Cómo los Deepfakes Pueden Amenazar el Face ID y los Sistemas Biométricos

La llegada de los deepfakes ha introducido una nueva forma de vulnerabilidad en la seguridad biométrica. Este acto permite a las personas eludir los sistemas de reconocimiento facial con asombrosa facilidad. Es tan simple como crear videos que imitan las expresiones faciales, movimientos y mannerismos de una persona.

Mientras que algunas personas pueden verlo desde un aspecto positivo, los actores maliciosos utilizan estos trucos de manera negativa. Pueden desbloquear tus teléfonos inteligentes. Incluso pueden eludir el acceso a información sensible. Como resultado, la amenaza presentada por los deepfakes crece día a día. ¿Cuáles son estos riesgos y cómo puedes protegerte? Acompáñanos en este viaje para descubrir los detalles.

La Ciencia de Cómo Funciona el Face ID y los Sistemas Biométricos

La seguridad biométrica se basa en una idea simple. Nuestros cuerpos tienen ciertas características que nos hacen distintos de los demás. Las empresas, como las instituciones financieras y de seguridad, aprovechan estas características para añadir capas adicionales de protección. ¿Cuáles son estas características únicas?

• Las huellas dactilares son patrones únicos en cada persona;

• Las estructuras faciales, incluyendo formas y características distintas que hacen que cada cara sea especial;

• Los patrones del iris que son casi imposibles de replicar;

• La identificación por voz, que coincide con el tono, la entonación y la pronunciación.

Todo esto es una gran idea, pero hay un inconveniente: la tecnología avanzada ahora puede crear réplicas digitales que imitan nuestras supuestas características únicas.

Duplicados Digitales: Una Grieta en el Sistema de Seguridad Biométrica

El contenido de video que imita a las personas siempre se presenta como risible y divertido, hasta que deja de serlo. Esa es la situación con los deepfakes. Pero primero, ¿cómo funciona el deepfake?

Los deepfakes son videos o grabaciones de audio falsos que utilizan inteligencia artificial para imitar o copiar a alguien. Esto incluye replicar la voz, la cara o las expresiones de una persona. Se crean utilizando un tipo de aprendizaje automático que puede hacer que lo falso se vea muy real. Es esencialmente la suplantación digital de una persona, que, en la mayoría de los casos, nunca es por una buena causa.

En 2018, los deepfakes se consideraban adorables y divertidos. Sin embargo, se ha transformado rápidamente de manipulaciones risibles a herramientas sofisticadas para estafas, robo de identidad y suplantación biométrica. La mayoría de los sistemas biométricos, diseñados para hacer coincidir escaneos en vivo con identidades almacenadas, luchan por detectar falsificaciones generadas por IA.

Por ejemplo, una empresa del Reino Unido perdió más de $240,000 en una estafa de deepfake de voz, mientras que una empresa energética europea transfirió $25 millones después de que un video sintético y una voz clonada suplantaran a su CEO.

Además, los deepfakes pueden falsificar identidades con fotos, voces y documentos realistas. Esto permite fácilmente a los estafadores abrir cuentas bancarias falsas, solicitar préstamos o cometer delitos financieros. Si no te inquietaba la amenaza que presentan los deepfakes antes, ahora deberías estarlo.

Las Plataformas en Línea Son Objetivos Principales

Si te preguntas por qué las plataformas en línea emplean cifrado de alta gama, es porque los actores maliciosos trabajan horas extra. Los sitios web con billeteras de dinero real y dependencia de la verificación de ID remota son, como puedes imaginar, objetivos principales.

En 2023, Sensity AI informó un aumento del 300% en los ataques de deepfake. Esto está dirigido a los sistemas de verificación biométrica, incluidos los utilizados para KYC en finanzas, criptomonedas y juegos en línea.

Existen algunos sistemas biométricos comunes, incluidos la verificación KYC, inicios de sesión de cuentas y prevención de fraudes. La mayoría de estos sistemas cuentan con opciones de acceso facial o de huellas dactilares, y ahí es donde los deepfakes pueden causar daño.

Consecuencias de las Actividades de Deepfake

Cada acción tiene sus consecuencias. Lo que comenzó como entretenimiento se ha convertido en una pesadilla para la mayoría de las personas. El contenido de deepfake causa una serie de efectos negativos, algunos de los cuales hemos puesto en perspectiva a continuación.

• Erosión de la Confianza: Los deepfakes podrían dañar reputaciones cuando su contenido se difunde. Socavan la confianza que las personas tienen en ciertas personas e instituciones, como los bancos.

• Pérdidas Financieras: Las estafas relacionadas con deepfakes pueden resultar en pérdidas financieras significativas para individuos y organizaciones. Las personas lo pierden todo en un instante. Y se vuelve difícil recuperarse porque el daño es irreparable.

• Seguridad Nacional: Los deepfakes pueden ser utilizados para crear mensajes o contenido falsos que pueden comprometer la seguridad nacional. También pueden engañar a funcionarios o sistemas desprevenidos para que divulguen información sensible. Así que si te preguntas por qué el gobierno gasta tanto en actualizar software y tecnología, ahora tienes una idea.

¿Se Puede Hacer Algo Contra la Suplantación de Deepfake?

En 2021, algunos investigadores chinos utilizaron máscaras 3D y videos generados por IA para eludir los sistemas de reconocimiento facial en terminales de pago. Acciones como estas hacen que la suplantación de deepfake sea una preocupación creciente en el mundo digital. No te preocupes, porque hay métodos que se han diseñado para ofrecer cierta protección.

• Autenticación Biométrica Multimodal: Esta estrategia combina múltiples factores biométricos, como el reconocimiento facial, de voz y de huellas dactilares. Piensa en ello como una mejora de la seguridad al hacer que sea el doble, o incluso el triple de difícil para los estafadores obtener acceso. Después de todo, no es tan fácil suplantar múltiples rasgos simultáneamente.

• Detección de Vitalidad: Esta es una estrategia que a menudo utilizan las empresas fintech. Esta tecnología asegura que la persona que presenta sus datos biométricos sea real. Puede detectar movimientos suaves o sutiles, incluidos patrones de parpadeo y expresiones faciales, que a menudo son replicados imperfectamente por la tecnología de deepfake.

• Herramientas de Detección de Deepfake: Estas herramientas de detección analizan datos biométricos. Buscan signos de manipulación o presentación fraudulenta. En la mayoría de los casos, están diseñadas para detectar anomalías en patrones de voz, reconocimiento facial y escaneo de huellas dactilares.

• Verificación Basada en Blockchain: Los sistemas de gestión de identidad basados en blockchain te ponen en control de tus propios datos, pero en una infraestructura de seguridad avanzada. Además, es inmutable por naturaleza. En términos simples, los datos almacenados en la blockchain no pueden ser alterados o eliminados. Lo que eso te da es un registro permanente de transacciones y verificación de identidad.

• Educación y Conciencia: Todos caen en algunos trucos tecnológicos, incluso los expertos totales, así que no hay nada de qué avergonzarse. Sin embargo, mantenerse actualizado con las herramientas de detección de deepfake puede ayudarte a evitar posibles deepfakes. Estamos hablando de campañas de concienciación pública e incluso desafíos emocionantes para atraer atención.

Biométricos vs. Deepfake: Cara a Cara

Las investigaciones muestran que se espera que el mercado de detección de deepfake crezca a $3.9 mil millones para 2029. Esto se debe en gran parte a que las amenazas están creciendo más rápido que los sistemas de protección. Sin embargo, el uso de biométricos sigue planteando un desafío significativo con estos deepfakes. ¿Cómo se han enfrentado entre sí?

El Futuro de los Sistemas de Seguridad Biométrica

Los deepfakes pueden no ser fáciles de identificar todo el tiempo. Se están volviendo demasiado sofisticados y accesibles, y simplemente seguirán haciéndolo. Esto plantea una amenaza muy real para la seguridad biométrica.

Ahora, con aplicaciones gratuitas que generan deepfakes convincentes disponibles, este problema ya no está confinado a una audiencia de nicho. Sin embargo, las defensas y los muros de protección también están evolucionando simultáneamente. Las empresas tecnológicas están desarrollando sistemas de detección impulsados por IA. Los reguladores están estableciendo estándares. Incluso los consumidores están tomando más conciencia de los riesgos. La batalla ya no es unilateral, y eso es lo que importa.