von echten Aufnahmen unterscheiden können. Besonders groß ist die Gefahr für Finanzinstitute. Für sie schnellte die Zahl der Vorfälle um mehr als 2100 Prozent nach oben. Parallel produziert generative KI wie ChatGPT massenhaft automatisierte Phishing-Mails, allein hier stieg das Aufkommen um über 4000 Prozent.

Auch visuelle Echtheit wird zunehmend zur Schwachstelle. Die Zahl gefälschter Mediendateien wuchs von einer halben Million im Jahr 2023 auf über 8 Millionen bis 2025. Unternehmen stehen dadurch immer häufiger unter Druck, da klassische Sicherheitsmechanismen kaum noch ausreichen, um diese Fälschungen rechtzeitig zu erkennen. Was können Unternehmen machen?

Von der Theorie zur Praxis: So schützen sich Unternehmen

Die beste Technik nützt wenig, wenn die Belegschaft nicht weiß, worauf sie achten muss. Regelmäßige Schulungen zum Thema Deepfake-Phishing helfen, kritische Situationen besser einzuschätzen und das nicht nur bei E-Mails. Auch synthetische Stimmen und manipulierte Videobilder sollten in Unternehmen kein Fremdwort mehr sein.

Auf technischer Ebene sorgen Zwei-Faktor-Authentifizierung, digitale Signaturen und verschlüsselte Kommunikation für ein solides Sicherheitsfundament. Da Deepfake-Angriffe zunehmend raffinierter werden und Cyberkriminelle damit täuschend echte Vorstandsanweisungen oder Kundenstimmen imitieren, rückt nicht nur die Sensibilisierung der Belegschaft in den Fokus, sondern auch der sichere Umgang mit Zugangsdaten. Vor allem eine zentrale Passwortverwaltung für Unternehmen leistet hier wertvolle Dienste.

Kommt es doch einmal zu einem Vorfall, helfen solche strukturierten Tools außerdem dabei, Passwörter schnell zu ändern und Zugriffslücken zu schließen. Wer zusätzlich vergangene Angriffe auswertet, erkennt wiederkehrende Schwachstellen und kann daraus lernen. Am Ende bleibt Sicherheit kein einmaliges Projekt, sondern ein Prozess mit klaren Abläufen, technischer Pflege und dem Bewusstsein, dass alle im Unternehmen Teil der Lösung sind und zudem auf Deepfakes achten.

Deepfake erkennen: Menschliche Intuition trifft auf Technik

Deepfakes wirken bekanntlich oft täuschend echt, ob Bild, Stimme oder Mimik. Doch es gibt typische Merkmale wie Blinzeln ohne Rhythmus, unnatürliche Lichtreflexe oder Schatten, die nicht zum Gesicht passen. Auch der Übergang von Hals zu Kopfhaut kann verräterisch sein.

Ein weiterer Hinweis sind körperliche Unstimmigkeiten. Falsche Proportionen, verkrampfte Haltungen oder Hände mit zu vielen Fingern lassen auf KI-generierte Inhalte schließen. Besonders auffällig sind asynchron bewegte Augenlider oder steife Gesichtszüge.

Bei Audio-Deepfakes helfen akustische Auffälligkeiten weiter. Stimmen klingen oft mechanisch, Sprechpausen wirken seltsam gesetzt und Emotionen fehlen komplett. Gleichzeitig passt die Lippenbewegung nicht zur Sprache.

Manchmal reagiert aber auch einfach das Bauchgefühl. Das sogenannte Uncanny Valley sorgt für ein diffuses Störgefühl bei fast echten Imitationen. Unser Gehirn erkennt die Täuschung intuitiv, lange bevor wir sie sachlich erklären können. Ein schneller Reverse Image Check über Google oder Bing zeigt, ob ähnliche Versionen eines verdächtigen Bildes bereits im Netz existieren.

Technisch lässt sich ein Deepfake erkennen, indem Bildinhalte auf Widersprüche geprüft, Metadaten analysiert und Hintergrunddetails auf Inkonsistenzen überprüft werden. KI-gestützte Tools können dabei automatisierte Hilfe bieten.

Langfristig hilft auch Technik gegen Technik. Digitale Signaturen oder Wasserzeichen durch Projekte wie die Content Authenticity Initiative sollen Medieninhalte nachverfolgbar machen und ihre Herkunft zuverlässig belegen.