El impacto de los deepfakes en el sector financiero: cómo la IA se convierte en una amenaza para tu empresa

La controvertida técnica conocida como deepfake pone en entredicho la seguridad de los procesos de identificación digital. Para luchar contra sus efectos negativos, la tecnología se afana por perfeccionar sus mecanismos de detección.  

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os deepfakes han adquirido relevancia por su sorprendente capacidad para intercambiar o sustituir rostros en videos e imágenes, engañando a los espectadores y haciéndoles creer que una persona ha dicho o hecho algo que en realidad no ha sucedido. Aun así, según un estudio publicado en 2022, el 70% de las personas a nivel mundial no sabe en qué consiste este fenómeno, por lo que es esencial llevar a cabo una labor pedagógica y de protección muy intensa.  

Esta tecnología de vanguardia va más allá del simple intercambio facial, ya que es capaz de alterar de manera convincente las expresiones, los movimientos de los labios e incluso la voz para crear una representación auténtica pero artificial de una persona. 

Los deepfakes buscan objetivos diversos. Aunque ofrecen un potencial artístico y educativo, los ciberdelincuentes no han tardado en explotar sus posibilidades con otros fines que van desde la suplantación de identidad para cometer acciones ilícitas (fraudes financieros, acceso ilegítimo a bienes y servicios, etc.) a la manipulación política y social. 

Para crear un deepfake se utilizan diversas técnicas: desde sofisticados métodos que sacan provecho de la tecnología más avanzada, hasta procedimientos analógicos que tratan de modificar los rostros o las identificaciones que se presentan ante la cámara.  

Los deepfakes son una manifestación estrechamente conectada con las identidades sintéticas: perfiles digitales ficticios o generados con un ordenador que pueden parecer e interactuar como personas reales, aunque en realidad no existan en el mundo físico. Lo habitual es construirlos a partir de información real, como si fuera un collage, para que el resultado sea lo más convincente posible. Pueden utilizarse para crear contenido muy elaborado y realista dentro de este concepto más amplio de identidad digital fabricada. 

Los procesos de video identificación en peligro 

La tecnología deepfake puede ser tan perfecta que supere la tecnología de video identificación si no se cuenta con una solución orientada a su detección precisa. Esta habilidad de manipular o superponer imágenes, videos o audio en diferentes fuentes viene facilitada por la inteligencia artificial más puntera. 

Los deepfakes se basan en gran medida en técnicas de aprendizaje profundo o deep learning, en particular lo que se conoce como redes generativas antagónicas, o GANs (generative adversarial networks), que producen material sintético. Estos sofisticados algoritmos dan lugar a contenidos engañosos, con apariencia asombrosamente realista, perpetuando el reto de distinguir la información visual y auditiva genuina de la artificial. 

Las GANs son una técnica que se edifica a partir de dos redes neuronales, un generador y un discriminador, que compiten entre sí. El generador crea imágenes falsas y 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. 

Aunque la mayoría de los deepfakes se elaboran utilizando algoritmos de aprendizaje profundo y software avanzado, también es posible crear manipulaciones de video de manera artesanal o analógica. En este enfoque más tradicional, se pueden emplear técnicas como el maquillaje, las prótesis y los efectos visuales para lograr transformaciones realistas en el mundo físico que se usarán posteriormente en procedimientos de video identificación o KYC.  

A través de habilidades meticulosas y creatividad, los expertos logran resultados sorprendentes sin depender de la tecnología. Esta aproximación combina la destreza artística con la inventiva manual, recordando que la manipulación audiovisual no se limita únicamente al ámbito digital, sino que también puede encontrarse en la intersección entre el arte y la artesanía. 

Un minucioso proceso para elaborar identidades sintéticas

Los límites de esta técnica se extienden de manera compleja en la creación de contenido sintético. Desde la manipulación de voces hasta la recreación en tiempo real, e incluso la construcción a partir de auténticos rasgos humanos, cada paso en la evolución de los deepfakes revela una gran profundidad. 

• Imágenes. Las imágenes deepfake son lo que a menudo vemos en Internet, y casi cualquier individuo puede producirlas. Las personas pueden tomar y utilizar infinitas fotos de figuras públicas en línea. Si bien la creación de videos deepfake puede hacerse fácilmente con aplicaciones y programas, también se logra lo mismo con imágenes. El software de edición coloca rostros en diferentes cuerpos, al igual que en la edición de video. Suele utilizarse para presentar documentos de identidad que parezcan oficiales. 
• Audio. Los programas de software utilizan algoritmos a través de un clip de voz existente y crean uno completamente nuevo que dice algo diferente, imitando voces, incluidos el acento o el tono. Cuantas más grabaciones estén disponibles de la persona que se intenta copiar, más precisa será la creación de audio deepfake. 
• En tiempo real o en vivo. Los hackers tratan de sortear medidas de seguridad (por ejemplo, análisis de parámetros biométricos o video identificación) y culminar durante un atransmisión en directo un proceso de autenticación o de onboarding digital. 
• A partir de rostros reales. Como hemos comentado anteriormente, los deepfakes pueden construirse a partir de información real en un complejo proceso que contaría con los siguientes pasos: 

1. Recopilación de datos, fragmentos de rostros reales que se utilizarán como datos de entrenamiento para la IA. 
2. Extracción de características, con algoritmos de reconocimiento facial para extraer las características biométricas distintivas. 
3. Generación de un modelo IA, utilizando redes neuronales, como las GANs, que se entrenan con los fragmentos de rostros reales recopilados para generar imágenes que sean indistinguibles de las reales. 
4. Alineación y mapeo, posicionando los fragmentos de rostros reales en el video objetivo. La IA empleada en el proceso identifica y encaja las características del rostro en la imagen de destino, logrando una apariencia coherente y realista. 
5. Generación del deepfake. El modelo IA genera un nuevo video que combina los rasgos del rostro real con el video original.  
6. Mejora y refinamiento: La calidad del deepfake puede mejorarse mediante técnicas de postprocesamiento 

Soluciones avanzadas contra el fraude más sofisticado 

Ante este horizonte, nace la necesidad de crear soluciones que protejan la identidad de las personas y blinden los procesos de video identificación, KYC y KYB. La detección de deepfakes en la nube es una tecnología avanzada construida sobre capacidades sólidas de detección tanto para contenido de video como de imágenes. Puede funcionar independientemente como un proceso autónomo o integrarse sin problemas con otros procesos, como la autenticación de identidad digital o video identificación, según el caso específico. La detección se enfoca en atacar de modo íntegro todos los frentes de un procedimiento de deepfake. 

Estos procesos utilizan algoritmos avanzados para analizar la probabilidad de suplantación o intento de suplantación de identidad usando imágenes reales de personas. También evalúan la integridad del contenido de video para identificar cualquier manipulación de rostros y determinan si una cara en una imagen es real o generada mediante GAN. 

La detección de deepfakes no solo es útil para el proceso de identificación y onboarding digital sino también para la prevención de fraudes y la seguridad en general.  

La sólida propuesta de TrustCloud 

La tecnología que plantea TrustCloud a través de su plataforma puede aplicarse tanto en el proceso de identificación en tiempo real como en el análisis retrospectivo de datos históricos. Requiere el consentimiento de los usuarios debido a la utilización de datos biométricos en el proceso, en línea con los más rígidos estándares en materia de privacidad. 

Además de la detección de deepfakes en imágenes y videos, es importante destacar que la solución de TrustCloud también puede abarcar contenido de audio. La tecnología se basa en modelos de inteligencia artificial altamente entrenados que han sido capacitados para reconocer patrones y características distintivas de deepfakes, lo que garantiza una alta precisión en la detección. 

La herramienta de TrustCloud viene respaldada por un equipo de expertos en inteligencia artificial y seguridad cibernética que trabaja constantemente para mantenerse al día con las últimas tendencias y técnicas de generación de deepfakes, asegurando que la solución esté siempre actualizada y lista para enfrentar nuevos desafíos. 

Además de su utilidad en el proceso de identificación y autenticación de usuarios, la tecnología de detección de deepfakes también se puede utilizar en otros escenarios, como la prevención del fraude en servicios financieros, la protección de la integridad de los medios de comunicación y la seguridad en el ámbito empresarial. 

Esta solución innovadora y avanzada marcará la diferencia en el combate contra las falsificaciones digitales y brindará una mayor seguridad y confianza a los clientes, posicionando a TrustCloud como líder en este tipo de tecnología de detección. 

Un reto con varias caras 

El uso de deepfakes plantea desafíos éticos significativos, como la difusión de información falsa, la pérdida de confianza en los medios visuales y la invasión de la privacidad. La necesidad de regulaciones y pautas éticas sólidas es evidente para mitigar el potencial daño de estos y garantizar un uso responsable y beneficioso. La sociedad debe considerar cuidadosamente los límites legales y éticos para equilibrar la innovación creativa con la prevención de abusos y la protección de individuos y comunidades. Mientras este fenómeno se siga expandiendo, será una postura inteligente elegir proveedores tecnológicos que aseguren aperturas de cuentas, procesos de onboarding y servicios de verificación de identidad respaldados por robustas soluciones de detección de deepfakes.