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Las 7 mejores herramientas y técnicas para detectar deepfakes (febrero de 2026)
En la era digital, los deepfakes se han convertido en una importante amenaza a la autenticidad del contenido en línea. Estos sofisticados videos generados por IA pueden imitar de manera convincente a personas reales, lo que hace cada vez más difícil distinguir la realidad de la ficción. Sin embargo, a medida que la tecnología detrás de los deepfakes ha avanzado, también lo han hecho las herramientas y técnicas diseñadas para detectarlos. En este blog, exploraremos las cinco principales herramientas y técnicas de detección de deepfakes disponibles en la actualidad.
1. Defensor de la realidad
Reality Defender es una plataforma de detección de deepfakes diseñada para combatir amenazas generadas por IA en múltiples tipos de medios, incluidas imágenes, videos, audio y texto. Mediante un enfoque multimodelo patentado, la plataforma permite a las empresas, los gobiernos y varias industrias detectar y abordar deepfakes y medios sintéticos con alta precisión. La tecnología de detección de Reality Defender opera con un modelo probabilístico que no requiere marcas de agua ni autenticación previa, lo que le permite identificar manipulaciones en tiempo real.
La plataforma ofrece herramientas intuitivas, como una aplicación web de arrastrar y soltar y una API escalable, para gestionar de manera eficiente volúmenes pequeños y grandes de contenido. Reality Defender también proporciona un análisis de IA explicable, que ofrece información útil a través de probabilidades de manipulación codificadas por colores e informes PDF detallados. Diseñada para brindar flexibilidad, la plataforma es independiente de la plataforma y puede integrarse sin problemas en los flujos de trabajo existentes, lo que permite a los clientes defenderse de manera proactiva contra el fraude sofisticado impulsado por IA.
Con un equipo de investigación activo, Reality Defender se adapta continuamente a las tecnologías deepfake en evolución, manteniendo una defensa sólida contra amenazas en los medios, las finanzas, el gobierno y más.
Características clave de Reality Defender
- Reality Defender detecta deepfakes en imágenes, videos, audios y textos para empresas y gobiernos.
- Proporciona detección en tiempo real y sin marcas de agua para una rápida autenticación de contenido.
- Accesible a través de una aplicación web o API escalable para una integración flexible.
- Proporciona conocimientos claros sobre manipulación para orientar las acciones de respuesta.
- Actualizado continuamente para combatir las amenazas cambiantes de la IA.
2. Centinela
(Imagen: Centinela)
Sentinel es una plataforma líder de protección basada en IA que ayuda a gobiernos democráticos, agencias de defensa y empresas a frenar la amenaza de los deepfakes. La tecnología de Sentinel es utilizada por organizaciones líderes en Europa. El sistema funciona permitiendo a los usuarios subir contenido digital a través de su sitio web o API, que posteriormente se analiza automáticamente para detectar falsificaciones de IA. El sistema determina si el contenido es un deepfake y proporciona una visualización de la manipulación.
La tecnología de detección de deepfakes de Sentinel está diseñada para proteger la integridad de los medios digitales. Utiliza algoritmos avanzados de IA para analizar los medios subidos y determinar si han sido manipulados. El sistema proporciona un informe detallado de sus hallazgos, que incluye una visualización de las áreas alteradas. Esto permite a los usuarios ver exactamente dónde y cómo se han manipulado los medios.
Características clave de Sentinel:
- Detección de falsificación profunda basada en IA
- Utilizado por organizaciones líderes en Europa
- Permite a los usuarios cargar medios digitales para su análisis
- Proporciona una visualización de la manipulación.
3. Atestigua
(Imagen: Attestiv)
Attestiv ha presentado una solución de detección de deepfakes de calidad comercial diseñada para particulares, influencers y empresas. Esta plataforma, disponible con acceso anticipado, permite a los usuarios analizar vídeos o enlaces a vídeos en redes sociales para detectar contenido deepfake. La solución de Attestiv resulta especialmente oportuna, dada la creciente amenaza que representan los deepfakes para las valoraciones del mercado, los resultados electorales y la ciberseguridad.
La plataforma utiliza un análisis de inteligencia artificial patentado para proporcionar una puntuación y un desglose completo de los elementos falsos, señalando exactamente dónde se encuentran en cada vídeo. Esta tecnología es especialmente valiosa para sectores que exigen altos niveles de integridad, seguridad y cumplimiento, como la banca, los seguros, el sector inmobiliario, los medios de comunicación y la atención sanitaria.
Características principales de la plataforma de detección de deepfakes de Attestiv:
- Versión básica gratuita con opciones premium y empresariales disponibles
- Analiza tanto los vídeos subidos como los enlaces a redes sociales.
- Proporciona puntuación y desglose detallado de elementos falsos.
- Utiliza tecnología patentada y propia de inteligencia artificial y aprendizaje automático.
- Examina el contenido de IA generativa, el reemplazo de rostros, las alteraciones de sincronización de labios y otras ediciones.
- Aplica “huellas digitales” únicas a los videos para futuras comprobaciones de autenticidad
4. Detector de deepfake en tiempo real de Intel
(Imagen: Intel)
Intel ha introducido un detector de falsificaciones profundas en tiempo real conocido como FakeCatcher. Esta tecnología puede detectar videos falsos con una tasa de precisión del 96% y arrojar resultados en milisegundos. El detector, diseñado en colaboración con Umur Ciftci de la Universidad Estatal de Nueva York en Binghamton, utiliza hardware y software de Intel, se ejecuta en un servidor y se conecta a través de una plataforma basada en la web.
FakeCatcher busca pistas auténticas en videos reales, evaluando lo que nos hace humanos: un "flujo de sangre" sutil en los píxeles de un video. Cuando nuestro corazón bombea sangre, nuestras venas cambian de color. Estas señales de flujo sanguíneo se recopilan de todo el rostro y los algoritmos traducen estas señales en mapas espaciotemporales. Luego, mediante el aprendizaje profundo, puede detectar instantáneamente si un video es real o falso.
Características principales del detector de deepfake en tiempo real de Intel:
- Desarrollado en colaboración con la Universidad Estatal de Nueva York en Binghamton
- Puede detectar videos falsos con una tasa de precisión del 96 %
- Devuelve resultados en milisegundos
- Utiliza un "flujo de sangre" sutil en los píxeles de un video para detectar falsificaciones profundas
5. Verificamos
(Imagen: WeVerify)
WeVerify es un proyecto destinado a desarrollar métodos y herramientas inteligentes de análisis de desinformación y verificación de contenido humano en el circuito. El proyecto se centra en analizar y contextualizar las redes sociales y el contenido web dentro del ecosistema en línea más amplio para exponer el contenido fabricado. Esto se logra a través de la verificación de contenido multimodal, el análisis de redes sociales, la desacreditación microdirigida y una base de datos pública basada en blockchain de falsificaciones conocidas.
Características clave de WeVerify:
- Desarrolla métodos y herramientas inteligentes de análisis de desinformación y verificación de contenido humano en el circuito.
- Analiza y contextualiza las redes sociales y el contenido web.
- Expone contenido fabricado a través de verificación de contenido multimodal, análisis de redes sociales y desacreditación micro-dirigida
- Utiliza una base de datos pública basada en blockchain de falsificaciones conocidas
6. Herramienta de autenticación de video de Microsoft**
(Imagen: Microsoft)
Video Authenticator Tool de Microsoft es una poderosa herramienta que puede analizar una foto fija o un video para proporcionar una puntuación de confianza que indique si los medios han sido manipulados. Detecta el límite de fusión de los elementos falsos profundos y sutiles en escala de grises que son indetectables para el ojo humano. También proporciona esta puntuación de confianza en tiempo real, lo que permite la detección inmediata de falsificaciones profundas.
Video Authenticator Tool utiliza algoritmos avanzados de inteligencia artificial para analizar los medios y detectar signos de manipulación. Busca cambios sutiles en los elementos de la escala de grises de los medios, que a menudo son un signo revelador de una falsificación profunda. La herramienta proporciona una puntuación de confianza en tiempo real, lo que permite a los usuarios determinar rápidamente si los medios son auténticos o no.
Características clave de la herramienta Video Authenticator de Microsoft:
- Analiza fotos fijas o videos
- Proporciona una puntuación de confianza en tiempo real
- Detecta cambios sutiles en la escala de grises
- Permite la detección inmediata de deepfakes
7. Detección de falsificaciones profundas utilizando discrepancias entre fonemas y visemas
Esta técnica innovadora, desarrollada por investigadores de la Universidad de Stanford y la Universidad de California, explota el hecho de que los visemas, que denotan la dinámica de la forma de la boca, a veces son diferentes o inconsistentes con el fonema hablado. Esta inconsistencia es un defecto común en los deepfakes, ya que la IA a menudo tiene dificultades para hacer coincidir perfectamente el movimiento de la boca con las palabras habladas.
La técnica de desajuste fonema-visema utiliza algoritmos avanzados de IA para analizar el vídeo y detectar estas inconsistencias. Compara el movimiento de la boca (visemas) con las palabras habladas (fonemas) y busca cualquier discrepancia. Si se detecta una discrepancia, es un claro indicio de que el vídeo es un deepfake.
Características clave de la detección de falsificaciones profundas mediante discrepancias entre fonemas y visemas:
- Desarrollado por investigadores de la Universidad de Stanford y la Universidad de California
- Explota las inconsistencias entre visemas y fonemas en deepfakes
- Utiliza algoritmos avanzados de IA para detectar discrepancias
- Proporciona una fuerte indicación de deepfake si se detecta una falta de coincidencia
Visita Detección de Deepfake →
El futuro de la detección de falsificaciones profundas
A medida que navegamos por el panorama digital del siglo XXI, el espectro de las falsificaciones profundas se cierne sobre nosotros. Estos videos generados por IA, que pueden imitar de manera convincente a personas reales, representan una amenaza significativa para la autenticidad del contenido en línea. Tienen el potencial de interrumpir todo, desde las relaciones personales hasta las elecciones políticas, lo que hace que la necesidad de herramientas y técnicas de detección de falsificaciones profundas sea más crítica que nunca.
Las cinco herramientas y técnicas de detección de deepfakes que hemos explorado en este blog representan la vanguardia de este campo. Utilizan algoritmos avanzados de IA para analizar y detectar deepfakes con una precisión impresionante. Cada herramienta y técnica ofrece un enfoque único para la detección de deepfakes, desde el análisis de los sutiles elementos en escala de grises de un video hasta el seguimiento de las expresiones faciales y los movimientos de los sujetos.
Sentinel, por ejemplo, utiliza IA para analizar medios digitales y determinar si han sido manipulados, proporcionando una visualización de la manipulación. La herramienta Video Authenticator de Microsoft, por otro lado, proporciona una puntuación de confianza en tiempo real que indica si una foto o un vídeo ha sido manipulado. Estas herramientas, junto con las demás que hemos mencionado, lideran la lucha contra los deepfakes, ayudando a garantizar la autenticidad del contenido en línea.
Sin embargo, a medida que la tecnología detrás de los deepfakes sigue avanzando, también deben hacerlo nuestros métodos de detección. El desarrollo de la tecnología deepfake es un objetivo que se mueve rápidamente, y nuestras herramientas y técnicas deben evolucionar para mantener el ritmo. Esto requerirá investigación y desarrollo continuos, así como la colaboración entre investigadores, empresas tecnológicas y legisladores.
Además, es importante recordar que la tecnología por sí sola no puede resolver el problema de los deepfakes. La educación y la concienciación también son cruciales. Todos debemos ser consumidores más perspicaces del contenido en línea, cuestionando la fuente de la información y buscando indicios de manipulación. Al mantenernos informados sobre los últimos avances en tecnología y detección de deepfakes, todos podemos contribuir a combatir esta amenaza.
