En el mundo moderno, la tecnología y la creatividad a veces se mezclan de formas sorprendentes, llevándonos por caminos inesperados. Ahí es donde entran los deepfakes, una especie de ‘doble digital’ que puede ser tan convincente que nos engaña haciéndonos pensar que estamos viendo o escuchando a alguien real.
Con el avance de la inteligencia artificial y las técnicas de manipulación digital, esta realidad virtual está cada vez más presente y puede ser preocupante. Pero no todo está perdido. Tenemos un héroe inesperado en nuestra lucha contra los deepfakes: la biometría. Este campo científico nos ofrece herramientas para detectar estos impostores digitales y proteger nuestra identidad online.
Así que ponte cómodo, ya que estás a punto de aprender qué son exactamente los deepfakes y cómo la biometría puede ayudarnos a parar esta amenaza cibernética.
Índice
Qué es un deepfake
Deepfake es un acrónimo formado por las palabras en inglés “fake” (falso) y “deep learning”, una de las corrientes de la Inteligencia Artificial. Se trata de un video, una imagen o un audio generado para imitar la apariencia y sonido de una persona. Son generados de modo artificial, y son tan convincentes, tan realistas, que muchas veces, el ojo humano no percibe que está frente a una imagen ficticia.
Los más comunes son los intercambios de caras, también llamados deep video portraits, en el que el sistema analiza el material de origen y extra parte de él para insertarlo y adaptarlo en otro material.
Cómo funcionan los deepfakes
Los sistemas que generan deepfakes son complejos. Utilizan las Redes Neuronales Generativas Antagónicas (GAN por sus siglas en inglés), cuyo funcionamiento se basa en dos cuestiones principales.
La primera es que la tecnología entiende muy bien cómo son los rostros humanos y aprende rápidamente cómo llevar esos atributos a otro rostro. La segunda es que están construidos sobre piezas que trabajan como fuerzas opuestas. Es decir, mientras una porción del sistema crea información visiblemente falsa, otra porción es entrenada para señalar estos datos falsos. Como resultado, un programa de deepfake es su propio entrenador y profesor al mismo tiempo.
Por ello es que los primeros deepfakes tenían resultados poco creíbles. A medida que evolucionó la tecnología de machine learning, los resultados se fueron volviendo más verosímiles y difíciles de detectar. Pero ¡no te preocupes! Tenemos formas de combatir esta amenaza. Profundicemos ahora en cómo la biometría desempeña un papel crucial en la lucha contra los deepfakes.
La importancia de la biometría en la lucha contra los deepfakes
Frente a la amenaza de los deepfakes, la biometría es una poderosa aliada, garantizando que tu identidad digital permanezca intacta y sea exclusivamente tuya.
Y es que la biometría podría ser la clave para mantenerte a salvo en esta guerra digital. He aquí por qué:
- Tus datos biométricos son únicos para ti, lo que dificulta que otros los repliquen.
- Los sistemas biométricos son cada vez más inteligentes, capaces de detectar incluso sofisticadas falsificaciones.
- Utilizar la biometría añade una capa adicional de seguridad en la verificación de las identidades.
A medida que las personas y las comunidades se enfrentan a las realidades de nuestro mundo digitalizado, nos consuela saber que tecnologías como la biométrica ofrecen soluciones contra amenazas como los deepfakes. Para entender mejor este proceso, profundicemos más en las últimas técnicas de detección de vídeos falsos mediante biometría.
Técnicas de detección de deepfakes utilizando biometría
¿Sabías que el 96% de los deepfakes se detectan y contrarrestan mediante tecnología biométrica? Esto es un testimonio del poder de tus rasgos biológicos únicos para salvaguardar tu identidad digital.
La biometría utiliza rasgos como tu estructura facial, patrones de voz o incluso el iris de los ojos, que son únicos en cada persona e imposibles de replicar para los defraudadores. A través de sofisticados algoritmos y técnicas de aprendizaje automático, el sistema analiza los rasgos y busca incoherencias propias de la imitación.
Así, por ejemplo, diferencias sutiles pero claras en el ritmo de parpadeo o en los movimientos de los labios pueden ayudar a descubrir un vídeo manipulado.
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