Una guía completa sobre cómo detectar deepfakes e identificar contenido multimedia falso

Notas clave

• Los deepfakes pueden ser visualmente engañosos y a menudo difíciles de detectar.
• Al ampliar las imágenes se pueden revelar irregularidades que indican que se trata de deepfakes.
• El uso del análisis de metadatos es un método infalible para comprobar la autenticidad de una imagen.

Cómo detectar deepfakes: guía completa para su detección

En una era donde compartir contenido es algo cotidiano, comprender cómo identificar deepfakes es crucial. Esta guía te ofrece métodos confiables para detectar contenido generado por IA en imágenes y videos, mejorando así tu alfabetización digital.

Tipos de deepfakes que debes conocer

Los deepfakes son un fenómeno tecnológico reciente que ha evolucionado rápidamente, principalmente a través de técnicas de inteligencia artificial como la “difusión estable” y las redes generativas adversarias (GAN).

A continuación se presentan tres tipos principales de deepfakes que generan mayor preocupación:

• Tecnologías de intercambio de rostros: Permiten reemplazar el rostro de una persona por el de otra con un realismo sorprendente. Es sorprendente la precisión con la que recrean los rasgos faciales, lo que dificulta distinguirlos de la realidad.
• Generadores de voz con IA: Estas herramientas pueden imitar voces, creando audio que suena auténtico. Personas sin escrúpulos pueden usar fácilmente videos existentes para generar deepfakes de voz convincentes.
• Software de síntesis de vídeo: Este software permite a los usuarios generar vídeos falsos basados ​​en imágenes seleccionadas, como se demostró en una reciente estafa de alto perfil que defraudó a una empresa por 25 millones de dólares.

1. Identificación de pistas visuales

Inicialmente, la detección de deepfakes se basaba en anomalías visuales evidentes. Las señales de alerta incluían bordes borrosos, rasgos faciales extraños y una apariencia antinatural en general. Hoy en día, a pesar de los avances que dificultan la detección, la vigilancia de anomalías antinaturales sigue siendo crucial.

2. La técnica del “zoom in”

A menudo, los deepfakes parecen suaves a primera vista; sin embargo, al hacer zoom, se pueden exponer irregularidades como caras ocultas o rasgos deformados que delatan manipulación.

3. Análisis de metadatos de imágenes

El análisis de metadatos es uno de los métodos más fiables para detectar imágenes generadas por IA. Al examinar los metadatos de una imagen, los usuarios pueden validar su autenticidad.

Por ejemplo, en un sistema Windows, haga clic derecho en una imagen, seleccione Propiedades y luego revise la pestaña Detalles. Busque las especificaciones de la cámara, que no se encuentran en las imágenes deepfake.

4. Herramientas en línea recomendadas para la detección

Aunque existen programas de detección, muchos ofrecen resultados deficientes. Sin embargo, existen herramientas reconocidas que pueden ayudar a identificar deepfakes eficazmente.

Detector de imágenes falsas

Fake Image Detector analiza metadatos para identificar deepfakes informando errores o confirmando la autenticidad.

Fotografía forense

Foto Forensics emplea el “Análisis de nivel de error” (ELA), que ayuda a determinar si las imágenes han sido alteradas digitalmente.

Resumen

La detección de deepfakes implica el uso de diversos métodos, como la inspección visual, técnicas de zoom, análisis de metadatos y herramientas en línea avanzadas. Al comprender estas técnicas, las personas pueden protegerse de posibles desinformación.

Conclusión

Con el auge de los deepfakes, es fundamental estar bien informado sobre su detección. La práctica constante con las técnicas mencionadas ayudará a distinguir la realidad de la manipulación.

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