SEGURIDAD CORPORATIVA, E-LEARNING

La industria de la educación y certificaciones en línea está preparada para continuar su rápida adopción y expansión, con el número creciente de usuarios de aprendizaje en línea, el cual se espera aumente a 57 millones solo para 2027. Sin embargo, la tecnología de deepfake también ha estado evolucionando significativamente y representa una amenaza significativa para la integridad de estas plataformas, ya que los actores maliciosos pueden usar deepfakes para hacer cosas como hacer trampa, engañar a usuarios y/o instituciones educativas y cometer fraude contra plataformas de eLearning. Para defenderse contra estas amenazas, la tecnología de autenticación biométrica se puede aplicar de varias maneras. En este artículo, exploramos cómo los deepfakes están afectando la industria de la educación y las certificaciones en línea y cómo éstas plataformas pueden aplicar la biometría para ayudar a defenderse contra estas amenazas de IA generativa.

¿Qué son los Deepfakes?

La frase «deepfake» proviene de la combinación de los términos «deep learning» (profundo) y «fake» (falso). Aunque no tiene una definición universalmente aceptada, un deepfake generalmente significa que la persona en un contenido existente ha sido reemplazada por la apariencia de otra persona. Esencialmente, un deepfake es un contenido como una foto, audio o video que ha sido manipulado por Machine Learning (ML) e Inteligencia Artificial (IA) para hacer que parezca algo que no es. Consulta este artículo para obtener aún más detalles sobre los deepfakes y cómo funcionan.

¿Cómo pueden los Deepfakes impactar el aprendizaje y las certificaciones en línea?

Los deepfakes están engañando a personas en todo el mundo, pero algunas formas específicas en que estas amenazas podrían impactar la industria del aprendizaje y las certificaciones en línea incluyen:

1. Hacer trampa y Fraude: Los deepfakes podrían usarse para hacer trampa y fraude en exámenes y certificaciones en línea. Por ejemplo, un estudiante podría usar un deepfake para suplantar a alguien más antes y/o durante un examen, permitiéndole pasar la prueba de manera fraudulenta. Esto podría devaluar la certificación y socavar la credibilidad de la plataforma de aprendizaje en línea.
2. Manipulación de Contenido del Curso: Los actores maliciosos podrían usar deepfakes para manipular el contenido del curso, como alterar conferencias o tutoriales para transmitir información falsa. Esto podría llevar a malentendidos entre los estudiantes e impactar sus resultados de aprendizaje.
3. Videos Instructivos Falsos: Similar al punto anterior, los actores maliciosos también podrían usar deepfakes para crear videos instructivos completamente nuevos y falsos. Al suplantar a instructores o expertos, podrían difundir información falsa, engañar a los estudiantes y dañar la reputación de educadores legítimos.
4. Robo de Identidad: Los deepfakes también podrían usarse para el robo de identidad, donde un actor malicioso crea un video o audio falso suplantando a un estudiante o instructor. Esto podría usarse para obtener acceso no autorizado a cursos o certificaciones, lo que podría llevar a pérdidas financieras o daño a la reputación.
5. Daño a la Reputación: Por último, pero no menos importante, la proliferación de deepfakes en el aprendizaje en línea podría dañar la reputación de educadores e instituciones legítimos. Si se usan deepfakes para crear videos o audios falsos que suplantan a instructores respetables, se podría erosionar la confianza en la industria del aprendizaje en línea en su conjunto.

Para mitigar la amenaza de los deepfakes en el aprendizaje en línea y las certificaciones, es esencial que las plataformas de educación en línea y las instituciones implementen medidas robustas de autenticación y verificación. Esto podría incluir la autenticación biométrica, como el reconocimiento facial, para verificar la identidad de los estudiantes e instructores.

Además, educar a los estudiantes e instructores sobre los peligros de los deepfakes y cómo detectarlos puede ayudar a reducir el impacto de los actores maliciosos. Al mantenerse vigilantes y aplicar medidas proactivas, la industria del aprendizaje y las certificaciones en línea puede protegerse contra las posibles amenazas que presentan los deepfakes.

¿Cómo defiende la biometría contra los deepfakes en el aprendizaje en línea y las certificaciones?

Como se mencionó anteriormente, la tecnología de autenticación biométrica ofrece una defensa poderosa contra las amenazas de deepfake al aprovechar:

Reconocimiento Facial:

La tecnología de reconocimiento facial es uno de los métodos de autenticación biométrica más utilizados. Al analizar características faciales como el tamaño y la forma de los ojos, la nariz y la boca, los sistemas de reconocimiento facial pueden verificar la identidad de una persona con un alto grado de precisión. Cuando se aplica a la detección de deepfakes, la tecnología de reconocimiento facial puede ayudar a identificar inconsistencias en las características faciales, las cuales indican que un video o imagen ha sido manipulado.

Reconocimiento de Voz:

La tecnología de reconocimiento de voz es otro método importante de autenticación biométrica. Al analizar varios aspectos de la voz de una persona, como el tonoy el ritmo, los sistemas de reconocimiento de voz pueden verificar su identidad. En el contexto de la detección de deepfakes, la tecnología de reconocimiento de voz puede ayudar a identificar patrones de habla antinaturales o inconsistentes que pueden indicar que una grabación de video o audio ha sido manipulada.

Biometría del Comportamiento:

La biometría del comportamiento implica analizar patrones en el comportamiento de un individuo, como la velocidad de escritura, los movimientos del mouse y los patrones de deslizamiento en un dispositivo táctil. Estos patrones de comportamiento son únicos para cada individuo y se pueden utilizar para verificar su identidad. Cuando se aplica a la detección de deepfakes, la biometría del comportamiento puede ayudar a identificar anomalías en el comportamiento del usuario, las cuales pueden indicar que un video o imagen ha sido manipulado.

Biometría Multimodal:

La biometría multimodal implica combinar varios métodos de autenticación biométrica para incrementar la seguridad. Al usar una combinación de reconocimiento facial, reconocimiento de voz y biometría del comportamiento, por ejemplo, los sistemas biométricos multimodales pueden proporcionar una defensa más sólida contra las amenazas de deepfakes. Al requerir múltiples formas de autenticación biométrica, estos sistemas pueden dificultar que los actores maliciosos creen deepfakes convincentes.

Detección de Prueba de Vida:

La detección de prueba de vida es un componente crucial de la autenticación biométrica que ayuda a garantizar la autenticidad de los datos biométricos capturados. Esta tecnología está diseñada para detectar si una muestra biométrica, como una imagen facial o una grabación de voz, proviene de una persona viva o de un ataque de suplantación, como un deepfake. Los algoritmos de detección de prueba de vida analizan varios factores, como la presencia de movimientos naturales en una imagen facial o la presencia de señales fisiológicas en una grabación de voz, para determinar si los datos biométricos provienen de una persona viva.

En lo que respecta a las amenazas de deepfakes, la detección de prueba de vida es esencial para prevenir que los actores maliciosos utilicen imágenes estáticas o videos pregrabados para engañar a los sistemas de autenticación biométrica. Al verificar la vitalidad de la persona que proporciona la muestra biométrica, la tecnología de detección de prueba de vida ayuda a defenderse contra los ataques de deepfakes y garantiza la integridad del proceso de autenticación.