How accurate is SUS IT at detecting AI content?

SUS IT uses advanced forensic analysis with Chain-of-Thought reasoning across all content types -- audio, video, images, and text. Accuracy depends on file quality; uncompressed files provide the best results. The system provides confidence levels (Low, Medium, High) for every analysis.

Can I analyze screen recordings?

We advise against it. Screen recording re-encodes the video, blending frames and adding compression artifacts that destroy the specific digital fingerprints our AI looks for, often causing false positives.

How does the forensic analysis work?

SUS IT uses a 'Chain-of-Thought' process with advanced reasoning models. Instead of a simple guess, the system debates evidence (e.g., 'Is this a compression error or a generative flaw?') before delivering a verdict. This takes about 30-60 seconds but ensures high accuracy.

What is the 'Humanizer Report'?

If content is flagged as AI, the Humanizer Report analyzes the specific artifacts detected and generates a custom guide on how to fix them (e.g., mixing changes for audio, rewriting advice for text) to make the content appear more natural.

Is SUS IT free to use?

Yes! Every new user gets 1 free scan on signup -- no credit card required. You can analyze audio, video, text, and images. Additional credits can be purchased or earned through referrals.

How accurate is the AI detection?

SUS IT uses advanced forensic analysis with Chain-of-Thought reasoning. Accuracy depends on file quality - uncompressed files (WAV, FLAC) provide the most accurate results. The system provides confidence levels (Low, Medium, High) for each analysis.

Can I check my homework for AI?

Yes! SUS IT is designed for students to check essays and homework for AI-generated content. Upload your document and get a detailed analysis with a Humanize Report to improve your writing if needed.

What AI models can SUS IT detect?

SUS IT can detect content from ChatGPT, Gemini, Claude, Suno, Udio, Sora, Kling, Runway, DALL-E, Midjourney, Stable Diffusion, and other major AI generation tools.

Can SUS IT detect bot accounts on social media?

Yes! SUS IT's BOT or NOT feature analyzes Instagram, TikTok, Twitter, LinkedIn, YouTube, and Facebook profiles to detect bot accounts, fake followers, shadow bans, and AI-generated posts. Get detailed reports on account authenticity.

Bilder5. April 2026Aktualisiert Mai 20267 Min. Lesezeit

KI vs. echte Fotos: Kompletter Leitfaden zur Erkennung KI-generierter Bilder

Roxy · Redaktion SUS IT

Roxy berichtet über KI-generierte Medien, soziale Plattformen und digitale Authentizität für SUS IT.

So identifizieren Sie Bilder von Midjourney, DALL-E, Stable Diffusion und Flux – von visuellen Hinweisen bis zur forensischen Pixelanalyse.

2026 ist visuelle Kompetenz gefragt: echtes Foto vs. KI-Bild. Midjourney v6, DALL-E 3, Stable Diffusion XL und Flux bestehen oft den oberflächlichen Check. Die Bilder tauchen in News, Social Media, Verfahren und Marketing auf – sie zu bewerten, visuell und forensisch, ist für alle Pflicht, die mit digitalem Material arbeiten.

Warum visuelle Detektion schwieriger wird

Frühe Generatoren hatten klare Schwächen: zu viele Finger, Text-Müll, glasige Augen, unnatürliche Haut. Neuere Modelle adressieren diese Oberflächenfehler. Größere Datensätze, bessere Attention, gezielte Korrekturtrainings – Ergebnisse halten näherer Prüfung stand als vor zwei Jahren. Deshalb rückt Forensik – jenseits des Auges – in den Vordergrund.

Hände, Zähne, Körper

Der menschliche Körper bleibt relativer Schwachpunkt. Prüfen Sie Hände, besonders wo Finger Objekte berühren, verschmelzen oder hinter Ebenen liegen. „Sechs Finger“ ist seltener, aber Proportionen, Nagelwinkel, Gelenke können falsch sein. Zähne: zu viele, falsch ausgerichtet, Zahnfleisch-Geometrie off. Körper in ungewöhnlichen Perspektiven zeigen eher Verzerrungen.

Text und Zahlen

Lesbarer Text in KI-Bildern bleibt starkes Signal: leicht falsche „a“, ungewöhnliche „s“, unsinnige Uhrenziffern, fast richtige Schilder. Auch wenn Buchstaben stimmen, können Wörter unsinnig sein – nützlich bei „Pressefotos“ oder dokumentarischem Stil.

Hintergrund und Umwelt-Kohärenz

Generatoren optimieren oft den Vordergrund; Ränder und Hintergrund verlieren Kohärenz: Fenster ohne Perspektive, Treppen ins Unmögliche, kachelnde Texturen, Vegetation mit unmöglichen Konstellationen. Wasser: Spiegelungen müssen zur Szene passen; Wellen müssen physikalisch stimmig sein – KI integriert Wasser oft nur lokal plausibel.

Licht, Schatten, Spiegelungen

Konsistente Beleuchtung über das ganze Bild ist schwer: Schattenrichtungen widersprechen sich; Specular Highlights passen nicht zur Lichtquelle; Spiegel in Augen, Brille, Fenstern zeigen nicht, was logisch wäre; Hautlicht kommt aus anderer Richtung als der Hintergrund. Subtil, aber sichtbar, wenn man gezielt sucht.

Das Rausch-Signaturmuster

Echte Fotos tragen sensorisches Rauschen – statistisch je nach Sensor, ISO, Pipeline charakteristisch. KI-Bilder haben andere Rauschstruktur. Ältere GANs zeigen strukturiertes Rauschen in eigentlich flachen Regionen. Diffusionsmodelle (Midjourney, SD, DALL-E) erzeugen andere Artefakte in räumlichen Frequenzen. Forensik misst das jenseits menschlicher Wahrnehmung.

Metadaten und Provenienz

Echte Fotos haben oft EXIF: Kamera, Objektiv, Verschluss, Blende, GPS, Zeitstempel. KI-Bilder fehlen diese Daten oft oder wurden gestrippt. Fehlen ist kein KI-Beweis – Publisher entfernen Metadaten aus Privatgründen –, aber vorhandene EXIF sind ein positives Signal fotografischer Herkunft. Reverse Image Search kann Quellen oder Prompt-Indizes finden.

Wenn visuelle Prüfung nicht reicht

Bei hohen Einsätzen – Journalismus, Recht, Moderation – reicht Sehen allein nicht. Pixel-Forensik betrachtet Frequenzspektren, Rauschverteilung über Farbkanäle, Kompressionsmuster, statistische Kanten-/Textur-Eigenschaften. Die Bild-Pipeline von SUS IT kombiniert diese Techniken mit Konfidenz und ausgelösten Signalen – selbst wenn das Bild makellos wirkt.