Cuando hablamos de deepfakes generalmente nos viene a la cabeza vídeos donde se colocan caras de famosos, se modifican lo que los sujetos dicen o directamente crean anuncios. Pero hay más, ahora un grupo de investigadores ha demostrado que se pueden usar también para crear mapas falsos.
Tal y como detalla un equipo de investigadores de la Universidad de Washington, es posible generar imágenes satelitales deepfake utilizando la inteligencia artificial. Generando sus propios deepfakeS, los investigadores esperan ahora poder crear una herramienta más potente para detectar los deepfakes en imágenes satelitales.
Según indican, pudieron aplicar edificios, estructuras y vegetación de diferentes lugar a uno determinado. Por ejemplo, colocar en Cadiz edificios de Madrid y vegetación de Lugo. En sus pruebas aplicaron sobre un mapa de la ciudad de Tacoma en Estados Unidos vegetación falsa de Seattle y edificios de Pekín.
El valor de los deepfakes satelitales
Si bien estos mapas pueden ser de utilidad para comprender por ejemplo cómo era en el pasado un lugar o cómo se transformaría si se realizan determinados cambios... a menudo su uso no es ese. Según relatan los investigadores, los deepfakes en imágenes satelitales se pueden utilizar para desinformar.
No es ninguna novedad, desde hace milenios los mapas se han falsificado y modificado para engañar al enemigo. Sin embargo, cuando uno ve imágenes satelitales cree que sn reales porque a fin de cuentas son fotografías del lugar y no interpretaciones de un cartógrafo. No tiene por qué ser así, y los deepfakes de imágenes satelitales son la prueba.
Creen que si un intruso accede a las imágenes satelitales de un equipo militar por ejemplo, pueden añadir estructuras falsas como puentes para atrapar al enemigo. También se podrían ocultar edificios importantes y objetivos del enemigo con tal de que no sean descubiertos.
Para hacer estas imágenes satelitales falsas el equipo de investigadores utilizó redes GAN. Mediante este tipo de IA por confrontación es relativamente fácil crear nuevo contenido y es lo que se utiliza por ejemplo para crear rostros falsos. Ahora, mediante ingeniería inversa, esperan crear herramientas capaces de detectar fácilmente este nuevo tipo de deepfake.
Vía | University of Washington
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