Stelle das Vertrauen in wissenschaftliche Bilder wieder her. Erkenne Manipulationen mit Sicherheit.
Wissenschaftliches Publizieren steht vor einer stillen Krise der Bildmanipulation, duplizierten Abbildungen und industriellen „Paper Mills“, die das Vertrauen in die Literatur weiterhin untergraben. Jüngste Analysen von Millionen von Krebsforschungsarbeiten haben fast 10 % als solche gekennzeichnet, die textliche und strukturelle Merkmale mit bekanntem Paper-Mill-Output teilen, wobei dieser Anteil in einigen Datensätzen in jüngerer Zeit auf rund 15 % ansteigt. Die Rückzugsraten steigen, doch das wahre Problem ist wesentlich größer als das, was derzeit erkannt wird.
Veritas bietet eine schnelle, gerätebasierte forensische Verifizierung mittels PRNU-Fingerprinting als Motor für freiwillige, referenzbasierte Prüfungen, ergänzt durch das mehrschichtige Veritas Integrity Protocol (VIP). Es liefert Zeitschriften, Universitäten und Ethikkommissionen objektive, manipulationssichere Beweise für die Bildauthentizität durch die institutionelle Geräteregistrierung – wodurch eine überprüfbare Herkunft zum Zeitpunkt der Bilderstellung etabliert wird.
Entwickelt für Verlage, Universitäten und Integritätsbeauftragte, die schnelle Bildforensik benötigen.
Warum Veritas jetzt wichtig ist
Traditionelle Peer-Review-Verfahren und nachträgliche Bildprüfungen sind weitgehend reaktiv. Sie suchen nach visuellen Anomalien, duplizierten Banden oder Inkonsistenzen im Nachhinein. Obwohl wertvoll, stoßen sie bei ausgefeilten Manipulationen, KI-gestützten Fälschungen und der schieren Menge an Einreichungen an ihre Grenzen. Was fehlt, ist ein proaktiver, institutioneller Mechanismus, der eine überprüfbare Herkunft an der Quelle etabliert – bevor überhaupt ein Verdacht auf Fehlverhalten besteht.
Veritas verwendet Photo Response Non-Uniformity (PRNU)-Fingerprinting – eine stabile, gerätespezifische Signatur, die durch mikroskopische Fertigungsunvollkommenheiten in jedem digitalen Bildsensor (einschließlich Mikroskopkameras, Scanner und digitale Laborkameras) verursacht wird. Dieses Muster ist in jedem vom Sensor erzeugten Bild vorhanden und funktioniert wie ein physischer Fingerabdruck der Hardware selbst. Da es physisch in der Sensorantwort eingebettet ist, ist es schwieriger zu manipulieren als Metadaten, Wasserzeichen oder allein der visuelle Inhalt.
Wichtige Vorteile
- Stellt eine manipulationssichere Verbindung zwischen dem Gerät und dem Bild her (physischer Sensor → aufgenommenes Bild → institutionelle Verifizierung → veröffentlichte Abbildung)
- Liefert einen differenzierten Vertrauenswert (nicht nur ja/nein)
- Konzipiert für dezentrale Nutzung durch Labore, Zeitschriften und Gutachter
- DSGVO-konform und Privacy-first (Made in Germany) – gespeichert wird nur der Geräte-Fingerabdruck; wir speichern keine sensiblen experimentellen Inhalte.
- Lässt sich in bestehende Workflows integrieren (LIMS, Einreichungssysteme, Bildsoftware)
- Proaktiv statt reaktiv – Integrität wird in den Prozess der Datengenerierung eingebaut
- Institutionelle Verantwortlichkeit – die Universität oder das Forschungsinstitut fungiert als vertrauenswürdige dritte Partei
- Abschreckende Wirkung gegen „Paper Mills“, die auf Stock- oder recycelte Bilder setzen
- Ergänzend zu bestehender visueller Inspektion, KI-basierten Detektoren und traditionellen forensischen Techniken
So funktioniert Veritas
Im Mittelpunkt von Veritas steht ein mehrstufiger Prozess, der Gutachtern ermöglicht, eine schnelle, direkte und überprüfbare Verbindung zwischen einem physischen Aufnahmegerät und den in einer wissenschaftlichen Studie verwendeten Bilddaten herzustellen. Dieser Workflow ist für die Integration in bestehende Labor- und Publikationspipelines konzipiert und verlagert die forensische Fähigkeit von einem zentralisierten Engpass zu einem zugänglichen, internen Entscheidungsunterstützungstool. Wir nennen dies Lab Integrity Certification (oder Geräteregistrierung).
1. Laborintegritätszertifizierung (Geräteregistrierung)
Registrieren Sie Bildgebungsgeräte (Mikroskope, Scanner usw.) durch die Aufnahme kontrollierter Referenzbilder. Veritas erstellt für jedes Gerät einen sicheren, unveränderlichen PRNU-Fingerabdruck – ohne persönliche oder sensible Daten zu speichern. Forscher führen ihre wissenschaftliche Bildgenerierung danach ausschließlich mit diesen registrierten Geräten durch.
2. Bildanalyse und Konfidenzbewertung
Laden Sie Bilder aus Manuskripten, Datensätzen oder Publikationen in die sichere VeriVault™-Datenbank hoch. Veritas vergleicht diese mit registrierten Geräte-Fingerabdrücken (Veritas Integrity Protocol VIP). Dies prüft die Hypothese, ob diese Bilder von einem registrierten Bilderfassungsgerät stammen, das sich im Besitz der Forschungseinrichtung befindet. Das Tool liefert daraufhin zwei Werte. Einer misst die Stärke der bewerteten Beweise (Confidence Score), während der andere misst, wie gut die hochgeladenen Bilder mit vorhandenen registrierten Geräten übereinstimmen (Hypothesis Result).
Confidence Score / Metrik für die Beweiskraft:
- Hohes Vertrauen (High Confidence) → Stichprobengröße und Registrierungsumfang sind groß genug, um eine hohe statistische Relevanz zu haben.
- Mittleres & niedriges Vertrauen (Medium & Low Confidence) → Geringere Konfidenzintervalle aufgrund weniger robuster Eingabedaten.
Hypothesis Result Metric (Metrik für das Hypothesenergebnis):
- Hohe Übereinstimmung → Gute Abstimmung zwischen registrierten Geräten und neuen Uploads.
- Niedrige oder inkonsistente Übereinstimmung → Weist auf ein Problem hin, das später Fragen aufwerfen könnte.
Die Institution kann dann eine formelle Echtheitserklärung ausstellen oder die Ergebnisse dem Einreichungspaket beifügen.
Nahtlose Integration in Forschungs-Ökosysteme
Veritas wurde entwickelt, um moderne wissenschaftliche Workflows zu unterstützen:
- Plugins für gängige wissenschaftliche Bildsoftware
- LIMS-Konnektivität – führen Sie ein Live-Inventar zertifizierter Laborgeräte.
- Integration von Einreichungssystemen – automatisierte Vorabprüfungen für Fachzeitschriften.
- Anbindung an elektronische Laborbücher.
Schnell, mehrstufig und skalierbar – wechseln Sie von teuren externen Experten zu einer effizienten internen Entscheidungsunterstützung. Die Einführung kann mit Pilotprogrammen in Bildgebungsbereichen mit hohem Risiko beginnen (Zellbiologie, mikroskopielastige Neurowissenschaften, Materialwissenschaften) und in institutionelle Richtlinien zur Forschungsintegrität skaliert werden. Im Laufe der Zeit kann das Vorhandensein eines institutionellen PRNU-Zertifikats zu einem positiven Differenzierungsmerkmal werden – ähnlich wie Open-Data-Mandate oder Präregistrierungen andernorts in der Wissenschaft die Normen verschoben haben.
Darüber hinaus hilft die institutionelle Geräteregistrierung mit PRNU dabei, Anreize für Betrug zu unterbinden, indem sie einen strengen, standardisierten, schnellen, mehrstufigen und skalierbaren Ansatz bietet – der Weg von teuren externen Experten hin zu einer effizienten internen Entscheidungsunterstützung.
Bereit, die wissenschaftliche Integrität zu stärken?
Ideal für:
- Forschungsuniversitäten und -institute
- Wissenschaftliche Zeitschriften und Verlage
- Ethikkommissionen und Integritätsstellen
- Förderinstitutionen und Aufsichtsbehörden
Technologie allein kann die kulturellen und systemischen Ursachen für wissenschaftliches Fehlverhalten nicht lösen. Aber Technologie, die die Herkunft transparent, messbar und institutionell kontrollierbar macht, kann die Kosten für Fälschungen erhöhen und die Kosten für Vertrauen senken. Die Geräteregistrierung mit PRNU ist einer der klarsten verfügbaren Wege, um die wissenschaftliche Bildgebung von einer Schwachstelle in eine überprüfbare Stärke zu verwandeln.
Werde aktiv gegen Bildmanipulation und Paper Mills.