MADRID, 7 (Portaltic/EP)
Un grupo de investigadores ha desarrollado una nueva técnica de ‘deepfake’ que sirve para mejorar la privacidad en las redes sociales y mantener el anonimato en fotografías en las que aparezcan varias personas publicadas estas plataformas.
El ‘deepfake’ es una técnica de vídeo que utiliza la Inteligencia Artificial (IA) para crear, alterar y falsificar imágenes, que en los últimos años ha sido empleada principalmente por ciberdelincuentes para llevar a cabo sus fraudes.
Tanto es así que el FBI anunció a finales del pasado mes de julio que se había registrado un aumento de perfiles de este tipo, en el que los impostores utilizaban vídeos, imágenes, grabaciones e identidades robadas, haciéndose pasar por otra persona para obtener un puesto de trabajo en remoto.
Debido al incremento del mal uso de esta tecnología, un equipo de investigadores de la Universidad de Binghamton (Estados Unidos) e Intel Labs, que se han enfocado en un uso beneficioso de este mecanismo de enmascaramiento para mejorar la privacidad en las redes sociales.
Tal y como apuntan en el documento de la investigación, los usuarios de estas plataformas pueden publicar imágenes de personas que no ha autorizado su aparición en ellas. Además, tienen la capacidad de registrar y almacenar estas identidades independientemente de si sus propietarios han etiquetado o no a quienes aparecen en ellas.
Para promover mayor privacidad en las redes sociales y que esos usuarios tengan la oportunidad de mantener su anonimato, los investigadores se han basado en el lema ‘My Face My Choice’ (‘Mi cara, mi elección’) en la que sus rostros se sustituyen por otros lo suficientemente diferentes paraser totalmente irreconocibles en estas imágenes.
Para ello, han propuesto un sistema de anonimización que mejora la privacidad de quienes aparecen en la imagen y utiliza la técnica de enmascaramiento o ‘deepfake’ donde parece un grupo de varias personas.
Para proceder a esta falsificación, el sistema recoge la información de la fotografía y modifica los rasgos de las personas (los ojos, la nariz o la boca), porponiendo rasgos pertenecientes a usuarios del mismo géenro y de edad aproximada.
De ese modo, las personas de la imagen original pierden su identidad original y adquieren una nueva manteniendo un aspecto similar. Además, en las imágenes se conserva la pose del cuerpo y la expresión facial de esa persona.
Por otra parte, la investigación apunta a que estas modificaciones se aplican dependiendo de quien visualice la imagen. De ese modo, quien la publique siempre verá la fotografía original, pero no será así en el resto de casos.
El resto de los que aparecen en ella verán los rostros originales de las personas que figuran en su lista de amigos. Aquellas con las que no tenga ningún tipo de contacto, pero que sí aparezcan en la foto, se motrarán modificados mediante la técnica de ‘deepfake’.
Como consecuencia de la aplicación de esta técnica, los usuarios creerán estar viendo la fotografía original y esta, a su vez, presentará nuevos detalles que distan de los rasgos propios de cada una de las personas que aparecen en ella.
Los investigadores han comentado en el apartado de conclusiones del estudio, en el que se exponen varios ejemplos de esta técnica, que “como sistema prototipo siempre hay un margen de mejora” y que el resultado del ‘deepfake’ depende en gran medida de aspectos como la resolución o la orientación de las caras.
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