La cara oculta de los deepfakes: Cómo evitar que tu negocio sea víctima del fraude digital

Los deepfakes han dejado de ser una simple curiosidad tecnológica para convertirse en una amenaza real para las empresas de todos los tamaños, generando grandes preocupaciones sobre la privacidad, seguridad y la integridad de los datos. Estos contenidos falsificados, como vídeos, imágenes y audios que parecen reales, representan una amenaza creciente para las organizaciones y la sociedad, convirtiéndose en uno de los mayores desafíos tecnológicos actuales.

¿Qué son los deepfakes?

Un deepfake es una tecnología que utiliza algoritmos avanzados para crear o modificar contenido como vídeos, audios o imágenes, haciéndolos parecer reales cuando en realidad son falsificados. El término proviene de la combinación de «deep learning» (aprendizaje profundo) y «fake» (falso).

Esta tecnología ha avanzado tanto que es capaz de crear falsificaciones tan realistas que pueden ser difíciles de distinguir de contenido auténtico. Actualmente, es posible reemplazar rostros en vídeos, falsificar audios e incluso generar imágenes de personas que no existen. Esto pone en riesgo la privacidad de las personas y se ha utilizado en fraudes, desinformación y otros delitos cibernéticos.

Tecnologías que impulsan los deepfakes

Los deepfakes utilizan varias tecnologías avanzadas que permiten generar estos contenidos falsificados. Algunas de las más importantes son:

• Redes generativas adversariales (GAN): Esta tecnología se basa en la colaboración de dos redes de IA. Una, el generador, crea contenido falso, mientras que la otra, el discriminador, evalúa si el contenido es real o no. El generador y el discriminador compiten, lo que mejora gradualmente la calidad del contenido generado. Como por ejemplo, StyleGAN, que genera rostros falsos altamente realistas, o ThisPersonDoesNotExist, que crea imágenes de personas ficticias utilizando GAN.

• Redes neuronales convolucionales (CNN): Son fundamentales para analizar imágenes y vídeos, permitiendo el reconocimiento facial y la detección de movimientos faciales, lo que hace que los resultados sean visualmente realistas. Como por ejemplo, Face++, que reconoce y analiza características faciales, o OpenCV, una biblioteca que permite el reconocimiento facial y visión por computadora.

• Autocodificadores: Estas redes comprimen la información para crear representaciones más compactas de los datos. En este contexto, permiten replicar expresiones faciales y movimientos en vídeos de manera precisa. Como por ejemplo, Deepware Scanner, que detecta deepfakes analizando patrones en vídeos, o Autoencoders for Facial Reconstruction, que replica movimientos faciales en vídeos manipulados.

¿Cómo funcionan?

El proceso de creación de un deepfake sigue varios pasos:

1. Recopilación de datos: Para crear un contenido convincente, es necesario reunir una gran cantidad de datos del sujeto objetivo. Esto puede incluir vídeos, imágenes y audios de la persona que se va a replicar. Como por ejemplo, Google Image Search o YouTube pueden ser utilizados para obtener vídeos e imágenes del objetivo, mientras que Shazam o Spotify ayudan a reunir datos de su voz.

2. Entrenamiento del modelo: Una vez que se tiene el conjunto de datos, los algoritmos de IA analizan patrones faciales, gestos y características de comportamiento para entrenar el modelo. Como por ejemplo, TensorFlow o PyTorch son plataformas que permiten a los desarrolladores entrenar redes neuronales utilizando grandes volúmenes de datos de vídeos e imágenes.

3. Generación del contenido: El modelo entrenado puede entonces generar contenido sintético, como un vídeo que muestre al objetivo realizando acciones o diciendo palabras que en realidad no han ocurrido. Como por ejemplo, DeepFaceLab o Zao, aplicaciones que permiten crear deepfakes de alta calidad generando vídeos de personas en situaciones que nunca ocurrieron.

4. Perfeccionamiento: Para hacer que el contenido sea aún más realista, el modelo puede necesitar ajustes adicionales, como el perfeccionamiento de los movimientos faciales o la sincronización labial. Como por ejemplo, Adobe After Effects o FaceSwap, herramientas que permiten retocar y perfeccionar las características faciales y la sincronización en los vídeos generados.

Este proceso, que se basa en tecnologías avanzadas de IA, ha permitido que las falsificaciones sean cada vez más sofisticadas y difíciles de detectar.

Riesgos en el ámbito empresarial

Los deepfakes presentan numerosos riesgos para las organizaciones. A continuación, detallamos algunos de los más preocupantes:

1. Fraude financiero

Los delincuentes pueden usar estas tecnologías para suplantar la identidad de ejecutivos o empleados y autorizar transferencias de dinero o transacciones fraudulentas. Un ejemplo claro ocurrió en Hong Kong, donde un estafador utilizó una videollamada falsificada para suplantar al director financiero de una empresa, resultando en una transferencia fraudulenta de 39 millones de dólares.

2. Vulnerabilidad de la seguridad biométrica

El uso de deepfakes también puede eludir las medidas de seguridad biométricas, como el reconocimiento facial o la autenticación por voz. Esto abre la puerta a la apropiación de cuentas, donde los atacantes obtienen acceso no autorizado a sistemas, bancos o cuentas personales. Un ejemplo real ocurrió en 2019, cuando un ataque de deepfake logró evadir la autenticación por voz utilizada por una entidad bancaria. En este caso, los estafadores usaron un deepfake de la voz de un CEO de una empresa para engañar a empleados del banco y transferir grandes cantidades de dinero. Este incidente mostró las vulnerabilidades de las tecnologías de autenticación basadas en la voz, que pueden ser fácilmente manipuladas por contenidos falsificados.

3. Manipulación de información y reputación corporativa

Las empresas también se enfrentan a la amenaza de daños a su reputación cuando se utilizan contenidos falsificados para crear escenarios dañinos. Un vídeo manipulado de un ejecutivo de la empresa haciendo declaraciones comprometedoras o tomando decisiones equivocadas podría dañar la confianza del cliente y la imagen de la marca. Por ejemplo, durante las elecciones de 2024 en Estados Unidos, un vídeo manipulado del presidente Joe Biden haciendo declaraciones controvertidas sobre la seguridad nacional generó gran impacto. Manipulaciones como estas pueden ser devastadoras, especialmente en períodos electorales, alterando el discurso político y la confianza pública.

4. Campañas de desinformación y manipulación de mercado

Las empresas también pueden ser blanco de campañas de desinformación impulsadas por vídeos falsos que afectan la percepción pública o incluso los resultados financieros. Esta tecnología puede ser utilizada para manipular el precio de las acciones mediante la creación de declaraciones falsas de ejecutivos de empresas. Un caso relevante fue cuando un deepfake de un ejecutivo de una gran compañía fue usado para propagar información falsa, lo que alteró temporalmente el precio de sus acciones en el mercado.

¿Cómo proteger a tu empresa?

Dado el potencial de daño de los deepfakes, las organizaciones deben tomar medidas para mitigar estos riesgos. Algunas estrategias clave incluyen:

1. Implementación de tecnología de detección

Existen herramientas basadas en IA, ML y blockchain que ayudan a detectar contenido manipulado, analizando patrones en vídeos, audios e imágenes para identificar anomalías que podrían indicar falsificación. Algunas de estas herramientas incluyen Microsoft Video Authenticator, Deepware Scanner y Sensity AI, que emplean inteligencia artificial para detectar deepfakes mediante el análisis de patrones faciales y otros indicadores de manipulación. También hay soluciones como Amber Video y FaceForensics, que ofrecen análisis en tiempo real para identificar contenidos falsificados en vídeos. Además, herramientas basadas en blockchain, como Truepic y Verifiable, permiten verificar la autenticidad de los datos al registrar el contenido original en una cadena de bloques, garantizando que no haya sido alterado.

2. Formación en concienciación de seguridad

La educación continua de los empleados sobre los riesgos asociados con estas tecnologías es crucial. Los programas de capacitación deben incluir información sobre cómo identificar correos electrónicos fraudulentos, intentos de ingeniería social y otras tácticas que pueden ser potenciadas por contenidos manipulados. Un ejemplo eficaz es crear simulaciones de phishing internas, en las que los responsables de seguridad envíen correos electrónicos falsos diseñados para parecer legítimos y verifiquen qué empleados caen en la trampa. Herramientas como KnowBe4 o Cofense permiten hacer esto de manera controlada y segura. Estas simulaciones no solo ayudan a identificar puntos débiles, sino que también brindan una oportunidad para educar a los empleados sobre las mejores prácticas de seguridad, como revisar cuidadosamente las direcciones de correo electrónico e identificar señales de alerta en los mensajes.

3. Autenticación multifactor

Implementar medidas de seguridad como la autenticación multifactor (MFA) es crucial para proteger las cuentas. Herramientas como Google Authenticator, Microsoft Authenticator, Authy o Duo Security generan códigos de acceso temporales para añadir una capa extra de seguridad. Estos sistemas dificultan el acceso no autorizado incluso si se utilizan vídeos o audios falsificados. Combinado con factores biométricos o de comportamiento, MFA refuerza la protección de las cuentas ante ataques sofisticados.

4. Protocolos de verificación y respuesta a incidentes

Las empresas deben contar con protocolos establecidos para verificar comunicaciones sensibles, especialmente aquellas relacionadas con transacciones financieras. Por ejemplo, al recibir una solicitud de transferencia de dinero, se podría establecer un protocolo de verificación que incluya una llamada telefónica o el uso de una segunda autenticación digital para confirmar la identidad del solicitante. Además, se podría implementar una alerta automática en caso de que la cuenta de destino de una transferencia haya cambiado, lo que alertaría a los responsables de la transacción y detendría el proceso hasta realizar una confirmación adicional. Contar con un plan de respuesta a incidentes es esencial para gestionar cualquier ataque de esta índole. Un ejemplo de respuesta podría ser la activación de un equipo de ciberseguridad para evaluar el incidente, alertar a las autoridades competentes y notificar a los afectados de manera inmediata. Herramientas como ServiceNow o PagerDuty pueden ser útiles para coordinar y gestionar estos incidentes en tiempo real, asegurando una respuesta rápida y eficaz.

En definitiva, los deepfakes son una amenaza creciente que afecta a todos los sectores, desde la política hasta los negocios. Con las tecnologías adecuadas, formación continua y medidas de seguridad, las organizaciones pueden protegerse. Aunque la lucha será cada vez más difícil, estar preparados para detectar y responder a estos riesgos es clave para mantener la seguridad.

Fuente imagen: freepik.com