{"id":232698,"date":"2026-07-02T05:19:59","date_gmt":"2026-07-02T12:19:59","guid":{"rendered":"https:\/\/www.mcafee.com\/blogs\/?p=232698"},"modified":"2026-07-02T05:44:06","modified_gmt":"2026-07-02T12:44:06","slug":"ki-reisefotos-betrug-mit-reiseorten-untersuchung-standortlokalisierung","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.mcafee.com\/blogs\/de-de\/internet-security\/ki-reisefotos-betrug-mit-reiseorten-untersuchung-standortlokalisierung\/","title":{"rendered":"KI kann Ihren Standort in 91\u00a0% der F\u00e4lle anhand eines einzigen Fotos erkennen"},"content":{"rendered":"

Wie KI <\/span>anhand einfacher Details in Ihren Fotos Ihren Standort ermittelt \u2013 und warum\u00a0<\/span>dies<\/span> eine wahre Goldgrube f\u00fcr Betr\u00fcger ist<\/span><\/span><\/h4>\n

McAfee Labs-Bericht<\/span> “Sicherheit im Sommerurlaub”<\/span>| Sommer 2026<\/span><\/span><\/p>\n

Ein Foto sagt mehr als tausend Datenpunkte<\/span><\/span>\u00a0<\/span><\/h2>\n

Stellen Sie sich vor: Sie sind gerade von einer Woche Urlaub in Mittelamerika zur\u00fcckgekommen. Sie haben ein paar Schnappsch\u00fcsse gepostet: die farbenfrohen Stra\u00dfen von Tulum, ein Bild der antiken Ruinen von Tikal und eine Nahaufnahme Ihrer Garnelen-Tacos. Ohne Standort-Tag. Ohne eine Bildunterschrift, in der der Name der Stadt genannt wird. Einfach nur ein paar gute Fotos.<\/span><\/p>\n

Tage sp\u00e4ter erhalten Sie eine Nachricht. Darin wird Ihre Bank erw\u00e4hnt und auf verd\u00e4chtige Aktivit\u00e4ten \u201ew\u00e4hrend einer Auslandsreise\u201c hingewiesen. Die Nachricht wirkt ungew\u00f6hnlich konkret und enth\u00e4lt Details dar\u00fcber, wann Sie sich wo aufgehalten haben. Sie wirkt echt.<\/span>\u00a0<\/span><\/p>\n

Diese Art von personalisierten Betrugsnachrichten ist eine immer h\u00e4ufiger angewandte Taktik, bei der Ihre eigenen Fotos m\u00f6glicherweise eine wichtige Rolle spielen. McAfee Labs wollte herausfinden, wie viele Standortinformationen sich aus normalen Urlaubsfotos herauslesen lassen und welchen Einfluss dies auf die rund 244 Millionen US-Amerikaner hat, die jedes Jahr verreisen. <\/span>\u00a0<\/span><\/p>\n

Unsere Ergebnisse d\u00fcrften Ihnen Anlass geben, k\u00fcnftig bewusster dar\u00fcber nachzudenken, welche Inhalte Sie online teilen: <\/span>Einige KI-Modelle erzielten eine Genauigkeit von \u00fcber 90 % bei der Erkennung des Standortes, an dem ein Foto aufgenommen wurde \u2013 und das allein anhand der darauf zu sehenden Motive. <\/span><\/b>Noch entscheidender ist jedoch, dass diese hohe Genauigkeit mittlerweile mit kostenlosen und f\u00fcr jedermann verf\u00fcgbaren Tools m\u00f6glich ist.<\/span>\u00a0<\/span><\/p>\n

Aus diesem Grund haben wir Tools wie <\/span>McAfee+ mit Betrugsschutz<\/span><\/a> entwickelt, die Ihnen dabei helfen, zielgerichtete und glaubw\u00fcrdig wirkende Nachrichten zu erkennen, bevor Sie darauf hereinfallen und Geld verlieren.<\/span>\u00a0<\/span><\/p>\n

Gegenstand und Ziel der Untersuchung<\/span>\u00a0<\/span><\/h2>\n

Die Frage, die McAfee Labs beantworten wollte, war auf den ersten Blick einfach: <\/span>Kann KI ein Urlaubsfoto betrachten und den Aufnahmeort erkennen \u2013 auch ohne GPS-Daten oder Standort-Tags?<\/span><\/i>\u00a0<\/span><\/p>\n

Keine Metadaten und keine eingebetteten Koordinaten. Nur das Bild selbst: der Hintergrund, die Architektur, die Beschilderung und das Licht \u2013 der visuelle Kontext also, den jedes Foto ganz nat\u00fcrlich einf\u00e4ngt.<\/span>\u00a0<\/span><\/p>\n

Um dies herauszufinden, haben wir einen automatisierten Testablauf entwickelt und diesen auf einen Datensatz von <\/span>21.236\u00a0Urlaubsfotos<\/span><\/b> aus \u00f6ffentlich zug\u00e4nglichen Fotosammlungen angewandt. Um unsere Ergebnisse auf Herz und Nieren zu pr\u00fcfen, haben wir dar\u00fcber hinaus eine separate, strengere Analyse von 102 zus\u00e4tzlichen Bildern<\/span><\/b> durchgef\u00fchrt.\u00a0<\/span><\/p>\n

Getestet wurden zwei gro\u00dfe, \u00f6ffentlich zug\u00e4ngliche KI-Bildverarbeitungsmodelle, die beide kostenlos verf\u00fcgbar sind. F\u00fcr deren Ausf\u00fchrung waren kein besonderer Zugriff, keine propriet\u00e4ren Daten und kein spezielles technisches Fachwissen erforderlich. Wir haben dieselben Tools genutzt, auf die auch Betr\u00fcger aktuell Zugriff haben.<\/span>\u00a0<\/span><\/p>\n

Jedes Bild wurde mit demselben automatisierten Prompt analysiert, bei dem das Modell aufgefordert wurde, den abgebildeten Ort (Stadt, Land oder Region) ausschlie\u00dflich anhand des visuellen Inhalts zu identifizieren. Die Ergebnisse wurden anschlie\u00dfend von Analysten \u00fcberpr\u00fcft, um die Richtigkeit zu validieren und Grenzf\u00e4lle zu kennzeichnen.<\/span><\/p>\n

Das Ergebnis:<\/span> Die KI erreichte eine Trefferquote von sage und schreibe 91\u00a0%<\/span><\/span>\u00a0<\/span><\/span><\/h2>\n

Die Ergebnisse sind beeindruckend.<\/span>\u00a0<\/span><\/p>\n

Gemma3 27B identifizierte in 87\u00a0% der F\u00e4lle die Stadt und das Land eines Urlaubsfotos korrekt.<\/span><\/b> Qwen3 VL 30B schnitt noch besser ab und erreichte f\u00fcr denselben Datensatz eine Trefferquote von <\/span>91\u00a0%.<\/span><\/b>.\u00a0<\/span><\/p>\n

Das bedeutet, dass ein KI-Modell, das f\u00fcr jedermann kostenlos verf\u00fcgbar ist, in etwa 9 von 10 F\u00e4llen ein gew\u00f6hnliches Urlaubsfoto betrachten und den Aufnahmeort korrekt benennen konnte. Diese Art der Analyse zeigt auch, wie KI-Tools Bilder im weiteren Sinne verstehen. Das hat nicht nur Auswirkungen auf Betrugsversuche, sondern auch darauf, wie Informationen in KI-gest\u00fctzten Antworten dargestellt werden.<\/span>\u00a0<\/span><\/p>\n

Auch wenn die Stadt nicht immer genau bestimmt werden konnte, war zumindest das Land fast immer korrekt. Diese Information gen\u00fcgt bereits, damit Betr\u00fcger aus einer vagen, allgemeinen Betrugsmasche einen zielgerichteten, relevanten und glaubw\u00fcrdigen Betrugsversuch machen k\u00f6nnen.<\/span>\u00a0<\/span><\/p>\n

Wodurch ist der Standort auf Fotos leichter zu erkennen?<\/span>\u00a0<\/span><\/h3>\n

Bei bestimmten Bildern wurde der Standort mit einer noch h\u00f6heren Zuverl\u00e4ssigkeit erkannt. Dazu geh\u00f6rten folgende:<\/span>\u00a0<\/span><\/p>\n