VAARHAFT hat sich darauf spezialisiert, Fotos, Dokumente, Stimmen und Videos auf Echtheit zu überprüfen und KI-Fälschungen innerhalb von Sekunden zu erkennen. Wie genau funktioniert das?
Kurz gesagt suchen wir nach Spuren, die ein Mensch mit bloßem Auge nicht sieht. Jedes Bild, jedes Dokument und jede Audiodatei trägt technische Merkmale in sich, etwa Rauschmuster des Kamerasensors, Kompressionsartefakte, Metadaten oder bei Dokumenten Schriften, Layouts und Strukturen. Wird etwas nachträglich verändert oder komplett von einer KI erzeugt, passen diese Merkmale nicht mehr zusammen, und genau darauf sind unsere Modelle trainiert.
Wir suchen nach Spuren, die ein Mensch mit bloßem Auge nicht sieht.
Dafür haben wir eigene neuronale Netze von Grund auf entwickelt und trainiert. Wir setzen also nicht einfach auf ein großes Sprachmodell auf, sondern haben für jede Medienart eigene Analyseschichten gebaut. Die Datei wird geprüft, und nach wenigen Sekunden steht das Ergebnis fest, entweder direkt im Web-Tool oder per Schnittstelle im System unserer Kunden, zum Beispiel bei der Schadensbearbeitung einer Versicherung.
Wichtig ist uns, dass am Ende kein bloßes „echt“ oder „gefälscht“ steht. Wir zeigen per Heatmap, wo im Bild oder im Dokument die Auffälligkeiten liegen, und geben eine abgestufte Einschätzung aus, wie stark die Hinweise auf eine Fälschung sind. Ist sich das System nicht sicher, sagt es das auch. So bleibt die Entscheidung beim Menschen, er hat aber eine belastbare Grundlage dafür. Mit SafeCam gehen wir noch einen Schritt weiter und sichern Fotos schon im Moment der Aufnahme kryptografisch ab, sodass sich später nachweisen lässt, dass sie unverändert sind.
Wie seid ihr auf die Idee gekommen, ein Start-up wie VAARHAFT zu gründen? Gab es einen konkreten Anlass? Und was hat euch überhaupt zur Selbstständigkeit bewogen?
Den einen Moment gab es tatsächlich. Im Juni 2022 war ich während meines Masters in Luft- und Raumfahrttechnik an der TU Braunschweig für ein Austauschsemester an der ISAE-SUPAERO in Toulouse und habe mich dort intensiv mit maschinellem Lernen und generativer KI beschäftigt. Das war noch vor ChatGPT. Mir wurde damals ziemlich schnell klar, dass bald jeder mit wenigen Klicks Bilder und Dokumente täuschend echt erzeugen oder verändern kann und dass wir digitalen Medien dann nicht mehr einfach glauben können.
Zuerst habe ich Anne ins Boot geholt, die aus dem IT-Management kam und sofort den Business Case gesehen hat. Paul haben wir dann auf dem Hurricane Festival 2022 überzeugt, und er hat direkt Feuer gefangen. VAARHAFT ist also in einer Studentenwohnung entstanden, mitten im Studium.
Wir haben gesehen, dass hier etwas Großes auf uns alle zukommt.
Zur Selbstständigkeit hat uns vor allem das Problem selbst bewogen. Wir haben gesehen, dass hier etwas Großes auf uns alle zukommt, und hatten das Gefühl, dass wir das Wissen und das Team haben, um eine echte Lösung zu bauen. Darauf zu warten, dass es jemand anderes macht, kam für uns nicht in Frage. Mit VAARHAFT bauen wir im Kern den Trust Layer für das synthetische Zeitalter.
Was waren eure größten Herausforderungen bei der Gründung? Wie seid ihr die Sache angegangen?
Die erste große Hürde war, dass wir Deeptech gebaut haben, während wir noch studiert haben. Ein halbes Jahr lang lief VAARHAFT parallel zum Studium, bevor wir mit dem EXIST-Gründungsstipendium im Juni 2023 in Vollzeit starten konnten. Paul und ich sind direkt von der Uni in die Gründung gegangen, Anne hat dafür ihren ersten Job gekündigt. Das war ein Sprung ins kalte Wasser.
Hinzu kommt, dass echte Forschung Zeit und Geld kostet, lange bevor der erste Euro Umsatz hereinkommt. Wir haben unsere Technologie komplett selbst entwickelt, weil es schlicht keine fertige Lösung gab, auf der wir hätten aufbauen können. Finanziert haben wir diese Phase über Förderprogramme wie EXIST und InnoFinTech und über Business Angels, die früh an uns geglaubt haben.
Und nicht zuletzt mussten wir als junges Team das Vertrauen einer eher konservativen Branche gewinnen, nämlich der Versicherungen. Für ein Unternehmen, das Vertrauen verkauft, ist das eine ziemlich direkte Prüfung. Wir sind das von Anfang an sehr marktnah angegangen, mit Pilotprojekten bei echten Kunden, echten Daten und ehrlichem Feedback.
Aus über 20 Pilotprojekten haben wir gelernt, wo unsere Modelle im Alltag noch danebenliegen, und genau daran gearbeitet. Parallel haben wir früh in Themen wie Informationssicherheit investiert, etwa mit der ISO-27001-Zertifizierung. Heute zahlen Versicherer echte Preise für unser Produkt, und das ist für uns der schönste Beweis, dass sich der Weg gelohnt hat.
