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Producto de software para enriquecer las capacidades biométricas de los sistemas de control de acceso
Software para la producción el contenido multimedia personalizado
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Producto de software, que amplía las oportunidades del terminal de cola electrónica a través de la identificación biométrica
Un producto de software que proporciona una supervisión fiable de las horas de trabajo de los empleados mediante la identificación biométrica
Producto de software, que proporciona un control de acceso biométrico al quirófano o a los sistemas de información
Es un producto de software que proporciona un mayor nivel de orientación al cliente por medio de la identificación biométrica
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Un nuevo nivel de trabajo con los visitantes y empleados de los centros de negocios abierto con la ayuda de productos biométricos
Biometría para un servicio conveniente a los ciudadanos, incluida la vigilancia a distancia de la calidad del trabajo del personal
Vigilancia biométrica de las horas de trabajo y herramientas de seguridad adicionales para las instalaciones industriales
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Soluciones de transporte convenientes y seguras basadas en la identidad digital del pasajero
Soluciones biométricas para un nuevo nivel de seguridad e interacción con los visitantes
Analítica de vídeo biométrica para el marketing dirigido y el control de personal en redes de distribución
Productos biométricos para sistemas de vigilancia y video vigilancia en instituciones educativas
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¿Qué son los deepfakes y cómo se pueden detectar?

¿Qué son los deepfakes y cómo se pueden detectar?

La técnica de sustituir las caras en un vídeo es algo que ha ganado impulso rápidamente. Se le ha llamado por definición deepfake como concatenación de las palabras «aprendizaje profundo» y «falso» (en inglés deepfake, compuesta por deep learning y fake).

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Aunque la tecnología parecía ser en un inicio divertida, pronto los vídeos con políticos comenzaron a aparecer en la red. Al final resultó que una escena con caras dibujadas es una amenaza mucho mayor, porque los atacantes pueden usar este enfoque en guerras de información o venganza, especialmente debido a que es más difícil distinguir los deepfakes de una imagen real.

La inteligencia artificial deepfake utiliza la síntesis de la imagen humana: combina varias imágenes en las que una persona se captura desde diferentes ángulos y con diferentes expresiones faciales para hacer un vídeo de ellas. Al analizar las fotos, un algoritmo especial «aprende» cómo se ve y se puede mover una persona.

Tabla de Contenido

Definición Deepfake IA
DeepFace
Deepvoice
¿Cómo se elabora un deepfake?
¿Por qué son peligrosos?
¿Cómo detectar los deepfakes?
Parpadeo
Movimiento repentino
Preste atención al cuello y la cara
¿Cuál es la duración?
Fuente de grabación
¿Qué pasa con el sonido?
Detalles
Cómo protegerse de los deepfakes
El reconocimiento facial — tecnología anti-deepfake

Definición Deepfake IA

La tecnología se basa en una rama de la inteligencia artificial llamada aprendizaje profundo. Funciona con redes diseñadas para imitar el funcionamiento de los nodos de comunicación de nuestro cerebro. Múltiples capas de neuronas artificiales intercambian señales y realizan transformaciones, lo que permite al sistema detectar y amplificar patrones e incluso hacer suposiciones por sí mismo.

El software de deepfake toma un vídeo existente y sustituye un rostro por un modelo creado sintéticamente. El resultado final puede ser muy convincente, ya que el algoritmo aprende cómo se mueve y habla una persona y ofrece predicciones de su comportamiento con gran precisión.

DeepFace

DeepFace es una tecnología de síntesis de imágenes basada en la inteligencia artificial que se utiliza para reemplazar los elementos de la imagen con aquellas imágenes deseadas. Es muy peligroso si cae en manos de personas que quieran cometer algún fraude.

Deepvoice

Es lo que se conoce como deepfake de voz, es decir, la falsificación de la voz de la persona. Para ello, se toma como base la voz verdadera de un individuo, generando así mensajes que en realidad él nunca diría. Es algo hoy en día muy peligroso y puede terminar en fraude en algunas situaciones.

¿Cómo se elabora un deepfake?

Se crea con la ayuda de la tecnología deepfake, que se ejecuta mediante tecnologías de inteligencia artificial que detectan la cara de la persona en el vídeo y la pueden sustituir por otra, o hacer incluso que diga en vídeo lo que nunca diría. Es posible cambiar las caras de las personas tanto en fotos como en vídeos. A menudo, esto se usa para bromear con alguien o crear un vídeo que comprometa su reputación: por ejemplo, una grabación en la que una persona dice ciertas palabras o protagoniza películas para adultos.

Los estafadores hacen tales falsificaciones cada vez de manera más profesional. Este es el principal peligro de los deepfakes, ya que los vídeos editados son casi imposibles de distinguir de los reales. Si además las fotos y los vídeos modificados llegan a la red, millones de personas los verán rápidamente y los espectadores tomarán como válido aquello que están viendo con sus propios ojos.

Al mismo tiempo, es muy difícil para las personas sobre las cuales se ha hecho este tipo de falsificación probar más tarde que las imágenes o vídeos en los que supuestamente están presentes fueron manipulados. Si lo piensa bien, tales manipulaciones pueden no solo ser desagradables, sino incluso llevar a consecuencias graves, como en el ámbito político o legal.

¿Por qué son peligrosos?

Con la propagación de la inteligencia artificial deepfake, surgió también el peligro de desacreditar a cualquier usuario cuyas fotos estuvieran en la red. Los primeros en ser atacados fueron las personalidades públicas, cuyas imágenes son bastante abundantes. Por ejemplo, la cara del actor Nicholas Cage se convirtió en meme durante mucho tiempo; incluso él mismo es conocido por ser ilegible en la elección de papeles. Gracias a deepfake, la cara de Nicholas Cage se pudo colocar en casi todos los vídeos de películas famosas.

Dada la cantidad de fotos con las que inundamos las redes sociales, no hay escasez de material para el deepfake. El problema es que, en el futuro, los usuarios que no puedan probar que no estaban en un vídeo en particular podrían enfrentarse a, por ejemplo, una sentencia de prisión.

¿Cómo detectar los deepfakes?

Los vídeos hechos con la aplicación de software deepfake solo parecen convincentes durante unos dos o tres segundos, pero están —de cualquier manera, todavía— lejos de engañar a los usuarios.

El efecto de los ojos constantemente abiertos se asocia a deficiencias en el proceso de creación de tales clips. El hecho es que entre las imágenes que generalmente se aprende la red neuronal, no hay muchas —realmente ninguna— fotos con los ojos cerrados. Es poco probable que los usuarios almacenen o publiquen en la red las autofotos fallidas en las que salen parpadeando.

Parpadeo

Las tecnologías todavía no están tan avanzadas para hacer que los parpadeos en los deepfakes sean perfectos e, incluso, a veces hay errores que se pueden ver fácilmente.

Movimiento repentino

Al crear el deepfake, el intelecto artificial a veces puede hacer que el personaje del vídeo se mueva repentinamente, lo cual no va a verse como algo muy natural. Por esta razón, también se puede detectar el deepfake.

Preste atención al cuello y la cara

El cuello en los deepfakes casi siempre pertenece a la persona original sin pasar por una edición, así que hay que fijarse en detalles que no encajan entre la cara y el cuello en cuanto a arrugas o sombras.

¿Cuál es la duración?

Cuanto más larga sea la duración de un vídeo, habrá menos posibilidades de que sea un deepfake, ya que con cada segundo se podrán ver más fallas. Además, el intelecto artificial hoy en día no puede procesar, supongamos, un deepfake de una o dos horas fácilmente. Esto sería demasiado difícil y tendría fallos significativos.

Fuente de grabación

Si el vídeo no es de alta calidad se tiene que tener cuidado, ya que a veces los deepfakes se hacen así a propósito para que no se vean aquellos detalles que puedan dar señales de que en el vídeo se ha incluido un deepfake.

¿Qué pasa con el sonido?

El sonido en los deepfakes casi siempre es de muy mala calidad, ya que la inteligencia artificial todavía no puede hacer una copia muy natural de la persona.

Detalles

Todos estos detalles que recolectamos le pueden servir en cuanto a la detección del deepfake en la actualidad. En un futuro, a lo mejor la tecnología ha avanzado de tal modo que no se podrá saber si es un deepfake o no, pero actualmente es posible hacerlo.

Cómo protegerse de los deepfakes

Hay varios métodos para protegerse contra los deepfakes o, al menos, para luchar contra ellos.

La primera opción es su prohibición. Ya hay precedentes en el mundo en la creación de leyes contra el deepfake, como las recogidas por las autoridades de los estados de California y Texas en Estados Unidos. Además, el gobernador de California, Gavin Newsom, firmó dos leyes en esta área a principios de octubre. La primera de ellas prohíbe la creación y distribución de vídeos, audios o fotos falsas con políticos durante los sesenta días previos a cualquiera de las elecciones. La segunda está diseñada para proteger a los ciudadanos comunes y les da la oportunidad de demandar a los creadores de material falso si sus imágenes se usan en páginas porno sin su conocimiento.

El segundo enfoque es el tecnológico, ya que implica la creación de una especie de contra-tecnología capaz de detener la epidemia de los materiales deepfake. Por supuesto, Facebook, Twitter, Google y otras compañías de internet podrían, como ahora, tratar simplemente de eliminar vídeos y fotos falsos, pero dado el rápido desarrollo de la tecnología en sí y el creciente número de tales materiales, hacerlo con el tiempo será cada vez más difícil hasta, finalmente, convertirse en una tarea imposible. Solo en YouTube se ven alrededor de cinco mil millones de vídeos diariamente. Por lo tanto, las corporaciones deben unir sus esfuerzos con los científicos.

El reconocimiento facial — tecnología anti-deepfake

Cada tecnología tiene su punto débil y en el caso de los deepfakes es el anti-deepfake. Hay programas de software especiales que pueden detectar los deepfakes.

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