Falsificación
En términos conceptuales, nos referimos a la falsificación por suplantación, que es la reproducción intencional de una obra, una marca o un estilo distintivo con la finalidad de presentarlos como creaciones auténticas o genuinas. Este fenómeno plantea serios desafíos en la verificación de la procedencia y la protección de la propiedad intelectual.
ENTIDAD
1 - Humano
INTENCIÓN
1 - Intencional
TIEMPO
2 - Post-despliegue
ID del riesgo
mit1130
Linea de dominio
4. Actores Maliciosos y Mal Uso
4.3 > Fraude, estafas y manipulación dirigida
Estrategia de mitigacion
Prioridad 1: Implementación de Mecanismos de Detección Avanzada y Trazabilidad. Desarrollar e integrar sistemas de Inteligencia Artificial y Aprendizaje Automático (AIML) entrenados en grandes volúmenes de datos auténticos para identificar anomalías sutiles en color, textura, patrones o microimpresiones, características típicas de las falsificaciones generadas por GenAI. Asimismo, es imperativo promover la adopción de tecnologías de trazabilidad criptográfica, como marcas de agua digitales (watermarks) o metadatos inalterables, que permitan verificar la procedencia y autenticidad del contenido en tiempo real. Prioridad 2: Establecimiento de Marcos Regulatorios y Políticas de Propiedad Intelectual Rigurosas. Articular políticas internas y promover normativas legales que definan explícitamente la responsabilidad en el uso no autorizado de marcas, estilos distintivos u obras originales para la generación de contenido fraudulento. Esto incluye la exigencia de diligencia debida a los desarrolladores de modelos GenAI para mitigar el riesgo de replicación y suplantación de la propiedad intelectual en los conjuntos de datos de entrenamiento. Prioridad 3: Programas de Concientización y Educación Pública (Inoculación Digital). Diseñar e implementar campañas educativas a gran escala dirigidas a usuarios y consumidores, enfocadas en la "inoculación digital" contra las tácticas de suplantación y fraude impulsadas por GenAI. Estas campañas deben capacitar al público en el reconocimiento de indicadores de baja calidad o artificialidad en imágenes, textos y sitios web (p. ej., texturas demasiado suaves, ausencia de detalles auténticos, reseñas uniformemente positivas), promoviendo una verificación crítica de la procedencia de la información.