Detección de deepfakes

Las herramientas de detección de deepfakes analizan rostros, imágenes, vídeo, voz o documentos para buscar indicios de generación o manipulación con IA. Pueden apoyar la verificación de identidad, la prevención del fraude, la moderación y la revisión forense, pero su resultado suele ser una señal de riesgo, no una prueba definitiva.

Relaciona el detector con el medio y la amenaza

Comprueba si acepta imágenes fijas, vídeo grabado, transmisiones en directo, audio o documentos escaneados. Un modelo especializado en face swap puede no detectar voces clonadas ni documentos sintéticos. En identidad también hay que evaluar ataques de presentación, pantallas reproducidas, cámaras virtuales e inyección.

Compara decisiones e integración

Son útiles los niveles de confianza, códigos de motivo y evidencias señaladas. Compara herramientas web, API en la nube, SDK móvil y web, lotes, latencia, webhooks y colas de revisión. Prueba falsificaciones claras y muestras auténticas difíciles tomadas en tus condiciones reales.

Conoce límites y tratamiento de datos

La calidad cambia con nuevos generadores, compresión, iluminación y cámaras. Busca evaluaciones recientes, información sobre falsos positivos y rutas de escalado. Antes de subir medios sensibles, revisa conservación, uso para entrenamiento, cifrado, borrado y región. No uses una sola puntuación como prueba legal ni para una decisión automática de alto impacto.