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No más deepfakes y desinformación, ESET comparte herramientas para combatir engaños

No más deepfakes y desinformación, ESET comparte herramientas para combatir engaños

Entre 2022 y 2023 el número de deepfakes en todo el mundo se multiplicó por diez y solo en la región de Latinoamérica aumentaron un 450 % en ese periodo, según un informe de Sumsub. Los sectores más afectados, por su naturaleza propia y alcance, fueron, y seguirán siendo, el periodismo, la política, el entretenimiento, y las finanzasEl mercado de las deepfake, por otro lado, se estima que tiene un valor actual de 534 millones de dólares, y según se prevé podría llegar a los 5134 millones de dólares para 2030. Desde ESET, compañía líder en detección proactiva de amenazas, aseguran que las herramientas de detección de deepfake son un buen aliado para determinar la veracidad de los videos o audios que pueden encontrarse en internet y comparte las mejores opciones para comprobarlo.

Los deepfakes son medios sintéticos generados mediante técnicas de aprendizaje profundo (Deep learning). Incluyen imágenes, vídeos y grabaciones de audio manipulados para retratar a alguien diciendo o haciendo algo que en realidad nunca dijo o hizo. Estas tecnologías identifican y aprenden de grandes cantidades de datos para generar medios falsos de apariencia realista.

“La batalla contra los deep fakes es un desafío continuo en el campo de la ciberseguridad y, a medida que estas falsificaciones se vuelven más sofisticadas, la necesidad de herramientas avanzadas para su detección se vuelve más crítica. En un mundo donde la verdad puede ser distorsionada con facilidad, es importante acompañar los cambios tecnológicos con conciencia y herramientas que estén a las alturas.”, comenta Mario Micucci, Investigador de seguridad informática de ESET Latinoamérica.

ESET comparte qué recursos online se pueden utilizar para combatir la desinformación y la difusión de videos o audios falsos creados con estas técnicas de IA:

1. Herramientas basadas en IA: Estos sistemas utilizan algoritmos de aprendizaje automático para analizar patrones en videos y audios, buscando inconsistencias que podrían indicar manipulación.

2) Herramientas basadas análisis de metadatos: Los metadatos, como la fecha de creación del archivo o la ubicación de la grabación, pueden contener pistas que revelan la manipulación. Herramientas como MediaInfo y ExifTool facilitan la extracción y el análisis de estos metadatos.

3) Herramientas basadas detección de anomalías: Estas herramientas buscan patrones inusuales en el movimiento facial, la voz o el contenido del video que podrían indicar deepfakes. Algunos ejemplos incluyen FaceForensics y Audio Fingerprinting.

“Si bien las herramientas son valiosas, la detección de deepfakes también requiere un enfoque humano crítico, en el que es fundamental verificar la fuente del contenido, buscar inconsistencias y preferentemente conocer cómo funcionan las herramientas que se utilizan para realizar deepfakes. Ante las múltiples opciones para detectar deepfakes y dependiendo la necesidad del usuario, el criterio humano hará que se seleccione una u otra, en base a las características de cada una: ¿Qué tan precisa es la herramienta para identificar deepfakes? ¿Qué tan veloz es para detectar en tiempo real? ¿Qué tan fácil de usar es la interfaz de la herramienta?.”, concluye Micucci de ESET.

Para conocer más sobre seguridad informática visite el portal de noticias de ESET: https://www.welivesecurity.com/es/seguridad-digital/herramientas-para-detectar-deepfakes-combatir-desinformacion/

Por otro lado, ESET invita a conocer Conexión Segura, su podcast para saber qué está ocurriendo en el mundo de la seguridad informática. Para escucharlo ingrese a: https://open.spotify.com/show/0Q32tisjNy7eCYwUNHphcw

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