- Los deepfakes engañan cada vez más a los usuarios para que cometan fraudes y estafas
- Los ataques impulsados por IA representan ahora el 16% de las infracciones
- Es necesario detectar fallos faciales/de audio y solicitudes de dinero urgentes para identificar falsificaciones
Los deepfakes, tecnología que utiliza inteligencia artificial (IA) para sintetizar audio, vídeo e imágenes realistas de personas reales, han evolucionado hasta el punto en que incluso las personas atentas pueden ser engañadas con relativa facilidad.
Al crear multimedia que muestra a celebridades, políticos o líderes tecnológicos haciendo cosas que nunca dijeron o hicieron, los estafadores de Internet llevan a las personas a autorizar transferencias fraudulentas o a “invertir” en proyectos falsos en plataformas de inversión falsas. En algunos casos, incluso pudieron crear una emergencia falsa (como un accidente automovilístico o un intento de robo), lo que llevó a los familiares a apresurarse a pagar.
Hoy en día, el 16% de todas las infracciones implican ataques impulsados por IA (según datos de IBM), siendo el phishing y los deepfakes uno de los métodos más citados, afirma Danny Mitchell, escritor de ciberseguridad de Heimdall Security, y después de profundizar en las crecientes tácticas de estafa, descubrió que tiene una manera de compartir. TechRadar Pro.
El artículo continúa a continuación.
Cuatro pasos efectivos para detectar un deepfake
Según Mitchell, una de las formas de detectar un deepfake es hacer movimientos faciales inusuales o parpadear.
“Los vídeos deepfake pueden tener dificultades con la mecánica sutil de la expresión humana”, escribió Mitchell. “Esté atento a los bordes faciales borrosos, parpadeos inconsistentes o expresiones que no coinciden con la emoción que se expresa”.
También sostiene que a veces el audio de los vídeos Deepfake puede estar ligeramente apagado. Las voces generadas por IA pueden tener una monotonía apagada o un ritmo inusual, mientras que el ruido de fondo puede sonar artificial.
Además, los vídeos deepfake suelen tener desajustes en los movimientos de los labios, ya que la sincronización entre el habla y los labios suele ser imperfecta. Esto es especialmente visible al hablar a velocidades rápidas.
Por lo tanto, detectar deepfakes se reduce a la búsqueda de píxeles. Pero hay otras formas de detectar una falsificación y es estar al tanto del contenido del mensaje. Mitchell dice que las solicitudes urgentes de dinero o información confidencial, que presionan a los usuarios para que actúen rápidamente, son señales de alerta comunes a las que los usuarios deben prestar atención.
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