Se espera que la nueva plataforma de detección de videos falsos de Intel denominada FakeCatcher, haga frente a la estimación de Gartner, que advierte más de un 20% de ataques a través de Deepfakes.
Los avances tecnológicos en la actualidad han logrado desarrollar diversos métodos de ataque. Uno de los métodos innovadores y con perspectiva a una evolución constante en el mundo de la ciberdelincuencia son los DeepFake. Anteriormente, mencionamos mediante una nota de Netskope, que los ciberdelincuentes utilizan los DeepFake como nuevo método de ataque a empresas.
Es que, tomando en cuenta que los DeepFake utilizan una técnica basada en inteligencia artificial, podemos persibir el enorme daño que puede provocar a las empresas como la desinformación, implicación en delitos, daño a la propia imagen y estafas económicas, entre otros daños. Según un estudio realizado por la consultora Entelgy, el 74% de los responsales de TI considera los deepfakes como una gran amenaza con la que hay que tener mucha precaución. Por su parte Gartner, estima que para el 2023 más del 20% de los ataques utilizarán Deepfakes como principal método de acción malisiosa.
Bajo este contexto es que Intel, ha desarrollado un método de prevención ante esta amenaza, la empresa ha creado FakeCatcher, una tecnología que puede detectar videos falsos o DeepFake con una precisión del 96 %. Esta plataforma de detección de falsificación profunda, es el primer detector de falsificación en tiempo real del mundo que devuelve resultados en milisegundos.
Según Ilke Demir, científica investigadora Sénior del Personal de Intel Labs, “Los videos deepfake están en todas partes ahora. Probablemente ya los han visto en videos de celebridades haciendo o diciendo cosas que en realidad nunca hicieron”.
FakeCatcher, es un detector de videos falsos que utiliza hardware y software de Intel y se ejecuta en un servidor e interactúa a través de una plataforma basada en la web. Cuenta con un conjunto de herramientas que forman una estructura optimizada. Los equipos utilizaron OpenVin, para ejecutar modelos de IA para algoritmos de detección de rostros y puntos de referencia.
Mediante Intel Integrated Performance Primitives, se optimizan los bloques de visión por computadora, y basándose en el conjunto de herramientas para procesar imágenes y videos en tiempo real de OpenCV. Mientras que los bloques de inferencia, se optimizaron con Intel Deep Learning Boost y con Intel Advanced Vector Extensions 512. Ahora bien, los bloques de medios se optimizaron con Intel Advanced Vector Extensions 2.
Según Gartner, las empresas gastarán alrededor de $188 mil millones en soluciones de ciberseguridad, es por ello que con FakeCatcher los usuarios distinguen de una manera más precisa entre contenido real y falso, lo cual significa un gran aporte a la seguridad de las compañías.
