Deepfake-Zahlen stammen aus sehr unterschiedlichen Quellen. Manche erfassen Betrugsversuche auf einer Identitätsplattform, andere fragen Menschen nach ihren Erfahrungen oder zählen öffentlich berichtete Vorfälle. Keine davon bildet allein die weltweite Verbreitung ab. Deshalb stehen Messzeitraum und Grundgesamtheit bei jeder Zahl dabei.
Die Befunde zeigen Risiken für Identitätsprüfungen, intime Bilddaten und politische Kommunikation. Sie ergeben aber keine einheitliche Wachstumsrate und keine belastbare Gesamtsumme aller Deepfake-Schäden.
- Citi veröffentlichte für Signicat-VideoID-Daten 0,1 % der Betrugsversuche im Jahr 2022 und 4,7 % im Jahr 2024. Das ist keine globale Statistik.
- Sumsub meldete für seine Plattformdaten 2025 gegenüber 2024 ein Plus von 53 % für Deutschland. Ein separater Q1-Vergleich ergab +1.100 %; absolute Fallzahlen je Land nennt keine der Mitteilungen.
- In der iProov-Studie vom Februar 2025 erkannten 0,1 % von 2.000 Teilnehmenden alle gezeigten echten und synthetischen Inhalte korrekt.
- Artikel 50 des EU AI Acts gilt seit 2. August 2026. Kennzeichnung durch Anbieter und Offenlegung durch Betreiber sind getrennte Pflichten. Neue Verbote für bestimmte KI-Systeme gelten ab 2. Dezember 2026.
1. Die Kernzahlen im Überblick
Die Tabelle stellt keine Rangliste dar. Sie verbindet eine Plattform-Zeitreihe, Betrugsprüfungen, zwei deutsche Befragungen und einen Erkennungstest. Für jede Zahl zählt daher ihre jeweilige Messmethode.
2. Betrugsanteil: Warum eine oft zitierte Reihe nicht zusammenpasst
Ein Bericht des Citi Institute vom Februar 2026 gibt eine Zeitreihe aus Signicats VideoID-Daten wieder. Der Anteil von Deepfake-Versuchen lag demnach bei 0,1 % im Jahr 2022, 2,5 % im Jahr 2023 und 4,7 % im Jahr 2024. Die Werte beziehen sich auf die Plattformdaten von Signicat, nicht auf sämtliche Betrugsversuche in Europa.
Quelle: Citi Institute, veröffentlicht Feb. 2026; Datengrundlage: Signicat VideoID, Gesamtjahre 2021 bis 2024
Eine Pressemitteilung von Signicat vom Februar 2025 nennt für 2024 rund 6,5 % und ein Wachstum von 2.137 % gegenüber 0,1 % drei Jahre zuvor. Die Mitteilung nennt außerdem eine separate Befragung von 1.206 Fraud-Verantwortlichen aus sieben Ländern. Sie erklärt nicht, dass diese Befragten die Grundgesamtheit der Plattformwerte bilden, und veröffentlicht dafür weder absolute Fallzahlen noch eine genaue Kohorte. Die angezeigten Endwerte allein ergeben rechnerisch einen relativen Zuwachs von rund 6.400 %, wenn man die gerundeten Angaben wie exakte Werte behandelt. Die Pressemitteilung klärt die Abweichung zur späteren Citi-Zeitreihe nicht auf. Deshalb zeigt die Grafik die zusammenhängende Citi-Reihe und keine Signicat-Wachstumsrate.
Die Differenz ist ein guter Grund, veröffentlichte Plattformzahlen nicht als allgemeine Prävalenz zu lesen. Messbasis, Zeitraum und Definition können sich unterscheiden, selbst wenn Zahlen auf den ersten Blick dieselbe Kennzahl beschreiben.
Eine frühere Auswertung von Sumsub meldete für die eigenen, über mehrere Branchen erfassten Prüfungen einen zehnfachen Anstieg erkannter Deepfakes von 2022 auf 2023. Die Analyse beruhte auf anonymisierten Plattformdaten aus 28 Branchen und mehr als zwei Millionen untersuchten Betrugsversuchen. Sie ist eine ältere Anbieterreihe mit anderer Messbasis und lässt sich nicht direkt mit Signicats Anteilen vergleichen.
3. Länderwerte aus Sumsubs Betrugsplattform
Im Identity Fraud Report 2025-2026 meldete Sumsub im November 2025 für 2025 gegenüber 2024 mehr Deepfake-Betrugsversuche in Frankreich, Großbritannien, Spanien und Deutschland. Die Auswertung vergleicht interne Verifizierungs- und Nutzungsdaten für 2024 und 2025. Sumsub nennt mehr als vier Millionen Betrugsversuche insgesamt, veröffentlicht in der Mitteilung aber keine absoluten Deepfake-Fallzahlen je Land. Die Werte beruhen auf aggregierten, anonymisierten Daten zustimmender Kunden und decken Länder mit erheblicher Plattformaktivität ab.
Eine frühere Sumsub-Pressemitteilung vom Juni 2025 verglich Millionen Prüfungen aus dem ersten Quartal 2025 mit dem ersten Quartal 2024. Sie nannte deutlich höhere relative Zuwächse, darunter 1.100 % für Deutschland. Diese Q1-Werte stammen aus einem anderen Zeitraum als der spätere Jahresvergleich und sind nicht als Fortsetzung derselben Messreihe zu lesen. Auch diese Mitteilung veröffentlichte keine absoluten Länderzahlen.
Im Q1-Vergleich lagen Kanada mit 3.400 %, Hongkong mit 1.900 % und Singapur mit 1.500 % vorn. Es folgten Festlandchina mit 1.183 %, Deutschland mit 1.100 %, Großbritannien mit 900 % und die USA mit 700 %. Ein großes relatives Wachstum verrät ohne Ausgangszahl nicht, wie viele Fälle gezählt wurden. Es sagt daher nichts Verlässliches über das absolute Risiko für die Bevölkerung des jeweiligen Landes aus.
4. Deutschland: Wahrnehmung und Prüfverhalten
Der Cybersicherheitsmonitor von BSI und Polizeilicher Kriminalprävention beruht auf einer gewichteten Befragung von 3.060 Menschen ab 16 Jahren in Deutschland. Die Befragung fand vom 6. bis 12. Januar 2026 statt. Die Ergebnisse zum Thema KI-Inhalte erschienen am 13. April.
Laut BSI und ProPK fühlen sich 47 % der Internetnutzerinnen und Internetnutzer in der Lage, KI-generierte Inhalte zu erkennen. 40 % haben schon geprüft, ob eine dargestellte Szene realistisch wirkt, 28 % suchten nach Unstimmigkeiten in Bild oder Video und 19 % recherchierten die Seriosität der Quelle. 32 % hatten noch keine der abgefragten Prüfmaßnahmen genutzt. Mehrfachnennungen sind möglich.
Eine separate, repräsentative Telefonbefragung von Bitkom Research unter 1.006 Menschen ab 16 Jahren lief von Kalenderwoche 12 bis 17 des Jahres 2026. Bitkom veröffentlichte die Ergebnisse am 28. Mai.
„Wahrgenommen“ bedeutet hier, dass 20 % sicher waren und 41 % es vermuteten. Die Antworten belegen keine technisch geprüfte Zahl tatsächlich synthetischer Inhalte. Die Werte nach Medienform beziehen sich auf die befragten Personen, die Deepfakes wahrgenommen hatten.
5. Wie gut Menschen synthetische Inhalte erkennen
Die Befragungswerte zu Selbstvertrauen und Prüfverhalten sind keine objektive Erkennungsleistung. Dazu gibt es separate Tests mit bestimmten Inhalten.
Quelle: BSI und ProPK, Befragung 6. bis 12. Jan. 2026, veröffentlicht 13. Apr. 2026
iProov testete 2.000 Erwachsene in den USA und Großbritannien. In der am 12. Februar 2025 veröffentlichten Studie identifizierten 0,1 % alle gezeigten echten und synthetischen Bilder und Videos korrekt. Die Teilnehmenden waren zuvor darauf hingewiesen worden, nach Deepfakes zu suchen. Synthetische Videos erkannten sie laut Anbieter 36 % seltener korrekt als synthetische Bilder. Das Ergebnis gilt für die gezeigten Stimuli und ist keine universelle Erkennungsquote.
Eine neuere Befragung von Veriff und Kantar wurde im Februar 2026 unter 3.000 Erwachsenen in den USA, Großbritannien und Brasilien durchgeführt. Veriff veröffentlichte die Ergebnisse am 18. Juni 2026. US-Teilnehmende bewerteten 16 visuelle Inhalte, darunter acht echte und acht KI-generierte oder manipulierte. Ihr mittlerer Erkennungswert lag auf einer Skala von minus 1 bis plus 1 bei 0,07. Null stand für Zufallstreffer; Veriff bezeichnet das Ergebnis als statistisch nicht von Zufall zu unterscheiden. Auch dies ist ein Test mit ausgewählten Inhalten, keine Messung jeder Deepfake-Erkennung im Alltag.
6. Schäden: Einzelfälle, Beschwerden und Schätzungen
Die folgende Tabelle addiert keine Deepfake-Schäden. Die FBI-Kategorie ist breiter als Deepfakes. Resembles Zahl zu zivilrechtlicher Exposition ist eine Modellrechnung. Deloittes Wert ist eine Prognose für GenAI-ermöglichten Betrug insgesamt.
Im Januar 2024 erhielt die Hongkonger Polizei eine Meldung zu einer voraufgezeichneten Videokonferenz mit einem gefälschten Finanzchef. Laut Polizeiangaben vom 26. Juni 2024 wurden fünf lokale Bankkonten genutzt und rund 200 Mio. HK$ verloren. Dass es sich um Arup handelte, bestätigte das Unternehmen gegenüber dem Guardian; die behördliche Mitteilung selbst nennt den Namen nicht.
Im August 2024 verpflichtete sich der Netzbetreiber Lingo Telecom in einem Vergleich mit der FCC zu einer zivilrechtlichen Zahlung von 1 Mio. USD und zu verschärften Prüfauflagen, weil er gefälschte Robocalls mit KI-Stimmklonung übermittelt hatte. Die FCC-Mitteilung zum Vergleich unterscheidet dieses Vorgehen vom späteren Forfeiture-Verfahren gegen den politischen Berater Steve Kramer.
Der FBI-Jahresbericht 2025 führt 22.364 Beschwerden und 893.346.472 USD Verluste unter „How AI Could Be Used in Frauds/Scams“ auf. Das ist weder eine Deepfake-Statistik noch ein Beleg, dass jede Beschwerde einen bestätigten KI-Einsatz betraf.
Resemble AI zählte für das erste Halbjahr 2026 in einem am 12. August veröffentlichten Bericht 821 verifizierte Angriffe aus 1.760 Nachrichtenberichten. Die Firma dokumentierte mindestens 15.736 betroffene Personen und 3,46 Mio. synthetische Dateien. Sie bezifferte direkt berichtete Verluste auf 6,95 Mio. USD und modellierte eine zivilrechtliche Exposition von 2,24 Mrd. USD aus dokumentierten Fällen mit nicht einvernehmlichen intimen Bildern und Missbrauchsdarstellungen von Kindern nach US-Recht. Das sind Medienbeobachtung, dokumentierte Mindestwerte und eine rechtliche Modellrechnung, keine globale Vollerhebung oder Summe bestätigter Zahlungen.
Deloitte prognostizierte 2024, dass Verluste aus Betrug mit generativer KI in den USA von 12,3 Mrd. USD 2023 auf bis zu 40 Mrd. USD 2027 steigen könnten. Die Deloitte-Analyse ist eine damalige Modellprognose für mehrere Betrugsformen, nicht der inzwischen gemessene Schaden durch Deepfakes.
7. Branchen: Wo Entrust Deepfake-Angriffe erfasste
Im Entrust Identity Fraud Report 2026 entfielen innerhalb der dort ausgewerteten Deepfake-Angriffe 60 % auf Krypto, 22 % auf Zahlungsdienste und Händler und 13 % auf Überweisungen und Devisen. Die Daten stammen aus Identitätsprüfungen zwischen September 2024 und September 2025, die laut Bericht mehr als eine Milliarde Prüfungen, über 30 Branchen und 195 Länder umfassen. Die Verteilung beschreibt Entrusts Prüfvolumen und ist kein Anteil der Deepfake-Kriminalität in der Gesamtwirtschaft.
Entrust schätzt außerdem, dass Deepfakes mit ungefähr einem von fünf biometrischen Betrugsversuchen verbunden waren. Im selben Report stieg die Kadenz von Injection-Angriffen um rund 40 % gegenüber dem Vorjahr. Injection bezeichnet das technische Einspeisen manipulierter Bilder oder Videos in ein Prüfsystem. Nicht jeder solche Angriff muss ein Deepfake sein.
Der Entrust Identity Fraud Report 2025 schätzte für seine Onfido-Prüfungen etwa einen Deepfake-Angriff alle fünf Minuten. Die Datengrundlage lief vom 1. September 2023 bis zum 31. August 2024. Das ist eine historische Plattformmessung und kein aktueller weltweiter Ereignistakt.
Zum historischen Vergleich meldete Sumsub im November 2023 für seine erkannten Deepfake-Fälle des Jahres Anteile von 88 % in Krypto und 8 % in Fintech. Diese Anbieterwerte haben einen anderen Zeitraum und eine andere Grundgesamtheit als Entrusts Branchenverteilung für September 2024 bis September 2025.
8. Politik und Wahlen: Belegte Vorgänge, keine Wirkungsmessung
Im September 2023 kursierte kurz vor der slowakischen Parlamentswahl eine mutmaßlich synthetische Audioaufnahme über angebliche Wahlabsprachen. Der slowakische Medienrat schätzte in seinem Bericht zur Wahl 2023, dass mindestens 100.000 Menschen die konkrete Aufnahme gesehen hatten. Das belegt weder, dass alle sie als echt ansahen, noch einen Einfluss auf das Wahlergebnis.
In New Hampshire verbreiteten sich im Januar 2024 automatisierte Anrufe mit einer geklonten Biden-Stimme. Die FCC erließ am 26. September 2024 eine endgültige Anordnung über 6 Mio. USD zivilrechtliche Geldbuße gegen Steve Kramer. Das ist keine Aussage darüber, ob die Summe bezahlt wurde. Kramer wurde 2025 in einem separaten Strafverfahren auf Bundesstaatsebene freigesprochen, wie Associated Press berichtete.
9. Nicht einvernehmliche intime Bilder
Der Deeptrace-Bericht von September 2019 schätzte 14.678 Deepfake-Videos in den von ihm untersuchten englischsprachigen Quellen. 96 % ordnete der Bericht nicht einvernehmlicher Pornografie zu. Die Untersuchung erfasste eine begrenzte Auswahl von Websites und ist keine globale oder aktuelle Zählung. Sie belegt auch nicht, dass ausschließlich Frauen betroffen waren.
Home Security Heroes analysierte für seinen Bericht State of Deepfakes 2023 95.820 Videos, 85 einschlägige Kanäle und mehr als 100 Websites. Der Anbieter klassifizierte 98 % der Videos als pornografisch. Unter den im Bericht gezählten Zielpersonen waren laut seiner eigenen Auswertung 99 % Frauen; 53 % der in Deepfake-Pornografie dargestellten Personen seien südkoreanische Sängerinnen oder Schauspielerinnen. Das sind Ergebnisse einer begrenzten, vom Anbieter beschriebenen Online-Erhebung und keine Zählung sämtlicher Videos oder Betroffenen weltweit. Sie sind auch nicht direkt mit Deeptraces Erhebung von 2019 vergleichbar.
In seinem am 20. März 2026 veröffentlichten Jahresbericht ordnete Resemble AI 311 von 1.567 verifizierten Vorfällen aus 2025, also rund 20 %, CSAM oder nicht einvernehmlichen intimen Bildern zu. Für H1 2026 nennt die Firma 137 von 821 Vorfällen, rund 17 %, mit nicht einvernehmlichen sexuellen Bildern von Erwachsenen oder Kindern. Beide Anteile stammen aus getrennten, kuratierten Medienbeobachtungen und sind keine Häufigkeitsmessung in der Bevölkerung.
10. Regulierung: Was am 7. Oktober 2026 gilt
Artikel 50 des EU AI Acts verteilt unterschiedliche Pflichten. Anbieter müssen Ausgaben synthetischer Audio-, Bild-, Video- und Textinhalte maschinenlesbar kennzeichnen, soweit das technisch machbar ist. Die Pflicht gilt unter anderem nicht für Systeme mit bloßer Hilfsfunktion bei Standardbearbeitungen oder ohne wesentliche Änderung der Eingabe. Betreiber müssen Deepfakes gegenüber dem Publikum offenlegen. Bei offensichtlich künstlerischen, kreativen, satirischen oder fiktionalen Werken genügt eine Offenlegung in angemessener Form, die das Werk nicht beeinträchtigt. Die jeweiligen Pflichten gelten nicht für gesetzlich zugelassene Systeme oder Verwendungen zur Aufdeckung, Verhinderung, Ermittlung oder Verfolgung von Straftaten. Die Informationen müssen spätestens bei der ersten Interaktion oder Exposition klar, unterscheidbar und nach den anwendbaren Barrierefreiheitsanforderungen zugänglich sein. Anbieter synthetischer Mediensysteme, die vor dem 2. August 2026 in Verkehr gebracht wurden, müssen bis zum 2. Dezember die notwendigen Schritte zur Einhaltung von Artikel 50 Absatz 2 unternehmen. Die konsolidierte Fassung von Artikel 50 und die FAQ zum Beginn der Durchsetzung erläutern Fristen und Ausnahmen. Für Verstöße gegen Artikel 50 nennt Artikel 99 mögliche Geldbußen bis zu 15 Mio. Euro oder bei Unternehmen 3 % des weltweiten Jahresumsatzes des vorherigen Geschäftsjahres, je nachdem, welcher Höchstbetrag höher ist. Für bestimmte kleinere Unternehmen gilt eine niedrigere Obergrenze. Das ist keine automatische Strafe für jede Person, die ein Deepfake erstellt.
Die Änderung des EU AI Acts wurde am 24. Juli 2026 im Amtsblatt veröffentlicht und trat am 27. Juli in Kraft. Die neuen Verbote nach Artikel 5 Absatz 1 Buchstaben ba und bb gelten erst ab dem 2. Dezember 2026. Sie erfassen bestimmte Systeme, die realistische Bilder, Videos, Audio oder ähnliches Material einer identifizierbaren natürlichen Person mit intimen Körperteilen oder bei sexuellen Handlungen ohne deren freie, spezifische, informierte, eindeutige und ausdrückliche Einwilligung erzeugen oder manipulieren. Ein zweites Verbot betrifft bestimmtes Material und Darbietungen sexuellen Kindesmissbrauchs, sofern nicht die im nationalen Recht vorgesehene Einrede des Handelns „ohne Recht“ greift. Für Anbieter ist das Inverkehrbringen oder die Inbetriebnahme eines solchen Systems nur verboten, wenn entweder die Erzeugung oder Manipulation der Inhalte sein vorgesehener Zweck ist oder eine solche Ausgabe nach Systemgestaltung, Training, Architektur, Fähigkeiten oder nutzerseitigen Funktionen ohne erhebliche technische Änderungen vernünftigerweise vorhersehbar und reproduzierbar ist und angemessene technische Sicherheitsmaßnahmen sowie sonstige Schutzvorkehrungen fehlen, die sie unter Berücksichtigung vernünftigerweise vorhersehbaren Missbrauchs zuverlässig verhindern und beobachteten oder gemeldeten Missbrauch korrigieren. Für Betreiber ist die Nutzung nur verboten, wenn sie das System zu diesem Zweck einsetzen. Eine Änderung, die weder intime Körperteile stärker sichtbar macht noch die Art einer sexuellen Handlung verändert, gilt nicht als Manipulation. Das ist kein pauschales Verbot aller KI-Bilder. Grundlage sind die Änderungsverordnung 2026/1744 und die Erläuterungen der EU-Kommission zu Artikel 5.
In Deutschland gilt § 184k StGB für bestimmte unbefugte Bildaufnahmen von Genitalien, Gesäß, weiblicher Brust oder bedeckender Unterwäsche, wenn diese Bereiche gegen Anblick geschützt sind. Das Gesetz ist kein allgemeines Deepfake-Verbot. Ein neuer § 201b StGB ist nicht in Kraft. Die Tabelle unterscheidet den Bundesratsentwurf 21/1383, den überwiesenen Grünen-Entwurf 21/4949 und den Referentenentwurf des Bundesjustizministeriums. Den aktuellen Stand belegen der Gesetzestext zu § 184k, der DIP-Eintrag zum Bundesratsentwurf, die Bundestagsmeldung zum Grünen-Entwurf und die Antwort zum Digitalen Gewaltschutzgesetz.
In Dänemark sieht der Entwurf zur Änderung des Urheberrechts 2025/0654/DK Schutz gegen die Veröffentlichung realistischer digital erzeugter Imitationen persönlicher Merkmale sowie von Darbietungen ausübender Künstlerinnen und Künstler ohne Einwilligung vor. Der EU-TRIS-Eintrag dokumentiert den Eingang am 31. Oktober 2025, die Ersetzung einer zurückgezogenen früheren Notifizierung und Kommentare der EU-Kommission vom 3. Februar 2026. Der Eintrag beschreibt einen Entwurf und belegt nicht, ob später ein Gesetz in Kraft trat.
In den USA schützt der seit 19. Mai 2025 geltende TAKE IT DOWN Act vor bestimmten nicht einvernehmlichen intimen Darstellungen, einschließlich erfasster digitaler Fälschungen. Die Plattformpflicht zu Meldeweg und Entfernung geeigneter Inhalte trat am 19. Mai 2026 in Kraft, wie die FTC erläutert. Der NO FAKES Act, S. 4591 blieb ein Entwurf. Am 30. September scheiterte ein Antrag von Senatorin Marsha Blackburn, das Gesetz per einstimmiger Zustimmung zu beraten und zu verabschieden, am Einspruch von Senator Ted Cruz. Das war keine Abstimmung über die Verabschiedung. Der Senatskalender vom 5. Oktober führte S. 4591 weiter unter General Orders, Kalendereintrag 446. Am Stichtag 7. Oktober war das Gesetz nicht verabschiedet. Der Vorgang steht im Congressional Record vom 30. September.
In England und Wales erfasst Abschnitt 66B des Sexual Offences Act 2003 das Teilen oder Androhen des Teilens nicht einvernehmlicher intimer Bilder. Die Vorschrift kann auch veränderte oder hergestellte Bilder umfassen, die eine Person nur scheinbar zeigen. Sie gilt seit Januar 2024. Die aktualisierte Einstufung als Priority Offence nach dem Online Safety Act gilt seit dem 8. Januar 2026. Die Staatsanwaltschaftsleitlinie erläutert die Tatbestände. Seit Februar 2026 sind außerdem das Erstellen und Anfordern bestimmter intimer KI-Bilder von Erwachsenen strafbar. Seit dem 29. Juni 2026 betrifft das auch das Herstellen, Anpassen und Anbieten entsprechender Bildgeneratoren. Die Änderung von Schedule 7 steht in den Online Safety Act Priority Offences Regulations 2025.
11. Meilensteine
Die Zeitleiste ist eine Auswahl, keine vollständige Geschichte synthetischer Medien. Der Ausdruck „Deepfakes“ verbreitete sich Ende 2017 im Zusammenhang mit einem Reddit-Konto und den dort geteilten Videos. Die Zahlen von Deeptrace, Sumsub, Citi, BSI, Bitkom, iProov, Entrust und Resemble beziehen sich jeweils auf die in den Abschnitten genannten Erhebungen. Rechtsdaten sind mit den dort verlinkten Gesetzestexten und Behördenangaben abgeglichen.
12. Fazit: Zahlen nur zusammen mit ihrer Messbasis lesen
Eine Plattform-Zunahme, eine Befragung, eine Medienbeobachtung und eine gesetzliche Modellrechnung beantworten unterschiedliche Fragen. Aus ihnen lässt sich keine Gesamtzahl aller Deepfakes, keine einheitliche Erkennungsquote und kein weltweiter Schadenswert errechnen. Belastbar sind die jeweils eng umrissenen Aussagen: Die Anbieter berichten Deepfake-Versuche in ihren Identitätsprüfungen, Befragte schildern ihre Wahrnehmung, und dokumentierte Vorfälle zeigen konkrete Folgen.
Bei Zahlungen und Identitätsprüfungen sollte deshalb weder Gesicht noch Stimme allein als Bestätigung genügen. Ein Rückruf über eine bekannte Nummer oder eine Bestätigung über einen zweiten, unabhängigen Kanal kann helfen, eine Identität zu prüfen.
Die Daten zu generativen Bildmodellen findest du in meinen KI-Bilder-Statistiken. Den Gesamtblick auf die Branche bieten meine KI-Statistiken.
