El creciente uso de deepfakes es una amenaza creciente para las empresas y la sociedad a medida que avanza la tecnología. A continuación se ofrecen tres consejos para que las empresas combatan esta amenaza.
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Las mejoras tecnológicas hacen avanzar significativamente las empresas y nuestras sociedades. Sin embargo, el progreso también trae consigo nuevos riesgos que son difíciles de afrontar. La Inteligencia Artificial (IA) está a la vanguardia de la tecnología emergente. Está encontrando su camino hacia más aplicaciones que nunca.
Desde la automatización de tareas administrativas hasta la identificación de impulsores comerciales ocultos, la IA tiene un inmenso potencial comercial. Sin embargo, el uso malicioso de la IA puede dañar a las empresas y provocar una pérdida extrema de credibilidad.
El FBI destacó recientemente una tendencia creciente causada por la adopción del trabajo remoto, donde actores maliciosos utilizaban deepfakes para hacerse pasar por entrevistados para trabajos en empresas estadounidenses. Estos actores robaron las identidades de ciudadanos estadounidenses con la intención de obtener acceso a los sistemas de las empresas. Las implicaciones para el espionaje y la seguridad corporativos son inmensas.
¿Cómo pueden las empresas combatir el creciente uso de deepfakes incluso cuando la tecnología que los impulsa se vuelve más poderosa que nunca? A continuación se muestran algunas formas de mitigar los riesgos de seguridad.
Verificar autenticidad
Volver a lo básico suele funcionar mejor cuando se lucha contra la tecnología avanzada. Los deepfakes se crean robando la información de identificación de una persona, como sus fotografías e información de identificación, y utilizando un motor de inteligencia artificial para crear su imagen digital. A menudo, los actores maliciosos utilizan vídeos, audio y gráficos existentes para imitar los gestos y el habla de sus víctimas.
Un caso reciente puso de relieve los extremos en los que los actores malintencionados utilizan esta tecnología. Una serie de líderes políticos europeos creyeron haber conversado con el alcalde de Kiev, Vitali Klitschko, solo para ser informados de que habían interactuado con un deepfake.
La oficina del alcalde de Berlín finalmente descubrió la estratagema después de que una llamada telefónica a la embajada de Ucrania revelara que Klitschko estaba comprometido en otro lugar. Las empresas harían bien en estudiar las lecciones de este incidente. La verificación de identidad y los controles aparentemente simples pueden revelar el uso de deepfake.
Las empresas enfrentan riesgos de encuentros con deepfake al entrevistar a posibles candidatos para puestos vacantes remotos . Hacer retroceder las normas de trabajo remoto es poco práctico si las empresas desean contratar a los mejores talentos en estos días. Sin embargo, pedir a los candidatos que muestren algún tipo de identificación oficial, grabar entrevistas en vídeo y exigir a los nuevos empleados que visiten las instalaciones de la empresa al menos una vez inmediatamente después de la contratación mitigará los riesgos de contratar a un actor deepfake.
Si bien estos métodos previenen poco ante los riesgos de deepfake , reducen la probabilidad de que un actor malintencionado obtenga acceso a los secretos de la empresa cuando se implementan juntos. Así como la autenticación de dos factores previene el acceso malicioso a los sistemas, estos métodos analógicos pueden crear obstáculos para el uso de deepfake.
Otros métodos analógicos incluyen la verificación de las referencias del solicitante, incluida su fotografía e identidad. Por ejemplo, envíe la fotografía del solicitante a la autoridad y pídales que validen si conocen a esa persona. Verifique las credenciales de la referencia interactuando con ella en dominios oficiales o comerciales.
Combatir el fuego con fuego
La tecnología Deepfake aprovecha los algoritmos de aprendizaje profundo (DL) para imitar las acciones y gestos de una persona. El resultado puede ser espeluznante . La IA puede crear imágenes en movimiento y vídeos aparentemente realistas de nosotros con solo unos pocos puntos de datos.
Los métodos analógicos pueden combatir los deepfakes, pero llevan tiempo. Una solución para detectar rápidamente los deepfakes es utilizar la tecnología contra sí misma. Si los algoritmos DL pueden crear deepfakes, ¿por qué no usarlos también para verlos?
En 2020, Maneesh Agrawala de la Universidad de Stanford creó una solución que permitía a los cineastas insertar palabras en las oraciones de los sujetos del vídeo frente a la cámara. Los cineastas se alegraron porque no tendrían que volver a filmar escenas debido a fallos de audio o diálogo. Sin embargo, las implicaciones negativas de esta tecnología fueron inmensas.
Conscientes de este problema, Agrawala y su equipo contrarrestaron su software con otra herramienta basada en inteligencia artificial que detectaba anomalías entre los movimientos de los labios y la pronunciación de las palabras. Los deepfakes que imponen palabras en videos con la voz de un sujeto no pueden alterar sus movimientos de labios o expresiones faciales.
La solución de Agrawala también se puede implementar para detectar imposiciones de rostros y otras técnicas estándar de deepfake. Como ocurre con todas las aplicaciones de IA, mucho depende de los datos con los que se alimenta el algoritmo. Sin embargo, incluso esta variable revela una conexión entre la tecnología deepfake y la solución para combatirla.
Los deepfakes utilizan datos sintéticos y conjuntos de datos que se extrapolan de sucesos del mundo real para dar cuenta de múltiples situaciones. Por ejemplo, los algoritmos de datos artificiales pueden procesar datos de un incidente en un campo de batalla militar y recopilarlos para crear aún más incidentes. Estos algoritmos pueden cambiar las condiciones del terreno, las variables de preparación de los participantes, las condiciones del armamento, etc., y alimentar las simulaciones.
Las empresas pueden utilizar datos sintéticos de este tipo para combatir los casos de uso de deepfake. Al extrapolar datos de los usos actuales, la IA puede predecir y detectar casos de uso extremos y ampliar nuestra comprensión de cómo están evolucionando los deepfakes.
Fuente: Entrepreneur
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