K nstliche Intelligenz f hrt zunehmend zu gesamtgesellschaftlichen Ver nderungen, die unweigerlich auch kriminelle Handlungsweisen umfassen. Ein vergleichsweise neues Ph nomen ist dabei die Nutzung von Deep Learning Software zur Erstellung authentisch wirkender, aber gef lschter, digitaler Inhalte - sog. Deepfakes. Diese bieten neben legitimen Anwendungsbereichen auch M glichkeiten zur Optimierung vorhandener und Innovation neuer Modi Operandi, welche insbesondere Betrugsdelikte, Meinungsbeeinflussung und die Erstellung pornografischer Inhalte umfassen. Diese Ausarbeitung verfolgt das Ziel, ein tiefgreifendes Verst ndnis des Ph nomens Deepfakes zu vermitteln, relevante Herausforderungen zu identifizieren und potenzielle L sungsans tze aufzuzeigen. Die Studie kombiniert eine Literaturanalyse aus deutschsprachigen und angloamerikanischen Publikationen mit semistrukturierten Interviews mit Personen, die ber praxisnahe Expertise verf gen. Anhand der empirischen Untersuchung konnte festgestellt werden, dass ein fundamentaler Bedarf an Aufkl rung und Bildung besteht, um die gesellschaftliche Resilienz gegen ber den Herausforderungen von Deepfakes zu st rken.