- En el taller de la UPC en Calatayud se hizo un repaso de la manipulación de imágenes de antaño
- Tarrés demostró estrategias de certificación de autenticidad de imágenes y vídeos
- Link de las jornadas
La Universidad Politécnica de Cataluña presentó una completa exposición sobre la verificación de imágenes dentro del proyecto IVERES, enfocado en combatir la desinformación. La presentación se estructuró en varios temas clave, comenzando con una breve historia de los «fakes» en imágenes y vídeos. El doctor Francesc Tarrés ilustró cómo la manipulación de imágenes ha existido desde tiempos antiguos, citando ejemplos históricos como las representaciones de la Batalla de Kadesh y las noticias falsas de los asesinatos de Jack el Destripador.
El Dr. Tarrés continuó con una explicación detallada sobre las técnicas de manipulación de imágenes, como el intercambio de caras (face swapping) y la modificación de expresiones faciales. Estas técnicas, utilizadas tanto en entretenimiento como en desinformación, son detectables mediante métodos forenses avanzados. Entre estos métodos, destacó el análisis de metadatos, artefactos de compresión, niveles de ruido, bordes y clonaciones, todos esenciales para identificar alteraciones en las imágenes.
Uso de redes generativas adversariales
En cuanto a la generación de imágenes mediante inteligencia artificial, Tarrés profundizó en el uso de redes generativas adversariales (GANs). Estas redes permiten crear imágenes extremadamente realistas, lo que plantea un desafío significativo para la verificación de su autenticidad. Presentó ejemplos de caras generadas artificialmente y explicó cómo las técnicas de detección pueden identificar los patrones únicos que las GANs imprimen en las imágenes.
Dentro del proyecto IVERES, se han testado e integrado al proyecto herramientas específicas para la detección y verificación de deepfakes. Entre las herramientas destacadas se encuentran dos utilidades de código abierto para la detección de face swapping (denominadas deepware y polimi) y un método para la detección de imágenes generadas a partir de texto. También explicó brevemente los esfuerzos que se estaba realizando su grupo de investigación para diseñar un método de detección de fakes capaz de indicar las partes de la imagen que han sido modificadas. Este método se encuentra actualmente en pleno desarrollo y testeo y se incorporará a la herramienta próximamente.
Estrategias de certificación de autenticidad de imágenes y vídeos
Finalmente, expuso las estrategias de certificación de autenticidad de imágenes y vídeos, incluyendo el análisis de sombras, perspectivas y reflejos. Estas técnicas permiten identificar manipulaciones sutiles y garantizan la integridad de las imágenes en un entorno cada vez más dominado por la inteligencia artificial y la generación automática de contenido.