La generación de imágenes sintéticas ha irrumpido con fuerza en distintos sectores, incluida la verificación biométrica. Su potencial para mejorar modelos de reconocimiento convive con riesgos emergentes como los ataques de suplantación y los deepfakes. La clave está en cómo equilibrar innovación, seguridad y ética.
Por Ángela Sánchez Pérez, R&D AI Researcher
Los datos sintéticos están ganando terreno en diversos ámbitos de nuestra sociedad, como la salud, las finanzas y la educación, donde ya se utilizan para entrenar modelos, optimizar procesos o reforzar la seguridad. En paralelo, es cada vez más común el uso de herramientas capaces de generar imágenes a partir de otras imágenes o de instrucciones de texto (prompts). Un ejemplo representativo es el uso de modelos como ChatGPT, que pueden crear imágenes sintéticas con características específicas, como cambios de estilo o composiciones completamente nuevas.
No obstante, estas herramientas también implican ciertos riesgos, entre ellos, la posibilidad de facilitar ataques contra sistemas de verificación de identidad durante procesos de onboarding digital.
Datos sintéticos en reconocimiento facial: ¿calidad o coherencia?
Aunque la generación de datos sintéticos de buena calidad está al alcance de muchos, su utilidad depende del contexto. En reconocimiento facial, es fundamental que los individuos sintéticos dispongan de un número suficiente de imágenes que reflejen la variabilidad propia de las imágenes reales: variaciones en pose, iluminación, expresiones faciales u oclusiones, entre otros factores.
Además, es crucial que las imágenes mantengan coherentemente la identidad del sujeto, sin mezclar características de diferentes personas. En este sentido, la consistencia de la identidad se convierte en una prioridad incluso por encima de la calidad visual.
Preservar la identidad: un reto crítico en biometría sintética
Este último aspecto, conocido como preservación de identidad, representa uno de los principales retos en la generación de datos sintéticos aplicados a biometría. Si las imágenes no conservan fielmente los rasgos distintivos de una persona, o si combinan involuntariamente características de distintos individuos, su utilidad para entrenar o evaluar sistemas de reconocimiento facial se ve comprometida.
Por ello, la generación controlada de identidades sintéticas continúa siendo un área central de investigación.
Entrenamiento más ético y robusto con datos sintéticos
La generación sintética de datos también puede aportar grandes beneficios en la fase de entrenamiento de modelos, especialmente como complemento a datos reales. En este contexto, los datos sintéticos pueden ayudar a reducir tanto el error como el sesgo presentes en los conjuntos de entrenamiento, al incorporar mayor diversidad de condiciones y ofrecer una representación más equilibrada.
Además, disminuyen la dependencia de datos reales, que en reconocimiento facial suelen ser sensibles. Minimizar la necesidad de recopilar y procesar información personal no solo refuerza la privacidad de los individuos, sino que también facilita el cumplimiento de normativas éticas y legales relacionadas con la protección de datos.
Deepfakes y ataques de suplantación: amenazas en crecimiento
El acceso cada vez más extendido a herramientas de generación de datos sintéticos plantea desafíos significativos para la seguridad biométrica. Los sistemas de reconocimiento facial se enfrentan a un riesgo creciente de vulnerabilidad ante técnicas como los deepfakes y otros métodos de suplantación visual. Estas tecnologías permiten crear de imágenes o vídeos altamente realistas capaces de engañar a los mecanismos de autenticación, comprometiendo la integridad del proceso de verificación de identidad.
Reforzando la seguridad frente a identidades generadas artificialmente
Ante estas amenazas emergentes, tanto el ámbito académico como el sector privado están intensificando sus esfuerzos en el desarrollo de sistemas avanzados de seguridad biométrica. El objetivo es reforzar la detección y mitigación de intentos de suplantación mediante contenidos generados artificialmente, garantizando la protección de los usuarios y la fiabilidad de los procesos de verificación.
Implicaciones sociales y éticas de las identidades sintéticas
Más allá de los aspectos técnicos, la proliferación de imágenes sintéticas plantea desafíos sociales y éticos relevantes. La capacidad de manipular o crear identidades con alto grado de realismo abre la puerta a nuevas formas de desinformación, fraude digital y suplantación de identidad.
Este fenómeno pone en riesgo la confianza en las evidencias visuales, en contextos legales y cotidianos, y plantea interrogantes sobre la responsabilidad en la creación y difusión de este tipo de contenidos.
Ante este escenario, en Facephi trabajamos para desarrollar tecnologías que no solo garanticen la eficacia técnica, sino también el respeto por la privacidad, la integridad y la protección de la identidad digital. Con un enfoque basado en la innovación responsable, contribuimos a construir un entorno digital más seguro y confiable para todos.
Conoce cómo nuestras soluciones están impulsando una gestión ética y segura de la identidad digital, adaptada a los desafíos de un mundo cada vez más digitalizado.