Miguel Hernández

“Detectando contenido (deep) fake con herramientas open source”

Miguel Hernández (@MiguelHzBz)

(Security Researcher & Pentester – BBVA Next Technologies)

Student for life and passionated in the innovation. Born in Zaragoza, Teleco in University of Zaragoza and Post-grade in Cybersecurity in University Carlos III Madrid. Speaker in some Security Conferences in Spain like RootedCon, NavajaNegra, NoConName or Cybercamp and also academic like JNIC or Secrypt. Collaborate in the education of children in cybersecurity with the program #cibercooperantes. Open source projects: GrafScan

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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