El sector de la formación y las certificaciones en línea está abocado a continuar su rápida adopción y expansión, y se prevé que el número de usuarios de la formación en línea aumente hasta los 57 millones solo de aquí a 2027. Sin embargo, la tecnología «deepfake» también ha evolucionado significativamente y supone una grave amenaza para la integridad de estas plataformas, ya que los actores malintencionados pueden utilizar los «deepfakes» para, por ejemplo, hacer trampa, engañar a los usuarios o a las instituciones educativas y cometer fraudes contra las plataformas de e-learning. Para defenderse de estas amenazas, la tecnología de autenticación biométrica puede aplicarse de varias maneras. En este artículo, analizamos cómo los «deepfakes» están afectando al sector de la educación y las certificaciones en línea y cómo las plataformas pueden aplicar la biometría para ayudar a defenderse de estas amenazas de la IA generativa.
¿Qué son los «deepfakes»?
El término «deepfake» surge de la combinación de los términos «deep learning» y «fake». Aunque no existe una definición universalmente aceptada, un deepfake suele referirse a la sustitución de una persona que aparece en un contenido existente por la imagen de otra persona. En esencia, un deepfake es un contenido —como una foto, un archivo de audio o un vídeo— que ha sido manipulado mediante el aprendizaje automático (ML) y la inteligencia artificial (IA) para que parezca algo que no es. Echa un vistazo a este artículo para obtener más detalles sobre los deepfakes y cómo funcionan.
¿Cómo pueden afectar los «deepfakes» al aprendizaje en línea y a las certificaciones?
Los «deepfakes» están engañando a personas de todo el mundo, pero entre las formas concretas en que estas amenazas podrían afectar al sector de la formación y la certificación en línea se incluyen:
- Trampas y fraude: Los «deepfakes» podrían utilizarse para hacer trampas y cometer fraude en exámenes y certificaciones en línea. Por ejemplo, un estudiante podría utilizar un «deepfake» para suplantar a otra persona antes o durante un examen, lo que le permitiría aprobar la prueba de forma fraudulenta. Esto podría restar valor a la certificación y socavar la credibilidad de la plataforma de aprendizaje en línea.
- Manipulación del contenido de los cursos: Los actores malintencionados podrían utilizar «deepfakes» para manipular el contenido de los cursos, por ejemplo, alterando clases o tutoriales con el fin de transmitir información falsa. Esto podría dar lugar a malentendidos entre los estudiantes y afectar a sus resultados de aprendizaje.
- Vídeos instructivos falsos: Al igual que en el punto número dos, los actores malintencionados también podrían utilizar «deepfakes» para crear vídeos instructivos falsos y totalmente nuevos. Al suplantar la identidad de profesores o expertos, podrían difundir información falsa, engañar a los alumnos y dañar la reputación de los educadores legítimos.
- Robo de identidad: Los «deepfakes» también podrían utilizarse para cometer robos de identidad, en los que un actor malintencionado crea un vídeo o un audio falso suplantando la identidad de un estudiante o un profesor. Esto podría utilizarse para obtener acceso no autorizado a cursos o certificaciones, lo que podría provocar pérdidas económicas o daños a la reputación.
- Daño a la reputación: Por último, pero no por ello menos importante, la proliferación de los «deepfakes» en la formación en línea podría dañar la reputación de los educadores y las instituciones legítimas. Si se utilizan los «deepfakes» para crear vídeos o audios falsos en los que se suplantada la identidad de formadores de prestigio, se podría minar la confianza en el sector de la formación en línea en su conjunto.
Para mitigar la amenaza que suponen los «deepfakes» en la formación en línea y las certificaciones, es fundamental que las plataformas e instituciones de educación en línea apliquen medidas sólidas de autenticación y verificación. Entre ellas podría figurar la autenticación biométrica, como el reconocimiento facial, para verificar la identidad de los alumnos y los formadores.
Además, informar a los alumnos y a los formadores sobre los peligros de los «deepfakes» y sobre cómo detectarlos puede ayudar a reducir el impacto de los actores malintencionados. Manteniéndose alerta y aplicando medidas proactivas, el sector de la formación en línea y las certificaciones puede protegerse frente a las posibles amenazas que plantean los «deepfakes».
¿Cómo ayuda la biometría a protegerse contra los «deepfakes» en la formación en línea y las certificaciones?
Como se ha mencionado anteriormente, la tecnología de autenticación biométrica ofrece una defensa eficaz contra las amenazas de los «deepfakes» gracias a:
Reconocimiento facial:
La tecnología de reconocimiento facial es uno de los métodos de autenticación biométrica más utilizados. Mediante el análisis de rasgos 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 los rasgos faciales que indiquen que un vídeo o una imagen han sido manipulados.
Reconocimiento de voz:
La tecnología de reconocimiento de voz es otro método importante de autenticación biométrica. Mediante el análisis de diversos aspectos de la voz de una persona, como el tono, la timbre y la cadencia, 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 poco naturales o incoherentes que puedan indicar que una grabación de vídeo o audio ha sido manipulada.
Biometría conductual:
La biometría conductual consiste en analizar patrones de comportamiento de una persona, como la velocidad al teclear, los movimientos del ratón y los patrones de deslizamiento en un dispositivo con pantalla táctil. Estos patrones de comportamiento son únicos para cada persona y pueden utilizarse 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 vídeo o una imagen han sido manipulados.
Biometría multimodal:
La biometría multimodal consiste en combinar varios métodos de autenticación biométrica para mejorar la seguridad. Al utilizar una combinación de reconocimiento facial, reconocimiento de voz y biometría conductual, por ejemplo, los sistemas biométricos multimodales pueden ofrecer una defensa más sólida frente a las amenazas de los «deepfakes». Al exigir varias formas de autenticación biométrica, estos sistemas pueden dificultar que los atacantes creen «deepfakes» convincentes.
Liveness Detection:
Liveness detection es un componente fundamental de la autenticación biométrica que ayuda a garantizar la autenticidad de los datos biométricos que se recogen. Esta tecnología está diseñada para detectar si una muestra biométrica, como una imagen facial o una grabación de voz, procede de una persona real o de un ataque de suplantación, como un «deepfake». Los algoritmos de Liveness detection analizan diversos 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 proceden de una persona real.
En lo que respecta a las amenazas de deepfake, la tecnología « liveness detection » es esencial para evitar que los actores malintencionados utilicen imágenes estáticas o vídeos pregrabados para suplantar los sistemas de autenticación biométrica. Al verificar que la persona que proporciona la muestra biométrica está viva, la tecnología « liveness detection » ayuda a defenderse de los ataques de deepfake y garantiza la integridad del proceso de autenticación.
