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Ein erfundenes Beispiel: Eine Person prüft ein Profilbild, bevor sie es als Beleg verwendet. Das Porträt ist KI-generiert. Die gezeigten Befunde sind Beispieldaten, kein Kundenfall und kein gemessenes Testergebnis.
DFP-SAMPLE-IMAGE-0001Die folgenden JSON-, Text- und PDF-Dateien verwenden denselben beispielhaften Bildbericht. Das Porträt ist ein veröffentlichtes Demobild. Die Werte und Befunde sind erfunden; sie sind weder Messungen dieses Porträts noch Nachweise der Erkennungsgenauigkeit.
demo-portrait.jpg
640 × 640 Pixel · 63.578 Byte
DFP-SAMPLE-IMAGE-0001
Modus: quick
Dieses Beispiel verwendet einen festgelegten Analysezeitpunkt.
JSON und PDF enthalten den SHA-256-Hash des mitgelieferten Porträts. Er kennzeichnet die für das Beispiel verwendete Datei und ist kein Echtheitsnachweis.
55c824c6118dfb18ef5156c3e7c6b5bf4cf9cd53ef44c3f1b5f5efa27c45910e{
"schemaVersion": "deepfakepolicy.report.v1",
"reportId": "DFP-SAMPLE-IMAGE-0001",
"generatedAt": "2026-09-13T12:00:00.000Z",
"source": {
"modality": "image",
"sha256": "55c824c6118dfb18ef5156c3e7c6b5bf4cf9cd53ef44c3f1b5f5efa27c45910e",
"name": "demo-portrait.jpg",
"mediaType": "image/jpeg",
"format": "JPG",
"url": null,
"sizeBytes": 63578,
"pageCount": null,
"characterCount": null
},
"analysis": {
"mode": "quick",
"status": "complete",
"creditsUsed": 1,
"method": "DeepfakePolicy evidence synthesis"
},
"evidencePath": [
{
"id": "provenance",
"label": "Provenance",
"status": "limited",
"summary": "No verified origin credential or complete chain of custody was available for this report.",
"signals": []
},
{
"id": "metadata",
"label": "Metadata",
"status": "reviewed",
"summary": "Available format, coverage and metadata observations were reviewed.",
"signals": [
{
"label": "Submitted format",
"finding": "JPG",
"score": null,
"scoreLabel": null
}
]
},
{
"id": "media-signals",
"label": "Media signals",
"status": "not-available",
"summary": "No separate human-readable media observation was available for this modality.",
"signals": []
},
{
"id": "model-signals",
"label": "Model signals",
"status": "reviewed",
"summary": "The returned classifications are listed separately, including unavailable checks and any segment findings.",
"signals": [
{
"label": "AI-generated image",
"finding": "Indicators found",
"score": 82,
"scoreLabel": "82% signal score"
},
{
"label": "Deepfake face manipulation",
"finding": "No strong signal in this example",
"score": 6,
"scoreLabel": "6% signal score"
}
]
},
{
"id": "web-evidence",
"label": "Public web evidence",
"status": "not-available",
"summary": "Automated public-source research was not included in this analysis.",
"signals": []
}
],
"verdict": {
"code": "suspicious",
"label": "Suspicious signals detected",
"aiLikelihood": 82,
"confidenceBand": "not-rated",
"summary": "The analysed media contains signals that require review. The individual findings identify what to examine.",
"rationale": [
"The AI-generation detector returned an elevated signal.",
"No independently verified capture history is supplied in this example."
]
},
"recommendedActions": [
"Preserve the earliest available, highest-quality original and its surrounding context.",
"Confirm the publisher, identities and important claims through an independent channel.",
"Compare key frames, audio segments or images with an attributable original source.",
"Escalate high-stakes use to a qualified forensic reviewer before acting."
],
"limitations": [
"This is a probabilistic assessment, not proof of authenticity, authorship or intent.",
"Compression, editing, transcription, translation, short samples and unseen generation methods can change results.",
"A low score does not certify authenticity, and a high score does not identify a creator.",
"Public-source research can miss private, deleted, paywalled or unindexed material."
],
"privacy": {
"originalStoredWithReport": false,
"researchContributionSeparate": true,
"reportVisibility": "response-only",
"statement": "The report contains normalized findings, not the submitted source. Any optional research contribution is governed and deleted separately."
}
}Beim Herunterladen dieser Beispiele wird keine Datei eingereicht und keine Analyse gestartet. Nutzen Sie den API-Schnellstart, um den Anfrageablauf mit Sandbox-Beispielen zu testen, oder prüfen Sie mehrere eigene Dateien gleichzeitig.
Jede Art von Beleg beantwortet eine bestimmte Teilfrage. Fehlende Herkunftsnachweise, Modellhinweise und der Kontext eines möglichen Betrugs werden getrennt dargestellt und nicht zu einem einzigen vermeintlich sicheren Wert verrechnet.
Ein lesbares JPG-Porträt ist zur Zuordnung beigefügt. Die dargestellten Befunde zeigen den Berichtsaufbau und sind keine Messungen dieses Bildes.
Dieses Beispiel enthält keinen vertrauenswürdigen Herkunftsnachweis. Dessen Fehlen allein belegt nicht, dass ein Bild generiert wurde.
Das Beispiel zeigt Hinweise, die mit generierten Bildern zusammenhängen. Diese Hinweise beweisen nicht, wer das Bild erstellt hat.
Dieses Beispiel klärt nicht, wer das Bild hochgeladen hat, wie es verwendet wurde oder welche Aussagen damit verbunden waren.
Die Befunde und das Szenario dienen der Veranschaulichung. Wo ein Demoporträt gezeigt wird, beziehen sich die Dateiangaben auf dieses Bild. Aus der Darstellung lassen sich weder Vergleichsergebnisse noch Ergebnisse zu Kundenfällen oder Anschuldigungen ableiten.
Anleitung zur Bildprüfung lesen, lesen Sie die Erläuterung der Berichtsfelder, oder nutzen Sie JSON, Text und PDF in Ihrer Anwendung.