Fraunhofer-Institut für Graphische Datenverarbeitung IGDMesse / 20. Mai 2026 - 22. Mai 2026
GPEC 2026
Wir laden Sie herzlich ein, uns am Fraunhofer-Gemeinschaftsstand zu besuchen:
Messe
Veranstaltungsdetails
Veranstaltungsort
Leipziger Messe
Messe-Allee 1
04356 Leipzig
Datum
20. Mai 2026 - 22. Mai 2026
Organisation
Fraunhofer-Institut für Graphische Datenverarbeitung IGD
Fraunhofer-Institut für Sichere Informationstechnologie SIT
Fraunhofer-Institut für Optronik, Systemtechnik und Bildauswertung – Institutsteil Angewandte Systemtechnik IOSB
Fraunhofer-Institut für Digitale Medientechnologie IDMT
Exponate
Fraunhofer IGD
Auf der GPEC präsentiert das Fraunhofer IGD einsatznahe Technologien für Polizei, Strafverfolgung und Sicherheitsbehörden. Die Exponate reichen von der digitalen Beweissicherung über sichere Identitätsprüfung und Echtzeit-Sensorik bis hin zur Analyse komplexer Cyber-Daten und immersiven Trainingsumgebungen – mit dem Ziel, operative Prozesse zu beschleunigen und Entscheidungen belastbar zu unterstützen.
3D-Digitalisierung von Asservaten (CultArm3D) – in Kooperation mit Verus Digital GmbH
In Zusammenarbeit mit Verus Digital zeigt das Fraunhofer IGD mit CultArm3D eine Lösung zur standardisierten 3D-Digitalisierung von Asservaten. Das modular aufgebaute System ermöglicht einen weitgehend autonomen Workflow und liefert konsistente, reproduzierbare Ergebnisse. Unterschiedlichste Beweismittel können kontaktlos erfasst und als präzise 3D-Modelle dokumentiert werden – für eine gerichtsfeste Sicherung, strukturierte Archivierung und standortunabhängige Begutachtung.
Deep-Fake-Erkennung in Ausweisdokumenten
Die Technologie erkennt manipulierte biometrische Fotos, insbesondere Face-Morphing-Angriffe, und stärkt so die Sicherheit von Identitätsprüfungen. Auf der GPEC können Besucherinnen und Besucher echte und manipulierte Dokumentenbilder direkt analysieren und nachvollziehen, anhand welcher Bildmerkmale das System Manipulationen identifiziert. Das Exponat zeigt praxisnah, wie Prüfprozesse robuster und nachvollziehbarer gestaltet werden können.
Echtzeit-Identifizierung in Menschenmengen
Die Lösung ermöglicht die zuverlässige Identifizierung einzelner Personen auch in dynamischen, dicht gedrängten Szenarien. Durch ihre Echtzeitfähigkeit und Skalierbarkeit unterstützt sie Fahndungsmaßnahmen und Großlagen und trägt zu einer schnelleren, datenbasierten Lagebewertung bei.
Echtzeit-Drohnen- und Objekterkennung mit Event-Kamera
Das neuartige Sensorsystem basiert auf einer ereignisbasierten Event-Kamera, die ausschließlich relevante Helligkeitsänderungen erfasst. Im Vergleich zu klassischen Videosystemen reduziert dies die Datenmenge deutlich und ermöglicht extrem schnelle Reaktionszeiten ohne Bewegungsunschärfe. Die robuste Funktionsweise auch bei schwierigen Lichtverhältnissen verbessert die frühzeitige Detektion von Drohnen und schnellen Objekten in sensiblen Einsatzbereichen.
Interaktive Lösungen für Cyber-Anomalieerkennung
Das Fraunhofer IGD entwickelt interaktive Analysewerkzeuge zur Auswertung großer Datenmengen im Cyber- und Sicherheitskontext – insbesondere von PCAP-Daten (Packet Capture). Ziel ist eine optimierte Datenanalyse: einfacher, schneller und zielgerichteter. KI-gestützte Verfahren identifizieren auffällige Muster im Netzwerkverkehr, während interaktive Visualisierungen es ermöglichen, Zusammenhänge transparent nachzuvollziehen und gezielt zu vertiefen. So lassen sich komplexe Datenbestände effizient strukturieren und belastbare Bewertungen ableiten.
Training und Simulation mit „Next Reality“
Mit „Next Reality“ präsentiert das Fraunhofer IGD eine immersive Trainings- und Simulationsumgebung für Sicherheitskräfte. Realitätsnahe Szenarien können flexibel konfiguriert, wiederholt und systematisch ausgewertet werden. Die Plattform unterstützt die Einsatzvorbereitung, reduziert Trainingsrisiken und ermöglicht die strukturierte Analyse von Entscheidungsprozessen.
Fraunhofer IOSB
RealOrRender: Deepfake-Bilder nachvollziehbar erkennen
In einer Welt, in der generative KI-Modelle Bilder erzeugen, die kaum von echten Fotos zu unterscheiden sind, eröffnen sich neue kreative und industrielle Möglichkeiten, aber auch erhebliche Risiken, insbesondere durch potenzielle Desinformation.
Das Fraunhofer IOSB zeigt in einem gemeinsamen Projekt mit dem Bundesamt für Sicherheit in der Informationstechnik (BSI) innovative Ansätze zur technischen Beherrschung dieser Herausforderungen. Unser Projekt kombiniert einen klassischen Deep-Learning-Klassifikator mit einem neuartigen Wiederherstellungsverfahren, um zu prüfen, wie gut sich ein Bild durch ein generatives KI-Modell rekonstruieren lässt. Große Abweichungen deuten auf ein reales Foto hin, was eine hohe Erkennungsgenauigkeit selbst bei fortschrittlichen KI-Modellen gewährleistet.
Ein weiterer Schwerpunkt liegt auf der Erklärbarkeit der Ergebnisse: Das Fraunhofer IOSB nutzt Explainable-AI-Methoden, um transparent darzustellen, warum ein Bild als echt oder KI-generiert eingestuft wird. Relevante Bildbereiche werden sichtbar gemacht, und die Entscheidungsprozesse werden nachvollziehbar erklärt.
Basierend auf einem umfangreichen, selbst erstellten Testdatensatz zeigt es, dass seine Methoden viele gängige Forschungsansätze übertreffen. Damit bietet das Projekt eine robuste, praxisnahe Lösung für Medien, Behörden und Organisationen, die auf
Modulares Drohnenerfassungs- und Assistenzsystem (MODEAS)
Das Thema Schutz gegen Bedrohung durch Drohnenangriffe hat aktuell eine massive Bedeutung bekommen. Sensible Standorte, kritische oder wichtige Liegenschaften werden ausgespäht, Störungen verursacht oder Krisengebieten sogar angegriffen. Um Menschen und Infrastrukturen davor zu schützen sind Systeme zur automatischen Drohnenerkennung und Darstellung der momentanen Lage zwingend erforderlich, um die aktuelle Bedrohung rasch aufzufassen und die adäquaten Abwehrmaßnahmen zu entscheiden und einleiten.
Fraunhofer IOSB zeigt das multisensorielles System MODEAS zur Erkennung, Klassifizierung und Verfolgung anfliegender (Mini-)Drohnen. Die Architektur des Systems ist modular aufgebaut und besteht aus mehreren vernetzten Sensorstationen. Aktuell integriert das System Radar und Weitwinkelkameras, um Erstdetektionen zu generieren und mithilfe von robusten KI-basierten Videoauswertemethoden Drohnen zu verifizieren und verfolgen. Alle verfügbaren Informationen fließen in Echtzeit in eine 2D/3D-Lagedarstellung ein und werden dort mit kontextbezogenen Assistenzfunktionen verknüpft, um Entscheider bei der Einschätzung der Lage und der Abwägung von Abwehrmaßnahmen bestmöglich zu unterstützen.
Ein wichtiger Vorteil der optischen Detektion und Klassifikation von Drohnen ist die Erkennung des Payloads einer Drohne als Indikator des Gefährdungspotenzials. Außerdem kann das Bild der Drohne von Menschen schneller interpretiert werden und dadurch auch ihre Gefährlichkeit besser eigeschätzt werden.
Fraunhofer SIT
Das Fraunhofer-Institut für Sichere Informationstechnologie SIT beschäftigt sich mit den zentralen Sicherheitsherausforderungen von Behörden und Organisationen mit Sicherheitsaufgaben (BOS) und ist Teil des Nationalen Forschungszentrums für angewandte Cybersicherheit ATHENE, Europas größtem Forschungscluster zu Cybersecurity und Privacy.
Informieren Sie sich auf der GPEC über unsere Angebote zu Lehrgängen und Lösungen in
IT-Forensik und KI
- Professionelle Lehrgänge mit Theorie und Praxis, für Fach- und Führungskräfte
- Innovative technische IT-Forensik- und KI-Lösungen – auf dem Stand der Forschung
- Individuelle Beratung – passgenau für Ihre Ermittlungsverfahren
- Strategische Partnerschaften für neue Technologien oder Schwerpunktdelikte
Diskutieren Sie mit unseren Expertinnen und Experten und überzeugen Sie sich von unseren innovativen Lösungen.
Digitale Textforensik
- LLM vs. Human Text Detection
- Nutzerfreundliche Software mit Vielzahl an Methoden
CSAM-Erkennung
- Altersschätzung anhand von Gesichtern
- Erkennung expliziter Inhalte mittels Objekterkennung
- Methoden, die erklärbare Vorhersagen liefern