La tecnología del deepfake ha evolucionado de tal manera que hoy representa un desafío significativo para la seguridad digital y la verificación de identidad. Su capacidad para generar imágenes, videos y audios hiperrealistas ha generado preocupación en diversos sectores, desde la ciberseguridad, hasta la política y el entretenimiento.
Su sofisticación es tal que el año pasado, el empleado de una gran corporación en Hong Kong fue llamado a reunión virtual con la plana ejecutiva de la empresa, donde se le pidió que realizara una transferencia por más de 24 millones de euros, lo que él realizó. Lo que jamás imaginó es que ninguno de los asistentes a la reunión era reales.
En este artículo, exploramos qué es el deepfake, algunos ejemplos de su uso y el rol crucial de las tecnologías de verificación de identidad para protegerse contra estos engaños.
¿Qué es el deepfake?
El deepfake (una combinación de las palabras deep learning, o aprendizaje profundo, y fake, falso, en inglés) es una tecnología basada en aprendizaje automático e inteligencia artificial (IA) y que utiliza redes neuronales para manipular o generar contenido audiovisual de manera extremadamente realista.
Algunos investigadores predicen que para 2026, hasta el 90% del contenido en línea podrá ser generado sintéticamente.
Esta tecnología puede reemplazar rostros en videos, modificar expresiones faciales y hasta imitar voces con gran precisión, haciendo que las falsificaciones sean cada vez más difíciles de detectar.
¿Cómo funciona el deepfake?
El deepfake utiliza inteligencia artificial (IA), en específico redes neuronales, para manipular o generar contenido audiovisual de manera extremadamente realista.
Proceso de creación de un deepfake:
- Recopilación de datos: se obtienen imágenes, videos o audios de la persona objetivo. Cuanto más material disponible, más preciso será el resultado.
- Entrenamiento del modelo: la IA analiza las características faciales, expresiones, movimientos y patrones de voz de la persona para aprender a replicarlos con precisión.
- Intercambio de rostros o voz: se superpone la cara de una persona sobre otra en un video existente, o se genera audio imitando la voz con modelos de síntesis de texto a voz (TTS).
- Optimización y refinamiento: la IA mejora la calidad del deepfake con técnicas de posprocesamiento para eliminar defectos y hacerlo más realista.
Con estos avances, los deepfakes pueden engañar a la vista y el oído, lo que los hace potencialmente peligrosos si se usan con fines fraudulentos. Por eso, las tecnologías de verificación de identidad han desarrollado métodos avanzados para detectarlos y prevenir su uso malintencionado.
El deepfake tiene aplicaciones tanto lícitas como ilícitas, dependiendo del contexto en el que se utilice. Como ejemplos lícitos, se suele utilizar en la industria del cine para rejuvenecer actores, recrear a personajes fallecidos y mejorar efectos especiales; en el marketing y la publicidad se puede utilizar para personalizar anuncios y mejorar la experiencia de los usuarios con contenido adaptado.
El lado oscuro y sumamente peligroso del deepfake es el relacionado con el fraude y cibercrimen: Uno de los mayores riesgos de esta tecnología es su uso para la estafa, desde suplantaciones de identidad en videollamadas hasta la creación de videos falsos para desinformar o manipular la opinión pública.
El rol de la verificación de identidad en la protección contra el deepfake
La verificación de identidad contra deepfakes se basa en varias tecnologías avanzadas que detectan manipulaciones en imágenes, videos y audios. Aunque existen varias, la más efectiva y utilizada es la detección de vida (liveness detection), que permite confirmar si una persona está físicamente presente y no es una falsificación generada por IA.
Principales métodos para detectar deepfakes
- Biometría facial con detección de vida (liveness): La primera línea de defensa
Este método se basa en pruebas biométricas diseñadas para identificar si una persona es real en el momento de la autenticación. Existen dos tipos principales:
- Liveness pasivo: se analiza la imagen o video en segundo plano sin que el usuario tenga que hacer nada. Se buscan señales de manipulación digital, inconsistencias en la iluminación, texturas poco naturales o artefactos en los píxeles.
- Liveness activo: se solicita al usuario que realice acciones específicas, como parpadear, mover la cabeza o sonreír. Los deepfakes suelen fallar en estos movimientos naturales, ya que los modelos generados por IA tienen problemas para replicar expresiones dinámicas en tiempo real.
- Autenticación multifactor: combinar reconocimiento facial con otros métodos de verificación, como contraseñas de un solo uso (OTP) o huellas dactilares.
- Análisis forense de medios: herramientas que detectan artefactos digitales característicos de deepfake, como inconsistencias en los píxeles o parpadeo anormal.
- Blockchain para identidad digital: uso de blockchain para almacenar credenciales verificables y evitar la falsificación de identidad.
- Análisis de patrones biométricos: los sistemas de verificación de identidad comparan los rasgos faciales capturados en tiempo real con los datos biométricos previamente almacenados. Si hay una alteración en la imagen (como un deepfake), es detectada al no coincidir con las características reales del usuario.
El fenómeno del deepfake ha abierto un nuevo frente en la lucha por la seguridad digital, llevando el fraude y la suplantación de identidad a niveles alarmantes. A medida que la tecnología detrás de estos engaños se vuelve más sofisticada, la necesidad de soluciones de verificación de identidad más avanzadas se vuelve urgente.
Las herramientas de detección de vida, la biometría facial y la autenticación multifactor son algunas de las barreras de defensa que ayudan a proteger tanto a individuos como a organizaciones frente a esta amenaza. En este mundo digital cada vez más interconectado, la verificación de identidad no es solo una necesidad, sino una prioridad para asegurar que la realidad no sea manipulada y que la confianza en el entorno virtual se mantenga intacta.
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