Erfasste Live-Bildprüfung
KI-Bild-Detektor im Test: NASAs Apollo-17-Foto Blue Marble
Die Standardprüfung lieferte 6,9 % KI-Bildsignal und „No strong AI finding returned“. Historische Herkunft und Detektorergebnis sind getrennte Belege.
Wie beurteilt ein KI-Bild-Detektor ein echtes historisches Foto?
Wir haben ein öffentliches NASA-JPEG mit dem aktiven DeepfakePolicy-Bildprüfer analysiert. Hier dokumentieren wir Datei, Ergebnis und Einordnung. Es ist ein Kontrollbeispiel mit fotografischer Herkunft, kein Genauigkeitsvergleich und kein Test eines KI-generierten Fakes.
Herkunft der Aufnahme
NASA nennt die Apollo-17-Aufnahme AS17-148-22727 vom 7. Dezember 1972. Die Earth-Observatory-Seite nennt NASA Johnson Space Center als Quelle und stellt das hier verwendete JPEG bereit. Die Zuschreibung belegt die historische fotografische Herkunft, nicht eine unveränderte digitale Kameradatei.
NASA-Quellseite und Bildnachweis
Datei und Prüfablauf
Wir luden das angebotene JPEG herunter und reichten dieselben Bytes als AS17-148-22727_lrg.jpg ein. Die Standard-Bildprüfung verbrauchte 1 vorhandenes Guthaben. Öffentliche Quellenrecherche wurde nicht gewählt; der optionale Beitrag zur Modellforschung blieb deaktiviert. Keine bearbeitete, verkleinerte, generierte oder Screenshot-Variante wurde geprüft.
Geprüft wurde eine Web-JPEG-Reproduktion einer Filmaufnahme, nicht der Originalfilm oder eine RAW-Datei. Der genaue Download bleibt unten erhalten; die NASA-Datei kann sich ändern. Der PDF-Bericht bestätigt denselben Datei-Hash. Größenänderungen oder erneute Kompression ergeben eine andere Eingabe.
- Prüfzeit (UTC)
- 2026-10-02T07:50:51.663Z
- Quelldatei
- AS17-148-22727_lrg.jpg
- Format / Abmessungen
- JPEG · 1881 × 1881 px
- Dateigröße
- 743.020 bytes
- Berichts-ID
- db48d771-36fc-4cf8-927d-6fc6eeb97c8d
- SHA-256 der Eingabe
83a4a11f58dc1ef12162b009c7601704f01eb96bd235a491b420265f3684998e- SHA-256 des PDF-Exports
64b26ec6fa6a52e2a1928b460483e18987f0e288d2d50bca23f6d6e82ae02458
Tatsächlich erfasste Ergebnisse
| Berichtsfeld | Erfasstes Ergebnis | Bedeutung in diesem Beispiel |
|---|---|---|
| AI-generated image | 6,9% · Not detected | Niedriges Detektorsignal, angezeigt als „Not detected“; keine 93,1-prozentige Echtheitsgarantie. |
| Deepfake face manipulation | 0% · Not detected | Angezeigt als „Not detected“. Das Foto zeigt kein menschliches Gesicht und prüft daher keine Gesichtstausch-Erkennung. |
| Gesamtaussage des Berichts | Kein starkes KI-Ergebnis zurückgegeben No strong AI finding returned | Kein starkes KI-Ergebnis für dieses JPEG; kein Echtheitszertifikat für Bild oder Bildunterschrift. |
Der PDF-Bericht bezeichnet die Herkunft als eingeschränkt und öffentliche Web-Belege als nicht verfügbar. Den NASA-Bildnachweis haben wir separat für diesen Artikel ermittelt. Die Standardprüfung fand oder authentifizierte die Quelle nicht automatisch. Ihre visuellen Beobachtungen sind automatisierte Prüfung, keine unabhängige menschliche Forensik.
6,9 % richtig einordnen
Das niedrige Signal passt zur zugeschriebenen historischen Fotoquelle. Es ist keine kalibrierte Wahrscheinlichkeit für Echtheit und lässt sich nicht in eine Garantie umrechnen. Die Kategorie „human“ betrifft die Herkunftsklassifikation, nicht das Vorhandensein eines Menschen im Bild. Auch ein echtes Foto kann mit einer falschen Bildunterschrift oder in falschem Zusammenhang verbreitet werden.
Eine verdächtige Aufnahme prüfen
- Datei unverändert sichern und SHA-256 vor Ergebnisvergleichen erfassen.
- Früheste zuordenbare Veröffentlichung suchen; Bild, Datum und Beschriftung vergleichen. Quellenbelege vom Modellwert trennen.
- Prüfumfang und nicht verfügbare Prüfungen im Bericht lesen. Wichtige Behauptungen vor einer Entscheidung unabhängig belegen.
Erfasste Belege ansehen
Das unveränderte englische PDF stammt aus dem Live-Kontobericht. Es enthält nur Befunde zu diesem öffentlichen NASA-Bild, keine Kontozugangsdaten oder Kundendokumente. Die veröffentlichte Kopie macht den gespeicherten Kontobericht nicht öffentlich. Das JSON ist eine redaktionelle Abschrift beobachteter Felder, keine rohe Anbieter-API-Antwort. Hashes identifizieren die Dateien, nicht deren Wahrheit.
Grenzen dieses Beispiels
Ein Bild mit echter Fotoquelle misst weder die Erkennung generierter Bilder noch Fehlalarmraten, Gesichtstausch- oder Videoleistung. Es gibt hier kein generiertes Gegenstück, keinen repräsentativen Datensatz und keine Wiederholungsstudie. Dies ist kein öffentlicher Benchmark und bestätigt nicht die produktseitig genannte Zahl von 98,8 %. Der Bericht nennt keine Detektor-Modellversion; spätere Prüfungen können andere Signale liefern.