Cómo las empresas pueden afrontar los Deepfakes

La tecnología de la Inteligencia Artificial (IA) se está disparando, lo que está creando una infinidad de nuevos problemas en múltiples áreas. La IA ha hecho prácticamente imposible para una persona normal distinguir entre lo falso y lo real. Ante ello, empresas de todo tipo corren ahora el riesgo de ser estafadas por fraudes sintéticos y deepfakes, lo que hace que se pregunten cómo evitar el robo de identidad digital.

Por otro lado, también estamos viendo cómo se utiliza la IA en siniestros ataques de ingeniería social dirigidos contra la vida privada de las personas. Por ejemplo, un hombre en China envió recientemente $622,000 dólares a un estafador tras una videollamada que creyó fue realizada por un amigo. Es probable que casos como estos continúen en el futuro.

Las estadísticas de Sumsub muestran que la prevalencia del fraude deepfake creció considerablemente desde 2022 hasta el primer trimestre de 2023:

  • De 2022 al primer trimestre de 2023, la proporción de deepfakes entre todos los tipos de fraude aumentó 4,500% en Canadá, 1,200% en Estados Unidos, 407% en Alemania y un 392% en Reino Unido.
  • En el primer trimestre de 2023, el mayor número de deepfakes procedía del Reino Unido y España, con 11.8% y 11.2% de fraudes a nivel mundial por deepfake, respectivamente, seguidos de Alemania (6.7%) y Países Bajos (4.7%). Estados Unidos ocupó el quinto lugar, representando 4.3% de los casos.
  • En el primer trimestre de 2023, una elevada proporción del fraude consistió en deepfakes en Australia (5.3%), Argentina (5.1%) y China (4.9%).

Para ponerlo en números absolutos, desde 2022 hasta el primer trimestre de 2023, la proporción de fraude consistente en deepfakes, aumentó de 0.1% a 4.6% en Canadá, de 0.2% a 2.6% en Estados Unidos, de 1.5% a 7.6% en Alemania y de 1.2% a 5.9% en Reino Unido.

¿Qué son los deepfakes?

Son un tipo de fraude de identidad que utiliza el machine learning para generar un personaje falso o suplantar la identidad de una persona real utilizando fotos y vídeos manipulados. A su vez, el fraude sintético es un término más general que hace referencia a los contenidos creados mediante IA que suelen utilizar los estafadores. Tanto los deepfakes como el fraude sintético se basan en las mismas tecnologías de IA.

Utilizamos fotos de dos mujeres e intercambiado sus rostros mediante la tecnología «deepfakes«. Esta imagen se modificó de buena fe y únicamente con fines de información general. Fuente: Unsplash

¿Cuáles son los sectores más afectados?

Cualquier industria que trabaje con clientes de forma remota es vulnerable al fraude sintético y a los deepfakes. Por el momento, los sectores más afectados son las fintech, pagos, criptomonedas y juegos de apuestas. Esto se debe a que la gran mayoría de los clientes son captados en línea sin comunicación cara a cara.

Liveness y Deepfake: detección contra el fraude generado por IA

El ojo humano no será capaz de distinguir entre un adecuado deepfake y una persona real. Sin embargo, la solución viene de la misma tecnología que creó el problema: la Inteligencia Artificial.

Sumsub ha desarrollado tecnología de IA para detectar deepfakes, incorporada a la tecnología liveness, que detecta fácilmente los intentos de robo de identidad digital y autentica a los usuarios reales en cuestión de segundos.

En un futuro próximo, las tecnologías de IA seguirán desarrollándose rápidamente, y es probable que surjan fraudes sintéticos más sofisticados, que afectarán a muchos más sectores. Por lo tanto, las empresas tienen que ir por delante de los delincuentes, y buscar un proveedor antifraude que les sugiera cómo prevenir el robo de identidad digital y les ofrezca soluciones de detección de fraudes deepfake de primera calidad para mantener las plataformas digitales, personas y comunidades a salvo de las constantes amenazas