lunes 18 de noviembre de 2019

TECNO

¿Verdadero o falso? Enterate qué son los “deepfakes” y cómo detectarlos

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13 de octubre de 2019 · 13:15 hs.

Los videos falsificados conocidos están cada vez más presentes en las redes sociales, pero las compañías de tecnología todavía no saben cómo manejarlos. Desde Trump a Macri, las ingeniosas animaciones sumamente difíciles de detectar.

Si te gustan las redes sociales habrás escuchado hablar de los 'deepfakes', esos vídeos en los que digitalmente consiguen modificar el rostro de una persona y cambiarlo por el de otra o hacer que esa cara gesticule de una forma diferente a la real. Son lo último en tecnología y los ejemplos van desde Donald Trump hasta Mark Zuckerberg.

Según datos de la empresa de ciberseguridad Deeptrace, en menos de un año el número de estos clips se ha doblado. En total, han encontrado 14.698 vídeos realizados con esta técnica, mientras que en diciembre de 2018 solo dieron con 7.964. Pero esto no es lo único sorprendente del artículo, también han destacado que el 96% de estas animaciones son contenidos pornográficos muy rentables.

Como informaron algunos expertos en esta técnica, la mayoría de estos videos están construidos con la cara de un famoso, o una famosa, generada por ordenador que reemplaza a la del personaje original.

Sin embargo, no sólo este tipo de videos se hacen con rostros de famosos. Como indicaron los investigadores de Deeptrace, los cuatro principales sitios web de pornografía con 'deepfakes' (todos con ingresos por publicidad en la web) han conseguido 134 millones de visitas en sus vídeos.

Ahora bien, ¿Cómo evitar que te engañen? Si bien cada vez los vídeos son más complejos y tienen más calidad, hay pequeños trucos que nos pueden ayudar a ver que eso que estamos consumiendo no es real. No es fácil copiar de forma fehaciente la gesticulación de una persona en un determinado momento, al menos es difícil por ahora, y eso se ve claramente en el parpadeo. Los personajes de los 'deepfakes' parpadean mucho menos que los actores reales, por lo que ha creado una herramienta que detecta con un 95% de fiabilidad.

Otras señales pueden ser el tono de la piel o la iluminación. Lo mismo que en el caso anterior, hay que intentar fijarse bien si hay una diferencia de tonalidades entre una parte y otra del vídeo.

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