Tribuna GRD: Forensía multimedia, la mejor aliada para la prevención del fraude

Vivimos en una sociedad marcada por la transformación digital en la que cada vez son más las gestiones que delegamos en el entorno online. Desde solicitar un préstamo hasta alquilar un vehículo o apostar por nuestro equipo favorito. Las opciones, facilidades y ventajas que nos ofrece el mundo digital son innumerables pero… ¿son seguras?

La cifra de casos de robo de identidad y falsificación documental aumenta con los años. De hecho, las últimas investigaciones revelan que las denuncias por suplantación de identidad aumentan a un ritmo medio anual del 16,5%, causando un riesgo económico y reputacional insostenible para la mayoría de las empresas del país. Reducir el riesgo y prevenir el fraude se convierten así en su mayor preocupación, y los avances tecnológicos de la seguridad multimedia en sus mejores aliados.

Daniel González (DG), Diego Pérez (DP) y Pablo Dago (PD) nos hablan de la importancia de la forensía multimedia, de su evolución, casos de uso y sectores en los que ya se ha implementado. En esta entrega de Tribuna GRD nos desvelan las herramientas más eficaces para la prevención de la falsificación documental.

¿Qué es la forensía multimedia y por qué es importante en 2020?

PD: La forensía multimedia consiste en analizar todo tipo de contenidos multimedia para conocer el tipo de procesado u operaciones que se han hecho sobre ellos. ¿Por qué es importante? Principalmente porque todo se está moviendo al mundo online. Las gestiones que antes se hacían en el espacio físico, acudiendo a una oficina y presentando la documentación, ahora se hacen a través de internet, y eso hace que el fraude sea mucho más fácil de enmascarar.

Además, en situaciones como la actual crisis sanitaria en la que la migración de muchos negocios al entorno online se ha visto acelerada, esta tecnología cobra más importancia que nunca, ya que cuanta más información reciba una empresa online de sus clientes, más probabilidades hay de fraude.

DP: Actualmente también está teniendo mucho impacto la generación de deepfakes, que permiten crear artificialmente vídeos falsos, consiguiendo que una persona haga o diga cosas que realmente nunca ha hecho o dicho. Estas técnicas, aunque tienen usos beneficiosos, por ejemplo en la industria del cine, también se están utilizando con fines fraudulentos. En nuestro caso, estamos trabajando en un algoritmo capaz de detectar este tipo de vídeos en el marco de ÉGIDA, la red de excelencia nacional en tecnologías de seguridad y privacidad que lideramos.

¿Qué usos tiene esta tecnología? ¿Qué sectores se pueden beneficiar de su implementación?

DP: Originalmente, el uso de la forensía multimedia se enfocaba fundamentalmente a las fake news. En la actualidad, con la digitalización de todos los procesos, especialmente en el sector financiero, las aseguradoras, y las casas de apuestas online es cada vez más habitual encontrar modificaciones en documentos, especialmente en las imágenes que forman parte del proceso de onboarding digital. Las soluciones basadas en tecnologías de forensía multimedia permiten atajar este problema detectando la falsificación de documentos o imágenes.

DG: Estas tecnologías de seguridad multimedia tienen aplicación en todo lo referido a la validación de los trámites digitales relacionados con la administración, el pago de facturas, etc. En definitiva, en cualquier trámite que requiera el envío de documentación en digital.

PD: Por los cambios que se han efectuado en su legislación, el sector financiero es uno de los principales usuarios de esta tecnología. Y en los próximos años es muy probable que para la validación de documentos de identidad y de conducir, el sector de la movilidad compartida también lo sea.

¿En qué está trabajando Gradiant ahora mismo?

PD: Estamos trabajando en la detección del fraude en imágenes, documentos y vídeos. En el caso de las imágenes, detectamos manipulaciones en documentos escaneados y en cualquier tipo de fotografías, como las de DNI o pasaporte.

DP: Además, aunque inicialmente nos enfocamos en las manipulaciones digitales, para las que ya disponemos de un sistema de detección eficaz; ahora nos estamos centrando también en las manipulaciones físicas, lo que aplica para documentos de identidad y de texto en general. Ahora mismo estamos investigando el uso de algoritmos para la detección de inconsistencias de fuentes, algo que puede detectarse a pesar de que la modificación haya sido realizada en el formato físico, tanto a nivel de PDF como de imagen.

¿Cómo ha llegado Gradiant hasta aquí?

DP: A nivel de seguridad documental hemos trabajado en varios  proyectos que permiten  garantizar la integridad y trazabilidad documental. Un ejemplo  es el proyecto SIGNED, un proyecto europeo cuyo objetivo consistió en llevar la firma digital al dominio impreso de los documentos; o Shadow, una herramienta de trazabilidad documental en documentos impresos que hemos vendido a Telefónica en 2016.

Si nos centramos en las tecnologías más directamente relacionadas con la forensía, podemos destacar FORENSICA, nuestra propuesta incluida en el proyecto TACTICA en la que hemos desarrollado una librería que implementaba diferentes métodos de análisis forense de imágenes y vídeos. Además acumulamos años de experiencia en el uso de técnicas de inteligencia artificial como machine learning y deep learning que aplican a los algoritmos de análisis forense.

DG: Así es. Se trata también de un ámbito en el que ha habido especial colaboración con el grupo GPSC de la Universidad de Vigo.

Los primeros métodos de análisis forense digital aparecieron a finales de los 70, ¿cómo ha evolucionado la tecnología hasta ahora?

DP: Hasta la actualidad fue un campo de TRL muy bajo y muy académico que realmente no llegaba al mercado. Había muchas publicaciones pero era muy difícil generalizar esos métodos y utilizarlos en entornos reales. Durante los últimos años, con el incremento del uso del deep learning, está comenzando a darse el salto al mercado.

DG: Efectivamente. Hubo muchos trabajos académicos pero con bases de datos muy restringidas, lo que dio lugar a que no se correspondieran con el mundo real. Por otro lado, la evolución de la tecnología y la digitalización también juegan un papel importante. Cada vez existe más fraude en el entorno digital, lo que hace más necesarias que nunca estas técnicas.

¿Qué tendencias o nuevos usos veremos el próximo año? ¿A qué retos se enfrentará esta tecnología?

DP: A nivel mundial, lo que tiene más repercusión ahora mismo es la detección de deepfakes. De hecho Facebook, junto con Microsoft, Amazon y varias universidades impulsaron un concurso con un premio de 10 millones de dólares para impulsar la investigación en la detección de deepfakes, aunque los resultados obtenidos no han sido muy relevantes. Se trata de un problema muy destacado en el que muchas empresas con equipos de investigación abiertos buscan la solución al problema. Y es un tema complicado, ya que paralelamente se trabaja en nuevos algoritmos de generación de deepfakes que permiten eludir las detecciones.

DG: En lo que a nivel regional se refiere, la vertiente de validación documental de la que hablábamos anteriormente. La detección de manipulaciones físicas es un campo en el que es necesario mejorar la tecnología, y que seguirá jugando un papel fundamental. Por lo tanto será tendencia, y constituirá también un reto. Se trata de un campo en el que existe una necesidad constante de investigación, ya que con el paso del tiempo se detectarán nuevas formas de manipular ciertos documentos, nuevas herramientas para la generación de deepfake, etc.