Vor drei Jahren waren Deepfakes bei Betrugsversuchen eine Randnotiz mit 0,1 % Anteil. Heute steckt in jedem fünfzehnten Betrugsversuch einer, und in Deutschland stiegen die Deepfake-Vorfälle laut Sumsub allein 2025 um 53 %.
Zeit für eine nüchterne Bestandsaufnahme. Ich habe für diesen Artikel die Betrugs-Reports der großen Identitätsprüfer, die FBI- und BSI-Zahlen, die Erkennungsstudien und den aktuellen Stand der Gesetzgebung zusammengetragen und alle Kernzahlen gegenprüfen lassen. Bewusst ohne Anleitungen und Tool-Tipps, dafür mit allem, was du über das Risiko wissen solltest.
- Der Deepfake-Anteil an Betrugsversuchen stieg in drei Jahren von 0,1 auf 6,5 % (Signicat), und 2024 gab es im Schnitt alle fünf Minuten einen Deepfake-Angriff (Entrust). In Deutschland wuchsen die Deepfake-Vorfälle laut Sumsub 2025 um 53 %
- Die Schäden sind real: 25,6 Mio. USD im Arup-Fall, 893 Mio. USD KI-bezogene Schäden allein in den FBI-Zahlen für 2025, und Deloitte erwartet bis zu 40 Mrd. USD GenAI-Betrugsschaden in den USA bis 2027
- Menschen überschätzen sich massiv: Nur 0,1 % erkennen alle Deepfake-Typen zuverlässig (iProov). Die Regulierung reagiert, ab 2. August 2026 gilt die EU-Kennzeichnungspflicht
1. Die Kernzahlen im Überblick
Die Zahlen stammen aus unterschiedlichen Erhebungen mit unterschiedlicher Methodik. Aber sie zeigen alle in dieselbe Richtung, und zwar steil nach oben.
2. Das Wachstum: Von der Randnotiz zum Massenphänomen
Die sauberste Vorher-Nachher-Messung liefert Signicat, das für seinen Report 1.206 Betrugs-Verantwortliche in sieben europäischen Ländern (darunter Deutschland) befragt hat:
Von 0,1 auf 6,5 % in drei Jahren. Signicat selbst beziffert das Wachstum der Deepfake-Betrugsversuche auf 2.137 %, und Deepfakes sind laut der Studie inzwischen die häufigste Form digitalen Identitätsbetrugs in Europa.
Andere Messungen bestätigen das Tempo:
Sumsub registrierte schon von 2022 auf 2023 eine Verzehnfachung der Deepfake-Vorfälle weltweit. Entrust (damals noch unter der Marke Entrust Onfido) zählte 2024 auf seiner Prüfplattform im Schnitt alle fünf Minuten einen Deepfake-Angriff, und im aktuellen Report ist bereits jeder fünfte biometrische Betrugsversuch ein Deepfake. Die Incident-Datenbank von Resemble AI verzeichnete für 2025 insgesamt 1.567 verifizierte Einzelvorfälle.
3. Ländervergleich: Europa holt beim Betrug auf
Der aktuelle Sumsub-Report zeigt, wie schnell Deepfake-Angriffe 2025 in den großen europäischen Märkten zugenommen haben:
Deutschland kommt mit +53 % noch vergleichsweise glimpflich davon, Frankreich und Großbritannien haben sich fast verdoppelt. Den kuriosesten Wert liefern übrigens die Malediven mit +2.100 %, ein Ausreißer, der vor allem an der kleinen Ausgangsbasis liegen dürfte. Global wuchs die Kategorie „Sophisticated Fraud“ (mehrstufige, koordinierte Angriffe, u. a. mit KI-generierten Identitäten) um 180 %.
4. Deutschland: Zwischen Bewusstsein und Hilflosigkeit
Für Deutschland liefert der Cybersicherheitsmonitor 2026 von BSI und Polizeilicher Kriminalprävention (3.060 Befragte, April 2026) erstmals amtliche Zahlen zum Umgang mit KI-Betrug. Nur 19 % der Befragten verifizieren demnach bei verdächtigen Inhalten die Quelle, und 32 % nutzen keine einzige der abgefragten Prüfmaßnahmen.
Genauso interessant ist, was die Deutschen über Deepfakes denken. Die Bitkom-Befragung vom Juni 2026 (1.006 Personen ab 16 Jahren) zeigt eine Bevölkerung zwischen Bewusstsein und Hilflosigkeit:
Neun von zehn halten Deepfakes für gefährlich, aber nur ein Drittel traut sich zu, sie zu erkennen. Wie berechtigt diese Skepsis ist, zeigt die nächste Sektion.
5. Erkennung: Die gefährliche Selbstüberschätzung
Die unangenehmste Zahl der gesamten Deepfake-Forschung stammt aus einer iProov-Studie mit 2.000 Teilnehmern in Großbritannien und den USA:
Nur 0,1 % der Teilnehmer konnten alle gezeigten Deepfake-Typen zuverlässig identifizieren. Besonders schwach schnitten Videos ab. Synthetische Videos wurden um 36 % seltener erkannt als synthetische Bilder.
Das eigentliche Problem ist die Lücke zwischen Selbstbild und Realität:
Laut BSI glauben 47 % der Deutschen, KI-generierte Inhalte erkennen zu können, aber nur 28 % haben überhaupt schon einmal aktiv nach Unstimmigkeiten in einem Bild oder Video gesucht. Diese Selbstüberschätzung ist exakt das Einfallstor, das Betrüger nutzen. Wer sich sicher fühlt, prüft nicht nach.
6. Die Schäden: Vom Einzelfall zum Milliardenproblem
Der Arup-Fall ist dabei mehr als eine Anekdote. Ein Finanzmitarbeiter überwies nach einem Videocall 25,6 Mio. USD, weil sowohl der „CFO“ als auch mehrere „Kollegen“ im Call Deepfakes waren. Der Fall zeigt das eigentliche Risiko. Deepfakes hebeln genau die Verifikationsmechanismen aus, auf die sich Unternehmen bisher verlassen haben, nämlich Gesicht und Stimme vertrauter Personen.
Bemerkenswert ist auch der Schritt des FBI:
Das Internet Crime Complaint Center weist in seinem Report für 2025 erstmals in seiner 25-jährigen Geschichte eine eigene KI-Kategorie aus: 22.364 Beschwerden mit 893 Mio. USD Schaden, der Großteil davon Investment-Betrug (632 Mio. USD).
7. Branchen: Wo Deepfakes beim Betrug zuschlagen
Der Deepfake-Betrug konzentriert sich massiv auf die Finanzwelt. Als Sumsub die Vorfälle 2023 erstmals nach Branchen auswertete, entfielen 88 % aller Deepfake-Fälle auf Krypto-Dienste und weitere 8 % auf Fintechs.
Die Logik dahinter ist simpel. Deepfakes lohnen sich dort, wo eine bestandene Video-Identifikation direkten Zugriff auf Geld bedeutet. Laut Signicat macht KI-gestützter Betrug inzwischen 42,5 % aller erkannten Betrugsversuche im Finanzsektor aus, während nur 22 % der Finanzinstitute KI-basierte Betrugserkennung einsetzen. Diese Lücke zwischen Angriffs- und Verteidigungstechnologie ist das eigentliche Branchenproblem.
8. Politik und Wahlen: Zwei dokumentierte Präzedenzfälle
Bei Wahl-Deepfakes trenne ich bewusst zwischen belegten Vorfällen und Spekulation. Zwei Fälle sind sauber dokumentiert.
Erstens die Slowakei im September 2023. Zwei Tage vor der Parlamentswahl kursierte ein gefälschtes Audio, das den liberalen Spitzenkandidaten beim angeblichen Planen von Wahlmanipulation zeigte, verbreitet während der gesetzlichen Wahlstille, in der Medien kaum noch richtigstellen konnten. Über 100.000 Aufrufe allein auf Facebook sind belegt. Ein kausaler Einfluss auf das Wahlergebnis ist es nicht.
Zweitens New Hampshire im Januar 2024. KI-Robocalls mit geklonter Biden-Stimme forderten Wähler auf, der Vorwahl fernzubleiben. Die Konsequenzen waren real: 6 Mio. USD FCC-Bußgeld gegen den Urheber, 1 Mio. USD Vergleichszahlung des beteiligten Telekom-Anbieters und eine Anklage wegen Wählerunterdrückung (von der ihn eine Jury im Juni 2025 allerdings freisprach).
9. Das größte Opferproblem: nicht-einvernehmliche Inhalte
Beim Thema Betrug geht oft unter, wen Deepfakes am häufigsten treffen. Schon die erste systematische Zählung von Deeptrace (heute Sensity) aus dem Jahr 2019 ergab, dass 96 % aller damals online kursierenden Deepfakes nicht-einvernehmliche pornografische Inhalte waren, ausnahmslos mit Frauen als Betroffenen.
Die neueren Daten zeigen, dass sich das Muster hält:
Eine vielzitierte Analyse von Security Hero fand 2023 rund 95.800 Deepfake-Videos online, davon 98 % pornografisch, wieder zu 99 % mit Frauen. Und in der Resemble-AI-Vorfallsdatenbank für 2025 betrafen 20 % aller verifizierten Vorfälle nicht-einvernehmliche intime Inhalte oder Missbrauchsdarstellungen. Genau hier setzen die schärfsten neuen Gesetze an, vom US-TAKE-IT-DOWN-Act bis zum deutschen § 184k StGB.
10. Regulierung: Der Rechtsrahmen zieht nach
2025 und 2026 sind die Jahre, in denen die Gesetzgeber weltweit ernst machen:
Der wichtigste Termin für Europa ist der 2. August 2026. Ab dann gilt die Kennzeichnungspflicht aus Artikel 50 des EU AI Acts. Deepfakes müssen als künstlich erzeugt offengelegt werden, maschinenlesbar und für Menschen erkennbar. Bei Verstößen drohen bis zu 15 Mio. Euro oder 3 % des weltweiten Jahresumsatzes. Wie gut sich das durchsetzen lässt, wird eine der spannendsten Regulierungsfragen der nächsten Jahre.
11. Meilensteine: Von Reddit bis zur EU-Kennzeichnungspflicht
Bemerkenswert finde ich die Beschleunigung am Ende der Zeitleiste. Zwischen dem Reddit-Post von 2017 und dem ersten großen Betrugsfall vergingen sechs Jahre. Zwischen dem Arup-Fall und der ersten flächendeckenden Kennzeichnungspflicht keine drei.
12. Fazit: Ein Betrugsproblem, kein Panikthema
Die Daten rechtfertigen weder Verharmlosung noch Panik. Deepfake-Betrug wächst dreistellig, die Schäden gehen in die Milliarden, und die menschliche Erkennungsfähigkeit ist nachweislich schlechter als das Selbstbild. Gleichzeitig bleibt der Deepfake-Anteil am Gesamtbetrug einstellig, die Regulierung zieht in hohem Tempo nach, und die dokumentierten Wahlbeeinflussungen sind bisher Einzelfälle statt Flächenphänomen.
Die praktische Konsequenz für dich und dein Unternehmen ist unspektakulär, aber wirksam. Verlasse dich bei Geld- und Identitätsfragen nicht mehr auf Gesicht oder Stimme allein, sondern auf Rückrufe über bekannte Nummern und Zweitkanal-Bestätigungen. Genau das hätte den Arup-Fall verhindert.
Wie generative KI-Bildmodelle technisch einzuordnen sind, liest du in meinen KI-Bilder-Statistiken. Und den Gesamtblick auf die Branche findest du in meinen KI-Statistiken.
