TEMA 3.2 Análisis forense digital: cómo verificar la autenticidad de imágenes, vídeos y otros contenidos digitales
En la era digital actual, la prevalencia de imágenes manipuladas, vídeos editados y contenidos inventados hace cada vez más difícil discernir la verdad de la ficción. Por ello, la capacidad de verificar la autenticidad de los contenidos digitales mediante la ciencia forense digital se ha convertido en una habilidad indispensable.
A lo largo de este módulo queremos que conozcas las técnicas para verificar la autenticidad de imágenes, vídeos y otros contenidos digitales, así como la forma de cultivar una actitud de atención al detalle al examinar los contenidos digitales.
• Familiarizarse con las técnicas de verificación de la autenticidad
Una de las principales técnicas para verificar la autenticidad de los contenidos digitales es la búsqueda inversa de imágenes.
Plataformas como Google Images, TinEye y Yandex permiten a los usuarios subir una imagen o introducir su URL para buscar imágenes visualmente similares en toda la web. Al realizar una búsqueda inversa de imágenes, los usuarios pueden determinar si una imagen ha circulado en otro lugar en línea y evaluar su originalidad.
Otra técnica importante es el examen de los metadatos. Los metadatos contienen información valiosa sobre cuándo y cómo se creó, modificó y compartió un archivo digital.
Herramientas como ExifTool y Adobe Photoshop permiten a los usuarios ver y analizar los metadatos incrustados en imágenes y vídeos. Al examinar los metadatos, los usuarios pueden verificar la autenticidad de los contenidos digitales y detectar cualquier alteración o manipulación.
• Aplicar las competencias relativas al análisis de metadatos
Al analizar metadatos, es fundamental prestar atención a los detalles.
Presta mucha atención a las marcas de tiempo, las coordenadas GPS y otros campos de metadatos para asegurarte de que coinciden con el contexto del contenido digital. Por ejemplo, si una supuesta imagen de un acontecimiento reciente contiene una marca de tiempo de hace varios años, puede indicar que la imagen ha sido alterada o tergiversada.
Además, es esencial comprender las limitaciones de los metadatos. Aunque los metadatos pueden proporcionar información valiosa sobre la autenticidad de los contenidos digitales, también pueden ser manipulados o eliminados por completo. Además, para realizar una evaluación exhaustiva, se recomienda corroborar el análisis de metadatos con otras técnicas de verificación, como la búsqueda inversa de imágenes y el análisis forense.
• Cultivar una actitud atenta a los detalles
Cultivar una actitud de atención al detalle es primordial a la hora de examinar la autenticidad de los contenidos digitales.
Prestar especial atención a las incoherencias en la iluminación, las sombras y la perspectiva puede ayudar a identificar imágenes y vídeos manipulados o trucados. Además, el escrutinio de pequeños detalles como pixelación, desenfoque y artefactos puede revelar indicios de manipulación.
Además, mantenerse informado sobre las nuevas tendencias y avances en las técnicas de manipulación digital es esencial para mantener la vigilancia. Con la proliferación de la tecnología deepfake y los contenidos generados por IA, estar al tanto de los últimos avances en forense digital es fundamental para evaluar con precisión la autenticidad de los contenidos digitales.
• IA y Deepfake: ¿demasiado tarde o justo a tiempo?
La tecnología deepfake se refiere al uso de algoritmos de IA y aprendizaje automático para crear contenidos visuales o sonoros de apariencia realista pero fabricados. Estas manipulaciones pueden ir desde alterar las expresiones faciales o la voz de alguien hasta sintetizar por completo nuevos contenidos que parezcan auténticos.
Los deepfakes han acaparado una gran atención debido a su potencial para difundir desinformación, manipular la opinión pública e incluso facilitar el fraude.
Un ejemplo de tecnología deepfake es la creación de vídeos sintéticos que superponen el rostro de un individuo sobre el cuerpo de otra persona, haciendo que parezca que está diciendo o haciendo algo que en realidad nunca hizo. Por ejemplo, se han creado vídeos deepfake que muestran a políticos pronunciando discursos que nunca pronunciaron o a famosos realizando actividades en las que nunca participaron.
Las técnicas de generación de imágenes basadas en IA pueden crear imágenes fotorrealistas de personas, lugares u objetos inexistentes.
Un ejemplo destacado de contenido generado por IA es la creación de imágenes de “retratos profundos”, que utilizan algoritmos de IA para generar retratos realistas de personas que no existen. Estas imágenes se crean entrenando una red generativa adversarial (GAN), un tipo de arquitectura de IA, en un conjunto de datos de retratos reales.
La GAN consta de dos redes neuronales: un generador, que crea nuevas imágenes, y un discriminador, que evalúa el realismo de las imágenes generadas. Mediante un proceso de entrenamiento iterativo, el generador aprende a producir retratos cada vez más realistas que no se distinguen de las fotografías reales.
Como se informa en un interesante artículo del Washington Post, algunas empresas, entre ellas Reality Defender y Deep Media, han creado herramientas que detectan deepfakes basándose en la tecnología fundamental utilizada por los generadores de imágenes de IA.
Al mostrar decenas de millones de imágenes etiquetadas como falsas o reales a un algoritmo de IA, el modelo empieza a ser capaz de distinguir entre las dos, construyendo un “entendimiento” interno de qué elementos pueden delatar una imagen como falsa. Las imágenes pasan por este modelo y, si detecta esos elementos, declarará que la imagen ha sido generada por IA.
Las herramientas también pueden resaltar las partes de la imagen que la IA considera falsas. Mientras que los humanos podrían considerar que una imagen está generada por la IA por un número extraño de dedos, la IA suele acercarse a una zona de luz o sombra que considera que no es del todo correcta.
En conclusión, la ciencia forense digital desempeña un papel vital en la verificación de la autenticidad de imágenes, vídeos y otros contenidos digitales en una era plagada de desinformación y manipulación.
Si se familiariza con las técnicas de verificación de la autenticidad, aplica sus conocimientos sobre el análisis de metadatos y cultiva una actitud atenta a los detalles, podrá navegar por el panorama digital con confianza y discernimiento, garantizando que la verdad prevalezca en una era de engaño digital.
