Angesichts der Tatsache, dass generative KI-Modelle in kürzester Zeit Texte, Bilder, Audio- und Videodateien produzieren, die den menschlichen Output imitieren, ist die Unterscheidung zwischen echten und synthetischen Inhalten zu einer strategischen Notwendigkeit geworden.
Chrysalis ist eine von Axis Intelligence entwickelte, proprietäre Plattform, die fortschrittliche Erkennungsalgorithmen, forensische Analysen und die Verfolgung von Metadaten nutzt, um Identifizierung, Kennzeichnung und Kontextualisierung von KI-generierten Inhalten in Echtzeit.
Ob für den Journalismus, die Cybersicherheit, die Einhaltung von Gesetzen oder die Bildung.Chrysalis gibt Ihnen die Möglichkeit, zu prüfen, bevor Sie vertrauen.
🔍 Hauptmerkmale von Chrysalis
✅ Multimodale AI-Erkennung von Inhalten
Erkennen von AI-generierten Text, Bilder, Video und Audiomit Hilfe von Deep-Learning-Modellen, die darauf trainiert sind, linguistische Muster, generative Fingerabdrücke und statistische Anomalien zu erkennen.
✅ Echtzeit-Überprüfungsmodul
Hochladen oder Streamen von Inhalten für sofortige Einstufung mit Vertrauenswerten, Vorschlägen zur Quellenzuordnung und potenziellem Modellursprung (z. B. GPT, Stable Diffusion, ElevenLabs usw.).
✅ Erklärbare Ergebnisse & Risiko-Scoring
Jede Ausgabe enthält optische Indikatoren, Wahrscheinlichkeitsaufschlüsselungen und Erklärungsebenen, damit die Nutzer verstehen, warum ein Inhalt als synthetisch oder authentisch eingestuft wurde.
✅ Plattformübergreifende Überwachung
Chrysalis kann Websites, soziale Plattformen, interne Datenbanken oder Dark Web-Inhalte scannen, um Aufspüren von KI-gesteuerten Fehlinformationen, Deepfakes oder nicht autorisierter Inhaltsreplikation.
✅ Analyse von Metadaten und Wasserzeichen
Extrahieren, Analysieren und Vergleichen von digitalen Fingerabdrücken, versteckten Markierungen und Metadateninkonsistenzen, um manipulierte oder maschinell erzeugte Artefakte zu identifizieren.
✅ API-Integration und benutzerdefinierte Regeln
Integrieren Sie Chrysalis in Ihr CMS, LMS, Enterprise SOC oder Ihre Moderationsplattform. benutzerdefinierte Regeln, Warnschwellen und gerichtsspezifische Konformitätsprüfungen.
🧩 Anwendungsfälle für Chrysalis
Cybersecurity & SOCs - Erkennen von Phishing-Inhalten oder synthetischen Social-Engineering-Versuchen
Journalismus und Medien - Überprüfung von Zitaten, Dokumenten, Videos oder durchgesickerten Informationen
Bildung & Wissenschaft - Identifizierung von KI-gestützten Plagiaten oder automatisierten Aufsätzen
Rechtliche Aspekte und Einhaltung von Vorschriften - Verträge, öffentliche Erklärungen oder Beweismaterialien validieren
Öffentlicher Sektor - Bekämpfung von gefälschter Propaganda und gefälschten Dokumenten
Marketing und Markenbildung - Gewährleistung der Originalität der Inhalte und der Integrität der Marke
🛡️ Warum Chrysalis anders ist
🧠 Gebaut mit Adversarial AI Bewusstseinsbildung - Ständig aktualisiert, um mit den sich entwickelnden LLMs und generativen Modellen Schritt zu halten
🧬 Multimodal und mehrsprachig - Funktioniert über Sprachen, Formate und Plattformen hinweg
📊 Forensic-Grade-Berichte - Die Ausgabe umfasst Beweisprotokolle, Signaturspuren und mit Zeitstempel versehene Prüfpfade
🌐 Überall einsatzfähig - Cloud-, private Server- oder Air-Gapped-Umgebungen
🔒 Privatsphäre im Mittelpunkt - Keine Vorratsdatenspeicherung, vollständig auditierbarund konform mit GDPR, ISO/IEC 27001und AI-Gesetz Grundsätze
Ja. Chrysalis wurde mit Mustern aus führenden LLMs wie GPT-4, Claude, Gemini und anderen trainiert. Es kann probabilistische Indikatoren für synthetisches Schreiben mit hoher Genauigkeit erkennen.
Unbedingt. Chrysalis verwendet umgekehrte Bildmodelle, generative Artefaktanalyse und Gesichtsgeometrieerkennung, um manipulierte oder synthetische Bilder und Videos zu kennzeichnen.
Chrysalis sorgt durch kontinuierliche Modellaktualisierungen und die Erweiterung des Datensatzes für eine hohe Präzision und Wiedererkennung. Es liefert Konfidenzwerte und von Menschen lesbare Begründungen.
Ja. Alle Berichte sind exportierbar in forensisch nutzbares Formateinschließlich Metadatenketten und Zeitstempeln für die Überprüfung, und kann für die Einhaltung der rechtlichen Rahmenbedingungen angepasst werden.