Deepfakes: ¿Qué son y cómo detectarlos?
El surgimiento de los deepfakes tiene implicaciones tanto positivas como negativas. Por un lado, la inteligencia artificial (IA) ofrece aplicaciones benignas como la posibilidad de mejorar los efectos especiales en las producciones cinematográficas o asistir en la restauración de material audiovisual antiguo.
Sin embargo, también existe una preocupación creciente por el uso malintencionado de los deepfakes, que puede incluir la difusión de desinformación, manipulación política o el compromiso de la privacidad y seguridad de las personas.
Continúa leyendo este artículo de VIRMAR Ciberseguridad y descubre cuál es el origen de los deepfakes su aplicación y, sobre todo, cómo puedes detectarlos y prevenir un posible ciberataque usando esta tecnología.
¿Qué son los deepfakes?
Un deepfake es una composición digital que utiliza técnicas de deep learning (aprendizaje profundo) para superponer la semejanza de una persona en un video, imagen o audio. El término proviene de la combinación de deep learning y fake (falsificación). Estos contenidos pueden alcanzar un nivel de realismo tal que a menudo es difícil distinguirlos de los auténticos.
Tecnología subyacente
La tecnología deepfake se fundamenta en la inteligencia artificial y el aprendizaje automático. Utiliza redes neuronales y algoritmos para analizar y aprender la apariencia y sonidos de una persona específica. Posteriormente, esta información se utiliza para crear nuevas instancias que imitan al objetivo original, como:
- Deep learning: Aprende las características faciales o vocales con enormes conjuntos de datos.
- Ajuste fino: Parametriza los modelos para perfeccionar la similitud en contextos distintos.
- Síntesis: Genera el contenido fake propiamente dicho que parece sorprendentemente real.
Impacto contrarrestante para la sociedad
Los deepfakes han emergido como una herramienta poderosa con consecuencias significativas en varios ámbitos sociales.
Desinformación y noticias falsas
Los deepfakes contribuyen de manera alarmante a la desinformación y la propagación de noticias falsas. Al ser tan convincentes, los deepfakes pueden generar engaños y manipular la opinión pública, perpetuando falsedades y estafas. Por ejemplo, un video falso de una figura pública puede divulgar información falsa que, al viralizarse, altera la percepción de hechos y acontecimientos reales.
Política y elecciones
En el ámbito de la política y las elecciones, los deepfakes pueden ser utilizados como propaganda para dañar la reputación de un candidato o influir indebidamente en el electorado. La fabricación de declaraciones o comportamientos falsos puede desequilibrar la balanza política y afectar el resultado de las elecciones, erigiéndose como una forma de manipulación y falsificación política.
Privacidad personal y abusos
La intimidad y la privacidad personal también se ven amenazadas por los deepfakes, que pueden ser empleados en actos de ciberacoso y chantaje. La posibilidad de crear contenido falso que parece real permite que los ciberdelincuentes cometan fraude y robo de identidad. Igualmente, la difusión de este tipo de contenido puede resultar en discriminación y acoso, afectando seriamente la dignidad y la vida de las personas.
Aplicaciones que contribuyen
Los deepfakes, también llamados medios sintéticos, tienen la capacidad de transformar el entretenimiento y abrir posibilidades en el ámbito comercial y educativo.
Entretenimiento y medios
En Hollywood, los deepfakes se utilizan para revivir actores del pasado o para mejorar la narrativa de una película. Un ejemplo claro es en la película de Star Wars: Rogue One, donde se recreó digitalmente al personaje Grand Moff Tarkin, pese al fallecimiento de su actor original, Peter Cushing. Asimismo, aplicaciones como Wombo y ZAO han democratizado la creación de deepfakes, permitiendo que usuarios inserten sus rostros en vídeos famosos cómo si fueran celebridades.
El uso de deepfakes en entretenimiento ha generado debates éticos, particularmente cuando se utilizan imágenes de personas sin su consentimiento. No obstante, también ha permitido homenajear a figuras históricas como Salvador Dalí, a quien se le dio “vida” nuevamente para interactuar con visitantes en un museo.
Innovación comercial y educativa
Desde una perspectiva comercial y educativa, los medios sintéticos ofrecen ventajas significativas. En términos de innovación comercial, las empresas pueden crear representaciones realistas de productos o simular situaciones con fines de marketing. Por ejemplo, FaceApp puede modificar una fotografía real para mostrar cómo luciría una persona en diferentes escenarios, una técnica poderosa para anuncios dirigidos. En la educación, el deepfake audio puede ser una herramienta valiosa, permitiendo a los estudiantes escuchar “discursos” de figuras históricas que vivieron antes del siglo XX, como Napoleón Bonaparte o Benito Juárez, brindando una dimensión más rica a la experiencia de aprendizaje.
Esto también se aplica al reconocimiento facial, que juega un rol crucial al aumentar la interacción y personalización en programas educativos digitales, como aprendizajes de idiomas que se adaptan a las respuestas del usuario para mejorar la pronunciación. La tecnología de deeptrace se está convirtiendo en una herramienta crucial para validar la autenticidad del contenido y educar a las personas sobre la existencia y las implicaciones de los deepfakes.
Detección y prevención de deepfakes
En el contexto de la proliferación de contenidos falsos, la detección y prevención de deepfakes se ha convertido en una área crítica para investigadores y legisladores.
Herramientas y métodos
La detección de deepfakes implica una combinación de técnicas de machine learning y pensamiento crítico. Herramientas de software con capacidades de aprendizaje profundo analizan patrones que suelen eludir al ojo humano, como inconsistencias en el parpadeo o raras expresiones faciales. Además, los datos de entrenamiento amplios y diversificados refuerzan la precisión de estos modelos.
- Verificación de fuentes: Análisis del origen del contenido.
- Revisión forense digital: Examen de pistas en el archivo digital.
- Detección automatizada: Uso de IA para identificar anomalías.
A nivel individual, la prevención puede involucrar educar a las personas sobre el escepticismo digital y las habilidades de pensamiento crítico.
Marco legal y regulación
El marco legal que regula los deepfakes se está fortaleciendo en varias jurisdicciones. Por ejemplo, el Reglamento General de Protección de Datos (GDPR, por sus siglas en inglés) en Europa puede aplicarse a la manipulación de imágenes que afecte la privacidad de las personas. La regulación no solo se dirige hacia la creación y distribución de contenidos falsos, sino también hacia la protección y el control de los datos de entrenamiento utilizados para generar deepfakes.
- Legislación específica para deepfakes: Muchos países están desarrollando leyes que abordan directamente la creación y diseminación de deepfakes.
- Iniciativas de colaboración: Organizaciones y gobiernos trabajan juntos para establecer normativas y protocolos de respuesta efectivos.
Es esencial que tanto el sector tecnológico como las instituciones gubernamentales continúen evolucionando sus enfoques para mantenerse al día con las tácticas cambiantes de quienes desean aprovechar los deepfakes para fines malintencionados.
Futuro y desarrollo de tecnologías de IA
El avance de la IA está marcado por innovaciones continuas y un aumento en la sofisticación de sus aplicaciones.
Tendencias y desafíos
El aprendizaje profundo está en el centro de la evolución tecnológica. Los algoritmos de aprendizaje profundo se están perfeccionando para interpretar y procesar datos a una escala sin precedentes. Se espera que estos algoritmos mejoren en la detección de emociones, la generación de lenguaje natural y la realización de tareas cognitivas complejas. Sin embargo, esta área enfrenta desafíos importantes como la posibilidad de shallowfakes, que, si bien son menos sofisticados que los deepfakes, aún representan una amenaza para la desinformación.
Ciberseguridad y guerra de la Información
En el ámbito de la ciberseguridad, la IA juega un rol crítico en la guerra de la información. La detección de deepfakes se ha vuelto una carrera armamentista entre creadores y detectores de contenido falso. Para mantener la integridad de la información, se están desarrollando técnicas avanzadas de IA para contrarrestar tanto deepfakes como pornografía no consentida. Plataformas como GitHub se han convertido en foros críticos donde se comparten desarrollos de IA para la defensa cibernética, democratizando el acceso a herramientas de protección de la información.
En VIRMAR Ciberseguridad estamos comprometidos a mantenernos siempre actualizados en el ámbito de la ciberseguridad en México y ofrecerte las mejores soluciones contra deepfakes y otras formas de ciberataques.
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Preguntas frecuentes
A continuación, se abordan algunas de las consultas más comunes relacionadas con su uso, identificación y los desafíos éticos que presentan los deepfakes.
¿Cuáles son los usos más comunes de la tecnología deepfake?
Los deepfakes se utilizan con frecuencia en el entretenimiento y la creación de contenido digital para películas y redes sociales. Sin embargo, también han sido empleados para la manipulación política y la difusión de desinformación.
¿Qué aplicaciones son populares para crear deepfakes?
Existen diversas aplicaciones y software como Wombo y ZAO que facilitan la creación de deepfakes, haciéndolas accesibles tanto para profesionales como para aficionados en la edición de video.
¿Cómo se puede identificar un vídeo o imagen alterada con deepfake?
La identificación de deepfakes puede ser complicada, pero hay indicadores como incoherencias en los parpadeos, sombras y texturas de la piel o errores en la sincronización labial que pueden señalar una alteración.
¿Cuáles son los riesgos éticos asociados con el uso de deepfakes?
El uso de deepfakes plantea riesgos éticos significativos, incluyendo la invasión a la privacidad, el consentimiento para usar la imagen de una persona y la potencial difusión de información falsa que puede tener graves consecuencias.
¿Cómo ha evolucionado el software de deepfake a lo largo del tiempo?
El software de deepfake ha avanzado rápidamente, mejorando la calidad y la facilidad con la que se pueden crear vídeos falsos. Al mismo tiempo, se ha vuelto más accesible para el público general.
¿Qué medidas de seguridad existen para proteger contra la propagación de deepfakes dañinos?
Se están desarrollando herramientas de detección basadas en inteligencia artificial y se promueven políticas para mitigar la propagación de deepfakes, incluyendo la verificación de fuentes y la educación mediática para el público.
