José Ignacio

«Detectando contenido (deep) fake con herramientas open source»

José Ignacio

Machine Learning & Security Researcher en BBVA Next Technologies y actualmente está realizando su tesis doctoral sobre criptografía post cuántica. Es graduado en Matemáticas e Ingeniería del Software y máster en Ingeniería de la Decisión. Sus principales intereses son la criptografía y el adversarial Machine Learning. Además, es contribuidor principal de algunos proyectos Open Source como ASSAP o Deep Confusables. Ponente de Cybercamp y Hack In The Box.

Título :

Detectando contenido (deep) fake con herramientas open source.

Descripción : Uno de los pilares actuales de la ciberseguridad se apoya en los procedimientos para autenticar e identificar personas y contenidos. En los últimos años el avance en tecnologías de big data e inteligencia artificial (especialmente en el uso de redes neuronales) ha puesto en duda los mecanismos tradicionales para saber si una información es legítima o no. Casos como StyleGan, FaceSwap, Face2Face o DeepFakes es un buen ejemplo de ello. En esta ponencia se hará un recorrido asequible por los avances en técnicas, algoritmos y herramientas para la generación de contenido falso, típicamente audio, voz, texto y vídeo. Se abordará las soluciones disponibles en ámbitos civiles, empresariales y gubernamentales (Ej, medifor DARPA), y se mostrará el framework de detección opensource fakeVideoForensics (https://github.com/next-security-lab/fakeVideoForensics) desarrollado y de utilidad para la detección por parte de investigadores, empresas y particulares sin necesidad de grandes conocimientos o recursos.

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