Cómo Detectar Deepfakes: Una Guía para Identificar Medios Falsos
A menudo compartimos fotos y videos en sitios web y redes sociales sin considerar los riesgos potenciales. Ya sea a través de voz, video o imágenes, los deepfakes se están volviendo más difíciles de detectar, ya que las tecnologías utilizadas para crearlos están en un nivel increíble de precisión. Pero no tienes que convertirte en otra víctima inocente. Esta guía muestra cómo detectar una imagen, video o sonido deepfake, de manera confiable y precisa.
Tabla de Contenidos
- ¿Qué Tipos de Deepfakes Debería Preocuparme?
- Pistas Visuales
- La Técnica del “Acercamiento”
- Uso de Metadatos de Imágenes
- Herramientas en Línea para Detectar Deepfakes
- Detector de Imágenes Falsas
- Foto Forensics
¿Qué Tipos de Deepfakes Debería Preocuparme?
El surgimiento de los deepfakes es un fenómeno muy reciente que ha sorprendido a muchos de nosotros. Sus raíces se encuentran en tecnologías de IA más nuevas, como la “difusión estable” y las redes generativas adversariales (GAN).
Hay tres tipos populares de deepfakes:
- Tecnologías de intercambio de rostros: sustituyen el rostro de una persona por otro para un intercambio irreconocible. Me quedé completamente asombrado de lo precisamente que uno de estos programas de intercambio de rostros pudo “espiar” debajo de mis gafas para crear una versión más nueva de mí. ¡Es como Photoshop, pero mucho más poderoso!
- Generadores de voz de IA: ¿no te gusta cómo suenas? Ahora puedes usar muchas tecnologías de generadores de voz de IA en línea para darte una voz sintética que suena como la real. Por supuesto, los actores malintencionados solo necesitan descargar cualquiera de tus videos originales en línea para crear una voz deepfake.
- Software de síntesis de video: hay muchas aplicaciones que pueden generar videos deepfake al subir una imagen objetivo en un video de tu elección. Recientemente, un sintetizador de video desconocido fue utilizado por una banda criminal para estafar a una empresa con sede en Hong Kong por 25 millones de dólares durante una videoconferencia de Zoom.
Muchas de las aplicaciones utilizadas para crear deepfakes se pueden encontrar legítimamente en la web, en Google Play y en la App Store. Detecta deepfakes fácilmente utilizando los siguientes métodos.
1. Pistas Visuales
La detección de deepfakes parecería un asunto simple para aquellos que pueden notar si una imagen se siente un poco “rara”. En los primeros deepfakes, a menudo podías atraparlos usando algunas señales de advertencia, como borrosidad alrededor de los bordes, un rostro excesivamente suavizado, cejas dobles, fallos o una sensación general de “no natural” en cómo encaja el rostro.
Sin embargo, la forma en que estas tecnologías han progresado, se está volviendo cada vez más difícil distinguir las imágenes y videos falsos de los reales. Aún así, puedes intentar estar atento a la borrosidad, distorsión y diferencias faciales inquietantes.
Visualmente, hay algunas evidencias obvias en la imagen falsa a la derecha: especialmente la doble papada no natural. Si necesitas más datos, compara la imagen falsa con muchas más muestras originales.
Con videos, la evidencia más obvia es cuando un deepfake no tiene movimiento natural, pero los deepfakes a menudo tienen pulsos. Irregularidades (como diferentes partes de la cara mostrando diferentes movimientos) pueden ayudar a identificar un video deepfake.
También hay indicadores biométricos, pero no entraríamos en eso ya que no es posible analizar datos biométricos utilizando aplicaciones gratuitas para smartphones o computadoras.
Consejo: hay muchas maneras de detectar imágenes generadas por IA. Echa un vistazo a algunos de los mejores métodos.
2. La Técnica del “Acercamiento”
Aunque en la superficie, una imagen deepfake parece bastante suave (es mucho menos detectable que una imagen editada en Photoshop), solo necesitas “acercarte” dentro de la imagen para detectar cualquier irregularidad. Un rostro oculto, contornos irregulares y orejas deformadas son solo algunas de las señales visibles de un deepfake.
Para detectar deepfakes en una plataforma de videoconferencia, los expertos han recomendado algunas estrategias similares. En lugar de ver al otro participante en una vista en miniatura o galería, puedes tener una vista de pantalla completa, que los ampliará para llenar toda tu pantalla.
3. Uso de Metadatos de Imágenes
De todos los métodos de detección de deepfakes de IA, este es el más infalible y es fácilmente accesible para todos. Verifica los metadatos de una imagen para identificar si es una imagen original.
En una computadora con Windows, abre las Propiedades de una imagen usando un clic derecho. Ve a la pestaña Detalles y podrás encontrar las especificaciones de la cámara, como el fabricante de la cámara, el modelo de la cámara, el tiempo de exposición, la velocidad ISO, la longitud focal y si se utilizó un flash o no. Una imagen deepfake nunca puede tener estos detalles.
En un dispositivo Mac, haz clic derecho en una imagen y selecciona Obtener información -> Más información para ver los metadatos de la imagen.
Hay algunos software de metadatos de imágenes en línea que ofrecen detalles más avanzados. Jim pl es una de las mejores herramientas y es completamente gratuita para usar.
Sube una imagen tomada con un smartphone, luego visualiza su información EXIF. Incluso si la ubicación está desactivada, los datos de Mobile Content Cloud (MCC) siempre están activados. (Está conectado al proveedor de SIM). Además, la altura, el ancho y los megapíxeles de la imagen están en sus valores máximos, lo cual es algo que las imágenes deepfake simplemente no pueden replicar.
Si eres una celebridad y tu imagen está en el dominio público, los metadatos te permiten ver tu Copyright de Perfil, que da la fecha en que se subió una imagen. Ten la seguridad de que estos datos no pueden ser falsificados.
Si tomas una captura de pantalla usando un teléfono Android, Google se convierte en el propietario del Copyright de Perfil. Lo mismo ocurre con Apple en iPhones.
Cuando subes una imagen o video deepfake para sus metadatos, no mostrará información arriba. La imagen falsa simplemente no tiene un linaje propio. Además, el tamaño/anchura de la imagen pequeña y restringida debería ser motivo de sospecha.
4. Herramientas en Línea para Detectar Deepfakes
Hay algunos software de detección de deepfakes, pero no muchos. Probamos muchas herramientas en línea para detectar deepfakes. La mayoría de ellas dan resultados inexactos y falsos positivos.
Muchas también exigen un pago por adelantado, lo cual no recomendaríamos, ya que los resultados son menos que satisfactorios. En nuestros experimentos, detectaron muchas de nuestras fotos originales como “falsas” y no pudieron identificar las deepfake.
Sin embargo, las siguientes herramientas en línea se destacan como las mejores excepciones y funcionaron bastante bien para nosotros.
Detector de Imágenes Falsas
El Detector de Imágenes Falsas es una herramienta gratuita que profundiza en los metadatos y binarios de una imagen para dar resultados directos de detección de deepfakes. Cuando tienes una imagen original, su respuesta es “No se detectó nivel de error.” Además, genera una firma de software para probar la autenticidad.
Sin embargo, el software es propenso a errores. A veces puede fallar en detectar una imagen deepfake obvia, pero hay una solución para ello.
En lugar de publicar la imagen deepfake en su tamaño original, puedes querer “acercarte” a una parte seleccionada de la imagen. Toma una captura de pantalla y analiza solo esa parte. El software identificará la misma imagen como generada por computadora.
Foto Forensics
Foto Forensics es una herramienta más avanzada que utiliza el método altamente preciso, “Análisis de nivel de error” (ELA), para detectar niveles de compresión en imágenes. Si una parte particular de una imagen tiene un nivel de error diferente, está digitalmente modificada y añadida a la imagen principal.
En este ejemplo, la cara de la imagen tiene un color y componente ELA diferente como se ve en el cuadrado negro.
Por otro lado, este ejemplo es el análisis ELA para una imagen adecuada basada en cámara. No hay irregularidades. La diferencia es demasiado sutil para que los humanos la detecten, pero las máquinas son excelentes para detectarla.
Si deseas detectar deepfakes, no hay muchas otras herramientas convincentes. Sin embargo, AI or Not es una buena y mucho más fácil de usar. Cuando el software analiza una foto real, la identificará como “Esto es probablemente humano.” También tiene el mejor rendimiento cuando se trata de identificar sonidos generados por IA.
A medida que la tecnología de detección de deepfakes es un campo en evolución, mantén los ojos abiertos para nuevos métodos. También recordemos cómo funciona Internet: incluso si estos falsos son atrapados, probablemente serán recirculados y creídos por algunas personas de todos modos. Si estás en un iPhone, puede que te interese revisar aplicaciones de IA que generan contenido.
Créditos de imagen: Pexels. Todas las capturas de pantalla por Sayak Boral.
