Mit Künstlicher Intelligenz zu sicheren Banknoten?

Um Fälschungen so gut es geht zu verhindern, weisen Banknoten bestimmte Sicherheitsmerkmale auf. Weltweit gibt es mehr als 100 verschiedene Sicherheitsmerkmale, von denen aber nur ein Teil öffentlich bekannt ist. Sie verhelfen zur zweifelsfreien Unterscheidung von Falschgeld. Alt bewährt ist dabei der „Fühlen-Sehen-Kippen“-Test. Durch die Verwendung spezieller Druckverfahren erhalten die Banknoten ihre einzigartige Oberflächenbeschaffenheit, die sich fühlen lässt. Außerdem sind bestimmte Bildelemente wie z.B. ein Sicherheitsfaden oder das Porträtfenster zu sehen und durch Kippen ändert die Smaragdzahl auf dem Schein ihre Farbe.

Zwar entwickeln sich die Drucktechniken für Banknoten ständig weiter, doch stellen sich Fälscher erfahrungsgemäß schnell auf die technischen Neuerungen ein. Ein Thema, an dem auch am Institut für industrielle Informationstechnik (inIT) geforscht wird. Seit zehn Jahren beschäftigen sich die inIT-Wissenschaftler der Arbeitsgruppe „Diskrete Systeme“ unter Leitung von Institutsleiter Professor Volker Lohweg mit der Produktion und Qualitätssicherung von Banknoten, dem Verschleiß sowie der Sicherheit an Bankautomaten. Sie wollen dabei unter anderem die einfache Banknote zu einer smarten Banknote entwickeln.

Auf der Optical Document Security Conference (ODS) in San Francisco, der weltweit wichtigsten und größten Konferenz für das Fachgebiet der Dokumentensicherheit, stellte Professor Lohweg mit seinem Paper zur Erstellung von sogenannten Intaglio-Sicherheitsmerkmalen für Banknoten eine Weltneuheit vor. „Wir zeigen das erste Mal eine neue, auf künstlicher Intelligenz (KI) basierende Methode zur schnellen Erstellung von Intaglio-Linienmuster für Banknoten“, bestätigt Lohweg. „Intaglio-Linien, die wir alle von Portraits oder anderen Motiven auf Banknoten kennen, wurden früher von Graveuren in Kupfer gestichelt und dann vervielfältigt – ein Vorgang der bis zu drei Monate dauern kann. Seit einiger Zeit werden zwar Motive durch Grafikprogramme erstellt, deren Daten anschließend Lasersysteme steuern, die die Gravur ersetzen, aber dieser Prozess kann ebenso einige Wochen in Anspruch nehmen, da der Graveur das Motiv am Rechner entwickeln muss. Unser Verfahren trainiert eine KI– was bis zu zwei Tagen dauern kann – aber anschließend entsteht ein Portrait innerhalb weniger Minuten. Der Graveur wird natürlich immer noch benötigt, um die zu lernenden Motive auszusuchen, aber die anstrengende Arbeit der Detailkreation übernimmt die Maschine. Erste Ergebnisse sind mehr als vielversprechend, dennoch ist sicherlich noch einige Forschungsarbeit notwendig, um einer KI einen Kunststil beizubringen.“, berichtet der anerkannte Experte für Dokumentensicherheit.

Auch wenn es noch einige Zeit und Arbeit benötigt, um den Prozess ganzheitlich umzusetzen, ist der Grundstein für die schnellere Erstellung eines Sicherheitsmerkmals gelegt und man ist damit den Fälschern wieder einen Schritt voraus.