La tecnología de inteligencia artificial ha evolucionado rápidamente y ha pasado de ser una novedad a convertirse en una amenaza para los procesos socioeconómicos, políticos y democráticos en todo el mundo a través del fraude deepfake. El software de detección de deepfake, incluidas las soluciones de verificación de identidad (IDV), como la verificación de documentos y la verificación biométrica, debe adoptarse rápidamente para garantizar que las economías, los gobiernos y nuestra vida cotidiana puedan continuar sin interrupciones.
El impacto de las deepfakes en las elecciones, la confianza pública y la autenticidad de las empresas es una preocupación creciente. A medida que nos acercamos a ciclos electorales críticos en varias democracias, comprender los peligros que plantea esta tecnología es más importante que nunca. Esta guía analiza con más detalle cómo se están materializando estas amenazas y las mejores prácticas para evitar que asolen el mundo digital.
¿Qué es un Deepfake?
Los deepfakes reciben su nombre de una metodología de inteligencia artificial (IA), el aprendizaje profundo. Un algoritmo de aprendizaje profundo es capaz de aprender por sí mismo a resolver problemas extremadamente complejos mediante el análisis de grandes conjuntos de datos. Estos algoritmos pueden cambiar rostros por imágenes, vídeos, sonidos y cualquier otra forma de contenido digital para crear contenido hiperrealista pero falso.
El mundo se encamina rápidamente hacia una crisis de deepfake, con grandes temores sobre cómo esta tecnología de inteligencia artificial afectará (y ya está afectando) el entorno socioeconómico y político global. Más recientemente, los temores sobre la integridad de los resultados electorales han sido objeto de escrutinio.
¿Qué es la detección de deepfakes?
La detección de deepfakes es el proceso que se utiliza para identificar imágenes, sonidos o vídeos creados artificialmente para que parezcan hiperrealistas. Por lo general, la IA generativa se utiliza en los procesos de verificación de documentos y verificación biométrica para detectar patrones en el contenido deepfake que no existirían en el "contenido real".
Las soluciones de verificación de identidad impulsadas por IA se están convirtiendo rápidamente en la única forma de contrarrestar de forma fiable la tecnología deepfake y mitigar este tipo de fraude de identidad. En comparación con un ser humano, estas tecnologías pueden identificar contenido falsificado con mucha más eficacia, pudiendo procesar muchos más datos en un período de tiempo determinado, con mucha más precisión y de forma mucho más rentable.
En septiembre de 2023, tres agencias clave de aplicación de la ley, la Agencia de Seguridad Nacional (NSA), la Oficina Federal de Investigaciones (FBI) y la Agencia de Seguridad Cibernética y de Infraestructura (CISA), publicaron un documento en el que declaraban que las amenazas de deepfake habían aumentado exponencialmente y que las tecnologías automatizadas y preventivas eran esenciales.
Amenazas de medios sintéticos, como Los deepfakes han aumentado exponencialmente.
La creciente amenaza de las deepfakes en todo el mundo y entre industrias exige una mayor necesidad de soluciones de verificación de identidad sólidas. Estas soluciones requieren una Inteligencia Artificial Generativa (Gen AI) similar para impulsar medidas preventivas que puedan contrarrestar las amenazas fraudulentas.
Verificación de documentos
Verificación de documentos es uno de los dos pasos clave en los procesos de prevención del lavado de dinero (AML), Conozca a su cliente (KYC) e IDV. Este proceso utiliza un motor de verificación impulsado por IA para leer documentos KYC, como una licencia de conducir, en menos de 15 segundos.
Al verificar simultáneamente la autenticidad de los documentos y extraer los datos disponibles, la verificación de documentos proporciona un alto nivel de garantía de identidad. También actúa como un sólido sistema de detección preliminar de deepfake, capaz de identificar imágenes de documentos de identidad creadas artificialmente. Para obtener más información sobre Gen AI y los métodos de detección de deepfake, lea Fraude generativo de IA y verificación de identidad.
Verificación biométrica
Verificación biométrica Utiliza potentes tecnologías de identificación biométrica y reconocimiento facial para escanear, verificar y autenticar la biometría del usuario. Al analizar información biométrica, como rasgos faciales, microexpresiones, tonos de piel y textura (a veces utilizando datos alternativos como escaneos de iris), este proceso actúa como una herramienta de detección de vida y evita ataques de presentación, como deepfakes.
La autenticación y verificación biométricas son los métodos más seguros para verificar la identidad de una persona y son imprescindibles para detectar deepfakes. Los datos biométricos son los más difíciles de falsificar, incluso con IA; sin embargo, esto no significa que los deepfakes sean fáciles de detectar.
Las soluciones de verificación de identidad automatizada son un componente fundamental en los procesos modernos de verificación de identidad, adquisición de clientes y autenticación debido al gran volumen de verificaciones que deben realizarse con precisión y a gran escala. Para obtener más información, lea Las ventajas de la verificación biométrica.
Deepfakes e integridad electoral
Las falsificaciones profundas tienen el potencial de socavar las elecciones al difundir información falsa y manipular la opinión pública. En el Reino Unido, un estudio reciente del Instituto Alan Turing concluyó que casi nueve de cada diez personas están preocupadas por la posibilidad de que las falsificaciones profundas influyan en los resultados electorales (Instituto Alan Turing).
9 de cada 10 personas están preocupadas por los deepfakes afectando los resultados electorales.
Esta preocupación no es infundada. Ya han surgido casos muy sonados de deepfakes dirigidos contra figuras políticas, como fragmentos de audio y video inventados de líderes destacados, que tienen el potencial de sembrar discordia y confusión entre los votantes.
Por ejemplo, en el período previo a las elecciones generales del Reino Unido de 2024, se distribuyeron en las redes sociales deepfakes que imitaban las voces del entonces primer ministro Rishi Sunak, del líder laborista Keir Starmer y del alcalde de Londres Sadiq Khan, llegando a cientos de miles de espectadores y creando conceptos erróneos.
Estas manipulaciones abarcaron desde escándalos de corrupción falsos hasta declaraciones engañosas sobre posiciones e intenciones políticas. Este tipo de contenido puede ser increíblemente perjudicial, especialmente cuando los votantes no pueden distinguir entre lo real y lo falso.
Detección y respuesta ante deepfakes
Detectar deepfakes es cada vez más difícil, incluso para gigantes tecnológicos como Meta, Google y Microsoft, que se han comprometido a combatir la inteligencia artificial engañosa en las elecciones. El principal problema radica en la sofisticación de las herramientas de inteligencia artificial que pueden crear contenido indistinguible de la realidad.
Por ejemplo, el presidente de Asuntos Globales de Meta, Nick Clegg, ha señalado los desafíos a la hora de identificar contenido generado por IA, Destacando que los actores maliciosos pueden eliminar los marcadores invisibles que generalmente indican manipulación..
La amenaza de los deepfakes es global y parece seguir los acontecimientos internacionales. En Estados Unidos, los deepfakes que imitan La voz del presidente Joe Biden se utilizó en una llamada automática para compartir información falsa sobre las elecciones. Este incidente resalta el potencial de los deepfakes para suprimir la participación electoral difundiendo información engañosa.
Además, el problema va más allá de la mera identificación de deepfakes. La rápida difusión de contenido fraudulento implica que, una vez que un deepfake se vuelve viral, es probable que el daño ya esté hecho antes de que la imagen o el vídeo sean desacreditados.
Esto requiere que se tomen medidas contra el contenido fraudulento antes de que pueda publicarse. Las plataformas de redes sociales como Twitter (ahora X), Facebook, Instagram y muchas otras deben emplear defensas sólidas impulsadas por IA para reconocer los medios fraudulentos antes de que puedan publicarse. Dicha acción podría realizarse a través de potentes SDK y API de detección de actividad. Para obtener más información, lea Integración con un SDK de detección de vida.
Detección de deepfakes en la verificación de identidad
Los deepfakes se han infiltrado en muchos más sectores que las redes sociales. Se han convertido en un problema importante en los métodos de verificación y autenticación de identidad para múltiples sectores financieros, incluidas las aplicaciones bancarias tradicionales, las aplicaciones de comercio y criptomonedas y los servicios de pago. Los ataques deepfakes se utilizan todos los días para cometer fraudes, vaciar cuentas de fondos e incluso abrir nuevas cuentas, como en empresas de crédito.
La IA generativa representa la mayor amenaza para la industria [financiera], lo que podría permitir que las pérdidas por fraude alcancen los 1.600 millones de TBP en los EE. UU. en 2027, frente a los 12.300 millones de TBP en 2023.
Esta predicción sugiere entonces que el fraude deepfake podría aumentar en más de 200% en un período de 4 años, convirtiéndose en uno de los principales contribuyentes al fraude financiero global.
La erosión de la confianza a causa de la tecnología fraudulenta
Más allá de las elecciones, la proliferación de deepfakes plantea una amenaza más amplia a la confianza pública y privada en la información y la identidad. A medida que la tecnología deepfake se vuelve más común, las personas se vuelven cada vez más escépticas respecto de los medios que consumen. Este escepticismo en los medios podría conducir a un fenómeno conocido como el El dividendo del mentiroso, donde la posibilidad de contenido falso brinda a los individuos una negación plausible, socavando la responsabilidad y la verdad.
Un ejemplo común de este fenómeno es la cobertura mediática perjudicial de una figura pública, un líder político o un líder empresarial. El escepticismo en los medios auténticos permite a estas personas aprovecharse de este sentimiento público y usarlo en su beneficio para afirmar que no es genuino. Es fácil ver cómo este efecto puede multiplicarse.
Generar confianza a gran escala con software de detección de deepfake
Si bien los peligros de las falsificaciones profundas son claros, todavía se están desarrollando respuestas regulatorias efectivas. Si bien en Estados Unidos no se han tomado medidas regulatorias a nivel nacional, al menos 20 estados han promulgado leyes contra las falsificaciones profundas electorales, pero sigue siendo difícil lograr una estrategia federal cohesiva. Sin embargo, el Departamento del Tesoro se ha comprometido a respaldar las tecnologías automatizadas. como las mejores medidas para prevenir y contrarrestar las metodologías fraudulentas emergentes.
El Reino Unido también ha experimentado avances limitados. Si bien existen leyes contra la creación y distribución de contenido deepfake perjudicial para la vida personal, como los deepfakes explícitos, aún no se han promulgado regulaciones más amplias que aborden la creación y el uso de deepfakes para la manipulación electoral.
Por ahora, depende de la empresa en cuestión adoptar soluciones de verificación de identidad sólidas para contrarrestar el movimiento fraudulento de deepfake. Las empresas deben incluir la posibilidad de fraude de deepfake en su enfoque basado en riesgos (RBA) al considerar una estrategia AML adecuada.
Acerca de ComplyCube
Para combatir la creciente amenaza del fraude con inteligencia artificial, la tecnología de detección de deepfakes y las soluciones de verificación de identidad son ahora esenciales. Estas tecnologías utilizan Gen AI para escanear conjuntos de datos similares a los que se utilizan para crear deepfakes con el fin de identificar contenido falso y mitigar el fraude.
La verificación de documentos y la verificación biométrica de ComplyCube son dos métodos clave utilizados en IDV para verificar y autenticar identidades mediante la detección de contenido deepfake y son empleados por cientos de empresas tecnológicas en todo el mundo.
El proveedor líder de soluciones de verificación de identidad (IDV) fue creado para combatir las crecientes amenazas de las metodologías fraudulentas innovadoras en el siglo XXI. Al aprovechar algoritmos avanzados de inteligencia artificial y aprendizaje automático, la plataforma de ComplyCube ofrece servicios integrales de verificación de identidad y biometría, lo que garantiza una protección sólida contra el fraude de identidad y el contenido deepfake.
Con una solución flexible y personalizable, sus servicios se pueden adaptar según el RBA de una empresa para ayudar a las empresas a mejorar sus protocolos de seguridad, mantener el cumplimiento de los estándares regulatorios y generar confianza con sus clientes en un mundo cada vez más digital. Para obtener más información, Comuníquese con un especialista en cumplimiento hoy mismo.
