Credenciales de contenido: Mejorar la gestión de derechos digitales y la confianza en la era de la inteligencia artificial
Las credenciales de contenido, una forma de gestión de derechos digitales, son metadatos adjuntos a los contenidos digitales que proporcionan información sobre su origen e historia. En la era de la IA y las falsificaciones profundas, las empresas deben considerar la adopción de credenciales de contenido para mantener la confianza en los medios digitales que utilizan y muestran, al tiempo que ayudan en la detección de falsificaciones profundas y la atribución de contenidos.
Las credenciales de contenido son una forma de metadatos a prueba de manipulaciones que se adjuntan a los contenidos digitales y proporcionan transparencia sobre su origen y proceso de creación. Actúan como una identificación digital del contenido, revelando información como quién lo creó, cuándo se hizo y si se utilizaron herramientas de IA, incluidas redes generativas adversariales, en su producción. Este sistema mejora la autenticación de contenidos y ayuda a verificar la fuente, contribuyendo a la investigación forense de los medios digitales.
Características principales
Verificación del origen: Las credenciales de contenido ayudan a verificar la autenticidad y el origen de los contenidos digitales, fomentando la confianza en los medios en línea mediante el seguimiento de la procedencia y la inteligencia de identidad.
Transparencia: Aclaran si la IA ha editado o generado mucho contenido, ayudando a los usuarios a distinguir entre el trabajo genuino y el contenido creado artificialmente, ayudando así a la identificación de medios sintéticos y al análisis de medios deepfake.
Reconocimiento de creadores: Estas credenciales garantizan el reconocimiento adecuado de los creadores al adjuntar detalles como el nombre y la fecha de creación a su obra, lo que contribuye a la prevención del robo de identidad y a la verificación de la identidad digital. Esto puede mejorarse aún más con sistemas de identidad verificados por bancos.
A prueba de manipulaciones: Los metadatos están diseñados para ser a prueba de manipulaciones, lo que permite la detección de cualquier cambio no autorizado en el contenido o su información asociada a través de la verificación de la integridad de los datos y la tecnología de firma digital.
Cómo funcionan las credenciales de contenido
Adjuntos: Cuando el contenido se exporta o se guarda, las credenciales de contenido se adjuntan como metadatos que viajan con el archivo, incluyendo potencialmente una marca de agua digital para mayor seguridad.
Acumulación: A medida que se editan o comparten contenidos, puede recopilar nuevas credenciales, creando un historial de los cambios realizados y mejorando la trazabilidad de los contenidos.
Accesibilidad: Los espectadores pueden acceder a información detallada sobre el proceso de creación del contenido haciendo clic en un pin de Credenciales de contenido, lo que facilita el análisis de metadatos y la detección de deepfakes.
Peligros del uso indebido de los contenidos digitales
La capacidad de manipular los medios de comunicación está aumentando rápidamente, con la manipulación facial y la síntesis de texto a voz, lo que dificulta la evaluación de la autenticidad de los contenidos digitales y el mantenimiento de la integridad del vídeo.
La erosión de la confianza en los medios de comunicación puede ser aprovechada a propósito para desacreditar contenidos legítimos, lo que pone de relieve la necesidad de detectar la manipulación mediática y prevenir la desinformación.
Las empresas corren el riesgo de que suplanten la identidad de su marca y de sus empleados, con toda una serie de peligros, como los ataques por inyección de vídeo, que pueden causar daños importantes.
Factores que motivan el suministro de información sobre la procedencia de los medios de comunicación
Protección de la identidad y la reputación de una persona, incluida la protección contra el fraude sintético de identidad.
Los contenidos deben protegerse contra el uso no autorizado para entrenar modelos generativos de IA y aprendizaje automático.
Navegar por el problema del colapso de modelos identificando contenidos generados por IA mediante técnicas mejoradas de detección de contenidos generados por IA y análisis de conjuntos de datos de deepfake.
Casos prácticos para organizaciones
Análisis forense: Las credenciales de contenido se pueden utilizar para recopilar pruebas de la escena del crimen mejorando las capacidades forenses digitales y de imagen, incluido el análisis de medios deepfake.
Colecciones de archivos: Las credenciales de contenido pueden ayudar a preservar la procedencia de los datos históricos y a detectar la manipulación de documentos.
Integridad de los informes científicos: Las credenciales de contenido pueden añadir transparencia a las imágenes y datos científicos, apoyando la verificación de los resultados de la investigación.
Datos de entrenamiento de IA y análisis de datos: Las credenciales de contenido pueden limitar el uso indebido de las colecciones de datos indicando su procedencia y limitaciones de uso, lo que es especialmente importante para los conjuntos de datos deepfake.
Pasos recomendados para las empresas
Comprometerse a mantener inalterados los metadatos a lo largo de todo el ciclo de vida de los medios, incluida la ingesta, el almacenamiento y la difusión. Esto también se aplica a las interacciones con proveedores y subcontratistas.
Considere dónde incorporar las credenciales de contenido:
En el momento de la creación o captura.
Durante la fase de edición.
Inmediatamente antes de publicar.
Decida cómo gestionar la adición de credenciales de contenido para contenido multimedia capturado previamente.
Almacene de forma segura los soportes, preferiblemente en formato de sólo lectura, a efectos de verificación.
Implantar credenciales de contenido duraderas añadiendo marcas de agua digitales y técnicas de huella digital.
Ten en cuenta que las credenciales de contenido no son una solución completa para la transparencia, y se requiere un enfoque multifacético, incluida la detección basada en IA mediante algoritmos de aprendizaje profundo.
Medidas de seguridad avanzadas
Implantar tecnologías de autenticación biométrica y reconocimiento facial para mejorar los procesos de verificación de la identidad.
Utilizar técnicas de detección de la vitalidad para evitar los ataques de presentación y garantizar la autenticidad de los datos biométricos.
Emplee métodos avanzados de detección de documentos manipulados para identificar documentos sintéticos y mantener la integridad de los registros digitales.
Limitaciones
Las credenciales de contenido no protegen contra la eliminación de soportes de un archivo.
Las modificaciones de la parte firmada de los soportes invalidan las firmas criptográficas.
La falta de información sobre la procedencia no debe hacer que los medios de comunicación sean automáticamente menos fiables, ya que puede retenerse por razones legítimas.
Conclusión
Las credenciales de contenido son esenciales para combatir la desinformación, el fraude de identidad y las falsificaciones de audio. A medida que evoluciona el panorama digital, la incorporación de la verificación de blockchain, las herramientas avanzadas de verificación de contenidos y los métodos de detección basados en IA mejorarán aún más la eficacia de las credenciales de contenido para mantener la confianza y la autenticidad en los medios digitales.
Al aprovechar estas tecnologías junto con prácticas sólidas de gestión de derechos digitales, las organizaciones pueden protegerse mejor a sí mismas y a sus grupos de interés frente a las crecientes amenazas de los medios sintéticos y las falsificaciones profundas.
