Detección de Deepfakes con IA
TrustCloud robustece sus soluciones de identificación con una funcionalidad de detección temprana de deepfakes.
Esta tecnología se implementa sin fisuras en la plataforma TrustCloud, desempeñando un papel fundamental tanto en los procesos de identificación en tiempo real como en el análisis retrospectivo de datos.
Su alcance abarca tanto la manipulación de imágenes como de vídeos, respaldada por un equipo de expertos en inteligencia artificial y seguridad cibernética que trabaja constantemente para conocer las últimas tendencias y técnicas de generación de deepfakes.
Transparencia
El proceso se realiza siempre con el previo consentimiento informado de los individuos respecto a la utilización de su información biométrica.
Integración Fluida
Dentro de transacciones complejas, que asegura que la detección automática de deepfakes se convierta en una parte esencial de la seguridad de los procedimientos de identificación digital, ofreciendo un nivel adicional de confianza.
Beneficios
La detección automática de deepfakes, impulsada por TrustCloud, desempeña un papel esencial en la protección de la identidad de las personas y la construcción de confianza en los servicios de video identificación.
Evita suplantaciones en diversos contextos. Garantiza que las personas verifiquen su identidad de manera legítima, evitando así el acceso no autorizado o fraudulento a cuentas y servicios.
Reduce el riesgo de manipulación empresarial (fraude del CEO). Identifica y bloquea los intentos de utilizar deepfakes para engañar a empleados y realizar transacciones fraudulentas en nombre de colegas o superiores, reforzando la seguridad financiera y protegiendo los activos de la empresa.
Garantiza la confidencialidad de las transacciones. Al prevenir la suplantación de identidad, TrustCloud asegura que las transacciones electrónicas sean realizadas por los legítimos titulares de cuentas, protegiendo así la seguridad financiera y la privacidad de los usuarios.
Protege la reputación de individuos y empresas. Previene el uso de deepfakes para difamar o perjudicar la reputación o socavar los valores de las empresas.
Fortalece los procesos KYC y KYB. Garantiza que la identificación y verificación de clientes y empresas se realicen con precisión y confiabilidad. Esto es esencial en sectores altamente regulados, como servicios financieros y aseguradoras, donde la autenticación de la identidad es clave para el cumplimiento normativo y la prevención del fraude.
¿Qué es un Deepfake?
El término deepfake proviene de la combinación de deep learning (aprendizaje profundo), que se refiere al uso de redes neuronales profundas en inteligencia artificial, y fake (falso), indicando que el contenido resultante es ficticio o engañoso. Estas manipulaciones pueden incluir la sustitución de caras en videos, la modificación de expresiones faciales, la imitación de voces y otros efectos que pueden hacer que el contenido parezca auténtico y realista.
Tipos de DeepFake
Rostros no físicos - Imágenes o videos pregrabados.
En este tipo de deepfake, se presenta a la cámara una imagen estática o un video pregrabado en lugar de un rostro físico en tiempo real.
Redes Generativas Adversarias (GAN, generative Adversarial Network)
La tecnología GAN es ampliamente utilizada en la generación de deepfakes. A través de las GAN, se entrena un generador para crear rostros realistas al aprender de grandes conjuntos de datos de rostros humanos. El discriminador intenta distinguir entre imágenes reales y falsas. A medida que ambas redes se entrenan, el generador mejora su habilidad para crear imágenes de apariencia real y el discriminador se vuelve más efectivo para detectar falsificaciones. Esta competencia entre ambas redes permite que los deepfakes se vuelvan cada vez más convincentes.
Recreación de un rostro real.
Se captura información visual de la persona objetivo, abarcando una variedad de expresiones faciales y movimientos para lograr una representación completa y auténtica. Se analizan y extraen las características faciales distintivas de las imágenes capturadas para generar un modelo tridimensional del rostro real. Finalmente, se anima el modelo 3D para replicar de manera realista las expresiones faciales y movimientos de las imágenes originales.
Creación sintética.
Combinación de características faciales provenientes de diversos individuos. Estas características se utilizan para formar una imagen completamente nueva y sintética. La generación de esta imagen puede llevarse a cabo mediante el empleo de técnicas generativas como las redes generativas adversarias (GAN) u otros métodos similares. Se realizan ajustes adicionales para mejorar la coherencia y el realismo de la imagen, lo cual puede incluir la aplicación de texturas, la corrección de detalles y la animación.
Máscaras.
Métodos analógicos artesanales, como la utilización de máscaras de cartón o látex que permitan el movimiento de ojos ante la cámara para superar las pruebas de detección de vida.
