OSINT Training: Recognizing & Assessing Deepfake Media (DIC Munich 2026 OSINT Pre-Conference Training)

OSINT Training: Recognizing & Assessing Deepfake Media (DIC Munich 2026 OSINT Pre-Conference Training)

In Kürze

This pre-conference training introduces a structured OSINT approach to identifying and assessing synthetic (“deepfake”) media. It provides participants with practical methods to trace the origin, context, and credibility of suspicious visual content—skills essential for investigative verification and misinformation prevention. The approach is not solely technical model analysis, but also includes how open-source intelligence methods can detect, interpret, and respond to synthetic or manipulated media in real-world information environments.

The training builds progressive competencies: understanding how deepfakes emerge, spread, and influence online ecosystems; applying structured provenance, metadata, and visual analysis to verify imagery and video content; and mapping networks, platforms, and communities involved in their distribution. Through these steps, participants gain a systematic workflow for assessing authenticity and contextualizing emerging threats.

By combining investigative reasoning, structured OSINT techniques, and situational awareness, the training supports practitioners in journalism, law enforcement, and digital forensics. The final modules include guided analysis exercises and discussions on prevention, reporting, and practical response options aimed at reducing harm and restoring trust in visual media.

Datum

27.04.2026

Anmeldeschluss

10.04.2026

Dauer

1 Tag

Sprache

Englisch

Kurszeiten

.:
09:00 - 17:00

Tutor

Matthew Dompier
Matthew Dompier
Consultant bei Blindspot Collaborative, früherer Criminal Intelligence Offier bei CEPOL

Veranstaltungsort

Tagungszentrum Kolpinghaus, Adolf-Kolping-Straße 1, 80336 München, Deutschland

Gebühren

EUR 750 (exkl. MwSt.)

Teilnehmer

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Kursdetails

Module 1 – Introduction

Introductions of the speakers
Training roadmap
House-keeping

Module 2 – Deepfake Landscape

Definitions and vocabulary
Present status and case studies
Social media dynamics
Types of threats
Methodological process of investigations

Module 3 – Structured Provenance & Media Analysis

Source analysis of media
Open-source tools to help analyze media
Commercial tools to help analyze media
Metadata analysis of media
Visual analysis of media

Module 4 – Ecosystem & Community Mapping

Deepfake Communities: CSAM-focused
Botnets and Catfish network
Nudify apps and early warning signals

Module 5 – Practical exercises

Team exercise
Group review and voting

Module 6 – Prevention, reporting & ressources

Prevention resources
Reporting pathways
Tools and resources: commercial & open-source

Module 7 – Closing of the training

Key takeaways
Q&A and closing

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