Hoy en día, las tecnologías emergentes desafían la capacidad de las personas para distinguir entre lo real y lo falso, especialmente cuando se trata de imágenes y videos que circulan por las redes sociales e Internet. La llegada de la Inteligencia Artificial (IA) generativa ha llevado la falsificación de los recursos visuales a un nivel extremo, disparando a miles el número de engaños visuales de alta calidad y, en consecuencia, de las ciberestafas.
En su análisis, el experto en seguridad de Kaspersky, Stan Kaminsky, destaca cómo las falsificaciones digitales, especialmente con la proliferación de la IA generativa, han alcanzado un nivel completamente nuevo de engaños, incrementando las cifras en miles de fraudes. Sin embargo, este tipo de prácticas para engañar a los usuarios, desde imágenes manipuladas hasta la viralización de deepfakes, van más allá de la mera autenticidad visual, puesto que tiene una relación directa con la ciberseguridad. Además, la confianza en la veracidad de los medios de comunicación con contenido visual se está cuestionando como nunca. “Parece que hemos perdido la capacidad de confiar en nuestros ojos”, asegura Kaminsky.
En este sentido, los estafadores han estado utilizando imágenes y vídeos falsos para engañar a las víctimas, haciendo que desembolsen su dinero durante años. Entre las prácticas más comunes llevadas a cabo por parte de los ciberdelincuentes, se encuentran las fotografías utilizadas con fines sociales, como la imagen de un cachorro abandonado que “necesita ayuda”; de un personaje público que promueve algunos planes sospechosos; o, incluso, una fotografía de una tarjeta de crédito que aseguran que le pertenece a un conocido. Los estafadores también utilizan imágenes generadas por IA para los perfiles falsos en sitios de citas y redes sociales.
“Las estafas más sofisticadas hacen uso de vídeos y audios falsos del jefe de la víctima o de un familiar para que cumplan con las peticiones de loa ciberdelincuentes. Recientemente, un empleado de una institución financiera fue engañado para que transfiriera 25 millones de dólares a ciberdelincuentes. Éstos habían pactado una supuesta videollamada con el director financiero y compañeros de la víctima, todos deepfakes”, destaca el experto.
Para evitar ser víctima de este tipo de ciberestafas, el especialista comparte tres estrategias para verificar la autenticidad y el origen de imágenes y vídeos:
- Búsqueda inversa de imágenes. Tratar de encontrar anomalías en la imagen en sí no ayudará mucho, pero puedes intentar buscar copias de la fotografía online. Para ello, contamos con herramientas como la búsqueda inversa de imágenes en Google y TinEye, que pueden ayudarnos a rastrear el origen de una imagen y detectar su uso engañoso en línea.
- Análisis de metadatos y errores. Algunos métodos populares incluyen el análisis de metadatos de imágenes y el análisis de nivel de error (ELA, por sus siglas en inglés), que comprueba si hay herramientas de compresión JPEG para identificar las manipulaciones de las imágenes.
- Coalición para la Procedencia y Autenticidad del Contenido (C2PA). La C2PA incluye algunos de los principales actores de las industrias de la informática, la fotografía y los medios de comunicación y busca establecer un estándar industrial para verificar la autenticidad de las imágenes desde su creación hasta su publicación en línea.
“Es fundamental abordar este desafío desde una perspectiva multidisciplinaria que integre comunicación, tecnología y ciberseguridad. Las falsificaciones digitales no solo rompen la confianza en la información, sino que también representan una amenaza para la seguridad y la privacidad de los usuarios en línea”, concluye el experto en seguridad de Kaspersky.
Puedes leer el artículo completo de Stan Kaminsky en el siguiente enlace.
