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Destacados del informe de Veriff sobre las amenazas de deepfake y las estrategias de protección
Nueva York, 08 de agosto de 2024 — Veriff, un proveedor preferido de verificación de identidad global, publicó un informe, Deepfakes Deep Dive, que examina el auge de la tecnología deepfake, sus implicaciones para la economía digital y las estrategias para mitigar los riesgos asociados. A medida que los deepfakes generados por IA se vuelven más sofisticados, el informe ofrece información a las empresas y a los individuos sobre cómo protegerse contra el fraude.

“Los deepfakes no son necesariamente un fenómeno nuevo. Hemos lidiado con esta amenaza durante años. Sin embargo, la capacidad impulsada por GenAI de impersonar la semejanza de un usuario crea problemas graves de seguridad para las empresas en línea,” dice Rishi Chauhan, Director de Producto para Identidad y Fraude en Veriff.
En el informe, Veriff ha identificado cuatro técnicas comunes adoptadas por los estafadores a medida que utilizan IA y aprendizaje profundo en sus actividades: Intercambios de Cara, Sincronización de Labios, Títeres y GANs & Autoencoders. Chauhan menciona el Intercambio de Caras, en particular, como un área que está mejorando constantemente. “No avanza de golpe cada año, pero cada pocos meses. Los videos también están mejorando; hoy en día, hay muchas formas en que podemos ver si es un video deepfake, pero en algún momento, será difícil para los humanos ver estos detalles”, agrega. Solo en 2023, aproximadamente 500,000 deepfakes de voz y video fueron circulados a nivel mundial.
El peligro de los deepfakes es que pueden ser utilizados para atacar cuentas existentes y abrir fraudulentamente nuevas. Las empresas con procesos de gestión de identidad disjuntos e inconsistentes y una ciberseguridad deficiente son especialmente vulnerables.
“Para mantenerse por delante de los defraudadores, las empresas necesitan un enfoque multilayer en constante evolución que combine una variedad de herramientas de mitigación de amenazas. Desafortunadamente, no existe una solución única”, comenta Rishi Chauhan. Sugiere que hay algunos elementos esenciales que una estrategia coordinada debe incluir:
- Verificaciones exhaustivas de documentos de identidad
- Examinación de atributos clave del dispositivo
- Tratar la ausencia de datos como un factor de riesgo
- Contrarrestar la IA para identificar imágenes manipuladas
- Detección de patrones entre sesiones y clientes
- Análisis biométrico de imágenes fotográficas y de video
“Ya sea que utilice IDV, verificación de documentos u otras herramientas, cuanto más controles y puntos de datos tenga, más difícil será para los estafadores,” añade Rishi Chauhan.
Para más hallazgos y recomendaciones de expertos, accede al informe completo Deepfakes Deep Dive y a la Caja de Herramientas para la Prevención del Fraude. Encuentra un resumen del informe con los puntos clave del blog de Veriff.