Falsificación

Estrategia de mitigacion

1. Implementación de sistemas avanzados de verificación de identidad y documentos. Estos deben integrar modelos de aprendizaje automático (ML) y análisis de anomalías para la detección de artefactos sutiles y detalles incongruentes inherentes a las falsificaciones generadas por GenAI, superando las capacidades limitadas del reconocimiento de patrones tradicionales. 2. Fortalecimiento de las ciberdefensas y la seguridad desde el diseño en sistemas y modelos de IA. Esta estrategia prioriza el desarrollo de algoritmos más resistentes a la manipulación y el establecimiento de salvaguardias robustas para proteger los modelos fundamentales y los datos de entrenamiento contra la explotación por parte de actores maliciosos. 3. Establecimiento de mecanismos de trazabilidad y transparencia en el contenido sintético. Se requiere el desarrollo de herramientas de autenticación y marcado de agua digital que permitan verificar la procedencia del contenido (texto, audio, imagen, vídeo) y determinar si ha sido generado por IA, facilitando así la identificación y mitigación a escala de la desinformación y el material fraudulento.