by drmunozcl
Share
Por drmunozcl
Compartir
Vivimos en una era donde la confianza en la información digital es clave. Sin embargo, con los avances en inteligencia artificial, es cada vez más difícil distinguir entre lo real y lo falso. Esto abre la puerta a un nuevo tipo de amenaza: los deepfakes.
Un deepfake es un contenido audiovisual manipulado mediante inteligencia artificial, principalmente aprendizaje profundo (deep learning), para imitar voces, rostros o expresiones de personas reales. Este tipo de contenido se utiliza para crear falsos testimonios, suplantar identidades, difundir desinformación o ejecutar fraudes.
La gravedad de los deepfakes radica en su capacidad para:
- Crear noticias falsas que influyen en la opinión pública.
- Suplantar directivos o empleados en ataques de ingeniería social (ej. fraudes financieros).
- Afectar la reputación de personas u organizaciones mediante falsos escándalos.
- Manipular evidencia audiovisual en procesos legales o políticos.
Un deepfake combina algoritmos de redes neuronales (GANs) con grandes volúmenes de datos audiovisuales para generar contenido falso de apariencia real. Aunque también tienen aplicaciones positivas (cine, accesibilidad), su uso malicioso representa una amenaza creciente para la seguridad digital, la privacidad y la democracia.
¿Cómo reconocer un deepfake?
- Desincronización labial o parpadeo poco natural.
- Sombras, iluminación o fondos inconsistentes.
- Articulación robótica o gestos incoherentes.
- Análisis con herramientas de verificación como Deepware Scanner o Sensity.
Ejemplo real:
En 2020, una empresa fue víctima de fraude cuando un deepfake de voz replicó a su CEO, solicitando una transferencia bancaria urgente. El banco realizó la operación creyendo que era auténtico.
¿Cómo protegerse?
- Capacitar a los equipos sobre ingeniería social y manipulación audiovisual.
- Implementar protocolos de verificación múltiple en comunicaciones sensibles.
- Usar herramientas de detección de deepfakes en entornos críticos.
- Mantenerse informado sobre los avances en IA y ciberamenazas emergentes.
Relacionado:
Conclusión
Los deepfakes representan una amenaza silenciosa pero poderosa, capaz de manipular la percepción, dañar reputaciones y facilitar delitos digitales. Educarse y establecer controles preventivos es clave para afrontar esta nueva realidad digital.
MANTENTE INFORMADO
Suscríbete a nuestro newsletter gratuito.
Un análisis de brecha (Gap Analysis) es una evaluación que compara la situación actual de una organización frente a un estándar o marco de referencia. En el caso de ISO 27001, permite identificar qué controles de seguridad de la información ya se cumplen y cuáles requieren mejoras o aún no están implementados. Puedes leer más
La superficie de ataque crece más rápido que los presupuestos. Entre nubes híbridas, SaaS, teletrabajo y terceros, cada decisión técnica añade vectores potenciales. En este contexto, entender y aplicar con rigor el papel evaluación de riesgos ciberseguridad marca la diferencia entre reaccionar a incidentes o prevenirlos con prioridad y método. Sin una evaluación de riesgos,
Las aplicaciones modernas se construyen con librerías open source y paquetes de terceros. Software Composition Analysis (SCA) permite identificar, evaluar y mitigar riesgos derivados de esas dependencias: vulnerabilidades conocidas, problemas de licenciamiento y componentes obsoletos. Para equipos de TI y seguridad, SCA aporta visibilidad accionable y acelera la respuesta ante incidentes. ¿Qué es Software Composition
En gestión de vulnerabilidades, el ruido de falsos positivos frena la respuesta. Vulnerability Exploitability eXchange (VEX) resuelve ese problema al indicar si una CVE es explotable en un producto y versión específicos, con base en declaraciones formales del proveedor. Así, VEX complementa el SBOM y acelera la priorización. Definición de Vulnerability Exploitability eXchange (VEX) VEX
