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Qué es un deepfake y por qué importa Un deepfake es un contenido audiovisual falso creado con técnicas avanzadas de inteligencia artificial que permite imitar de forma hiperrealista el rostro, la voz y los gestos de una persona real. Estas falsificaciones se generan mediante modelos de IA entrenados con miles de imágenes y audios, capaces de aprender patrones de expresión, entonación y movimiento al punto de engañar no solo a observadores humanos, sino también a sistemas de verificación automatizados. La explosión de la IA generativa y de herramientas accesibles al público derribó casi todas las barreras técnicas para producir estos contenidos: hoy basta una foto o un breve clip de voz para sintetizar un video o un audio convincente en minutos y a muy bajo costo. Esta ampliación de la capacidad de falsificación está desplazando el problema desde los laboratorios de investigación hacia el día a día de empresas, bancos, gobiernos y usuarios comunes, que ya no pueden confiar ciegamente en lo que ven o escuchan en pantalla. Cómo operan los fraudes con deepfakes Los ciberdelincuentes aprendieron a explotar la brecha entre la sofisticación de los modelos de IA generativa y la relativa fragilidad de los sistemas tradicionales de verificación de identidad. Allí donde antes se exigía la presencia física o controles biométricos presenciales, hoy abundan procesos remotos basados en selfies, videos cortos o llamadas de verificación que se han vuelto el blanco ideal de la ingeniería delictiva. Uno de los vectores en crecimiento es el uso de identidades sintéticas: perfiles enteros generados por IA —rostros que no pertenecen a ninguna persona real, documentos manipulados y datos parcialmente verídicos— diseñados para pasar por clientes legítimos. Combinando documentos falsos de alta calidad con rostros creados por modelos generativos, los atacantes intentan eludir los controles KYC (Know Your Customer) de bancos, fintechs y plataformas de servicios. Tres capas para defender la realidad En este contexto, Incode presentó este martes Deepsight como «la defensa contra deepfakes más precisa del mundo», una arquitectura multimodal diseñada para detectar y bloquear deepfakes, cámaras virtuales, inyecciones y ataques de identidad sintética en menos de 100 milisegundos. La herramienta se integra en la plataforma Incode Identity y analiza video, movimiento, comportamiento del usuario y datos de profundidad para decidir si una identidad es real o una fabricación de IA, con la promesa de hacerlo sin fricción visible para el usuario legítimo. El núcleo de Deepsight se organiza en tres capas de defensa que trabajan de manera simultánea: Capa de comportamiento Esta capa observa cómo se comporta el supuesto usuario en tiempo real, identificando microanomalías en la interacción humana que los deepfakes y bots no pueden replicar con precisión. Analiza patrones de movimiento, tiempos de reacción, ritmo de los gestos y otras señales sutiles que revelan si la persona frente a la cámara actúa de manera orgánica o si se trata de una reproducción sintética. Capa de integridad Aquí el foco no está en la cara o la voz del usuario, sino en el propio dispositivo y el origen de la señal de video. La capa de integridad valida que la cámara y el flujo de datos provengan de hardware físico confiable y no de una cámara virtual, un emulador o una fuente inyectada, bloqueando intentos como la inserción de deepfakes pregrabados en teléfonos modificados. Al cerrar esta ruta, Deepsight impide que los atacantes suplanten a un usuario simplemente conectando un archivo a la sesión de verificación. Capa de percepción Definida como el «cerebro» del sistema, esta capa está impulsada por modelos de IA multimodal capaces de analizar miles de puntos de datos por fotograma. Examina la profundidad, la coherencia del movimiento entre múltiples cuadros, la consistencia temporal y lógica de lo que ocurre en pantalla, y, sobre todo, las sutiles «huellas dactilares a nivel de píxel» que dejan las herramientas de IA generativa. La validación científica y el futuro de la identidad La tecnología de Incode fue evaluada en el estudio «Fit for purpose? Deepfake detection in the real world» («¿Adecuada para su propósito? Detección de deepfakes en el mundo real») de la Universidad de Purdue. En esa comparación, que incluyó modelos comerciales, académicos y gubernamentales, Deepsight alcanzó la mayor precisión y la menor tasa de falsos positivos. Deepsight ya se está implementando en empresas líderes como TikTok, PNC Bank, Scotiabank y Nubank, y protegió a usuarios en más de seis millones de sesiones de identidad en vivo. Su despliegue en sectores tan diversos como servicios financieros, plataformas digitales y grandes instituciones sugiere que la defensa avanzada contra deepfakes se está convirtiendo en un componente estándar de cualquier estrategia seria de ciberseguridad e identidad. La tecnología Deepsight de Incode representa un avance significativo en la detección y prevención de fraudes con deepfakes, proporcionando una defensa robusta contra las suplantaciones de identidad generadas por inteligencia artificial. Con sus tres capas de defensa, esta herramienta se posiciona como un estándar mundial en la lucha contra los engaños digitales, protegiendo la integridad y la confianza en el entorno digital.
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