Adiós a los timos por videollamada: Honor lanza tecnología que detecta si la imagen de quien te llama es un deepfake

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Adiós a los timos por videollamada: Honor lanza tecnología que detecta si la imagen de quien te llama es un deepfake

En un avance significativo en la lucha contra el fraude y la seguridad en las comunicaciones, Honor, marca líder en tecnología móvil, ha lanzado una innovadora tecnología de detección de deepfakes que revoluciona la forma en que nos comunicamos a través de videollamadas. Esta tecnología avanzada es capaz de detectar si la imagen de quien te llama es auténtica o si se trata de una imagen generada por inteligencia artificial, conocida como deepfake. Con esta herramienta, los usuarios podrán disfrutar de una mayor confianza y seguridad al realizar videollamadas, ya que podrán determinar con certeza si la persona al otro lado de la pantalla es quien dice ser.

Honor lanza tecnología que detecta deepfakes en videollamadas

Las estafas por Internet son delitos en los que los estafadores utilizan diversas técnicas para engañar a las personas y obtener su dinero, información personal o acceso a sus cuentas. Son cada vez más comunes y pueden presentarse de muchas formas, incluyendo correos electrónicos falsos, sitios web fraudulentos, phishing, fraudes de inversión, ventas falsas en tiendas en línea y, más recientemente, deepfakes y ataques de ingeniería social.

Dentro de esta problemática, con el auge de la inteligencia artificial, los deepfakes se están popularizando y han comenzado a preocupar cada vez más a los expertos en ciberseguridad. Se trata de imágenes manipuladas, generalmente vídeos, que hacen parecer que una persona está diciendo o haciendo algo que en realidad no ha dicho o hecho.

La herramienta de Detección de Deepfakes por IA de Honor

La herramienta de Detección de Deepfakes por IA de Honor

En un esfuerzo por combatir el creciente problema del fraude digital, la firma tecnológica china Honor ha presentado su innovadora herramienta de Detección de Deepfakes por IA. Esta tecnología, revelada durante el discurso principal en el MWC Shanghai 2024, pretende revolucionar la forma en que los usuarios se protegen contra el contenido manipulado digitalmente directamente en su móvil.

Se trata de un sistema desarrollado para identificar y prevenir fraudes digitales, así como la manipulación de contenido visual. Esta herramienta se centra en detectar deepfakes, que son medios digitales creados o alterados mediante técnicas avanzadas de inteligencia artificial para parecer auténticos, pero que en realidad son falsificados.

Para lograrlo, analiza información fotograma por fotograma, evaluando factores como el contacto visual, la iluminación y la claridad de la imagen para detectar defectos imperceptibles a simple vista. Entrenada con un vasto conjunto de datos de vídeos e imágenes relacionados con estafas online, esta tecnología puede identificar contenido manipulado en solo tres segundos, emitiendo una advertencia inmediata al usuario.

Esta nueva tecnología de Honor, la primera del mundo que se ejecuta directamente en el móvil, se presenta en un contexto donde los deepfakes se han convertido en amenazas significativas. Pueden ser utilizados para desinformación, fraudes financieros, extorsión y daño a la reputación, lo que subraya la importancia de contar con herramientas avanzadas para detectar y prevenir estos riesgos.

Utilizando la IA para proteger nuestra vista

Además de la herramienta enfocada en los deepfakes, Honor también ha mostrado su tecnología de Protección Ocular contra el Desenfoque por IA. Se trata de un sistema desarrollado en respuesta al aumento global de casos de miopía inducidos por el uso prolongado de pantallas.

¿Cómo funciona? Simula gafas de desenfoque en la pantalla del dispositivo, ayudando a mantener una visión central clara y ralentizando el proceso de elongación del ojo. Según estudios, esta tecnología puede disminuir la miopía transitoria en un promedio de 13 grados después de leer durante 25 minutos, ofreciendo un alivio significativo para los usuarios.

Daniel Martín

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