Hoy en día, el auge de la tecnología deepfake amenaza con tener un impacto más significativo en las empresas y sus clientes, más allá de crear videos entretenidos. Los actores maliciosos, que van desde ciberdelincuentes hasta agentes patrocinados por el estado, están encontrando aplicaciones nefastas para los deepfakes, que tienen el potencial de causar daños generalizados. Al explotar la credibilidad y autenticidad de este medio fabricado, estos malos actores pueden engañar, manipular y defraudar a organizaciones y sus clientes. Para las empresas con ofertas y soluciones de todo tipo, comprender las formas en que los deepfakes pueden usarse en contra de sus clientes es crucial para desarrollar estrategias efectivas para mitigar su impacto y protegerse contra su mal uso.

¿Qué son los Deepfakes?

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

¿Cómo pueden los Deepfakes Impactar a Tus Clientes?

Aunque los deepfakes han ganado atención por su valor de entretenimiento y potencial creativo, también presentan riesgos serios para las empresas y sus clientes. Aquí hay algunas formas comunes en que los actores maliciosos pueden explotar los deepfakes:

• Contenido Fraudulento: Una de las amenazas más inmediatas de los deepfakes es su uso potencial en la creación de contenido fraudulento. Los actores maliciosos podrían usar deepfakes para suplantar a individuos en videos, haciendo que parezca que están diciendo o haciendo cosas que nunca hicieron. A nivel personal o empresarial, esto podría usarse para difundir información falsa, dañar reputaciones o incluso cometer fraude.
• Ataques de Ingeniería Social: Los deepfakes también podrían usarse en ataques de ingeniería social, donde los atacantes manipulan a individuos para que divulguen información sensible o tomen acciones perjudiciales. Por ejemplo, un video deepfake podría usarse para suplantar a un CEO instruyendo a un empleado para que transfiera fondos a una cuenta fraudulenta.
• Campañas de Desinformación: Los deepfakes podrían ser armados en campañas de desinformación para difundir información falsa y manipular la opinión pública. Al crear videos convincentes de figuras políticas u otras figuras públicas diciendo o haciendo cosas que no hicieron, los actores maliciosos podrían sembrar caos y confusión.
• Robo de Identidad: Los deepfakes podrían usarse para robar la identidad de alguien, creando videos o imágenes falsos que parezcan ser el individuo. Esto podría usarse para acceder a cuentas sensibles o cometer otras formas de fraude.
• Sabotaje y Espionaje: Los deepfakes también podrían usarse con fines de sabotaje o espionaje. Por ejemplo, un video deepfake podría usarse para manipular el precio de las acciones de una empresa o dañar su reputación.

Es importante que individuos y organizaciones estén conscientes de estos riesgos y tomen medidas para protegerse, como usar métodos de autenticación fuertes (como la biometría) y ser cautelosos con los medios manipulados. Para los consumidores, esto significa elegir proveedores y soluciones que consideren estas amenazas de IA generativa y ofrezcan una protección sólida contra ellas. Para los líderes empresariales, es esencial considerar estas preocupaciones y tomar las acciones necesarias para proteger a los clientes y a su negocio.

¿Cómo defiende la biometría contra los deepfakes?

Como se mencionó anteriormente, la tecnología de autenticación biométrica ayuda a organizaciones de todas las formas y tamaños a ofrecer una defensa poderosa contra las amenazas de deepfakes mediante el aprovechamiento de:

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 que 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 tono, la intensidad y 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 no naturales o inconsistentes, que puedan indicar que una grabación de video o audio ha sido manipulada.

Biometría Conductual:

La biometría conductual implica analizar patrones en el comportamiento de un individuo, como la velocidad de escritura, los movimientos del ratón y los patrones de deslizamiento en un dispositivo con pantalla 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 conductual puede ayudar a identificar anomalías en el comportamiento del usuario, que puedan indicar que un video o imagen ha sido manipulado.

Biometría Multimodal:

La biometría multimodal implica combinar varios métodos de autenticación biométrica para mejorar la seguridad. Al usar una combinación de reconocimiento facial, reconocimiento de voz y biometría conductual, por ejemplo, los sistemas biométricos multimodales pueden proporcionar una defensa más robusta 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 asegurar 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 cuanto 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 suplantar imágenes reales en sistemas de autenticación biométrica. Al verificar la prueba de vida de la persona que proporciona la muestra biométrica, la tecnología de detección de prueba de vida ayuda a defenderse de los ataques de deepfakes y asegura la integridad del proceso de autenticación.