Una universidad española pone a la venta un software que puede analizar un millón de imágenes al día.
Un talento para el engaño y algunas fotos fueron suficientes para que el estafador israelí Simon Leviev ganara millones de dólares en Tinder. Parecía vivir una vida de lujo en una mansión con vista al mar. Las fotos lo mostraban volando en jets privados, conduciendo autos de lujo y vacacionando en fabulosos hoteles. Las fotos que compartió en la aplicación de citas parecían reales. Sin embargo, combinados con una dosis de romance, fueron suficientes para arruinar a decenas de mujeres que no pensaron dos veces en prestarle dinero que él nunca devolvió. Esta es la historia que se cuenta en el documental de Netflix, The Tinder Swindler, y también en las conferencias de Fernando Pérez-González, profesor de la Universidad de Vigo en España, quien lidera el equipo de investigación que creó una aplicación de software llamada Fawrensian. La aplicación detecta si los archivos de fotos digitales han sido manipulados y pueden analizar más de un millón de documentos al día. La tecnología, que tiene como objetivo combatir el fraude cibernético, ha sido autorizada por varias empresas (incluidas algunas en Silicon Valley) para realizar análisis forenses de contenido multimedia, como documentos personales.
Todo comenzó hace 15 años con una pregunta. “Habíamos estado trabajando en la marca de agua de imágenes, que básicamente consiste en ocultar información en las fotografías para proteger los derechos de autor y similares”, dice Pérez-González en su oficina universitaria. Luego, el equipo comenzó a pensar en cómo podrían determinar si una cámara en particular había tomado una fotografía. “Estamos hablando de una cámara específica, no solo del modelo de cámara”. Descubrieron que los sensores de una cámara tienen imperfecciones que se reflejan en las imágenes, pero no son detectables a simple vista. “Es como una huella dactilar”. Esa huella digital se puede extraer de un grupo de fotos, incluidas las tomadas con la cámara de un teléfono celular. “Entonces, puedes identificar la cámara que tomó la foto”.
Fawrensian se puede utilizar para aplicaciones forenses. Por ejemplo, si la policía incauta el disco duro de un pedófilo, puede determinar cuántas cámaras diferentes han tomado todas las imágenes almacenadas en el disco duro. Es importante obtener varias fotos porque algunas imágenes de baja calidad no permitirán la extracción de una huella digital. Este proceso se traduce en diferentes tramos de probabilidad, similares a los que producen las pruebas de ADN para determinar si una muestra genética pertenece a un individuo. “Es bastante asombroso. Algunas personas lo llaman balística fotográfica, porque es muy similar a las pruebas balísticas que pueden identificar el arma que disparó una bala específica”.
Las herramientas forenses se han adaptado a la demanda del mercado a lo largo del tiempo. “Comenzamos pensando en cómo identificar noticias falsas, pero el verdadero dinero está en Conozca a su cliente (KYC), como cuando un prestamista solicita una imagen de su tarjeta de identificación cuando solicita un préstamo. Aquí hay mucho en juego y las empresas necesitan nuevas herramientas”. Fawrensian busca cambios en las propiedades de los documentos digitales para detectar inconsistencias. Hay muchos ejemplos de imágenes alteradas que circulan en Twitter, como una campaña publicitaria discontinuada de Benetton que usaba una foto del Papa Benedicto XVI besando a un imán musulmán en la boca. “Al comprimir un archivo de imagen jpg, por ejemplo, se registran una serie de propiedades muy específicas en la imagen. Podemos detectar rastros de esa doble compresión de imágenes. Muchas plataformas de redes sociales vuelven a comprimir las fotos que todos subimos, y eso no tiene nada de malo. Pero si envía una foto de su tarjeta de identificación a un banco, no debería haber doble compresión.
¿Un filtro para Twitter?
David Vázquez, investigador del equipo fawrensiano, hace una demostración del software a EL PAÍS. Cambia un número en una foto de su tarjeta de identificación, lo que demora unos cinco segundos. El cambio es imperceptible. Luego, Vázquez usa Fawrensian para analizar la imagen y convertirla en un mapa de calor que muestra la probabilidad de manipulación de cada píxel de la imagen. El mapa de calor revela claramente el cambio en la tarjeta de identificación. Vázquez toma algunas otras imágenes de las publicaciones de Twitter y las procesa a través de Fawrensian. El programa no tarda en detectar la manipulación de una foto publicada sobre las manifestaciones independentistas de 2019 en Cataluña. Uno pensaría que mucha gente pagaría por usar Fawrensian para revisar fotos de Tinder o Twitter, pero no hay ningún plan para comercializarlo a usuarios individuales. “Sería mucho más difícil para nosotros manejarlo. ¿Con qué frecuencia lo usaría cada cliente? Probablemente ni siquiera estarían dispuestos a pagar por ello. Y tendríamos que dotar de personal a un departamento de atención al cliente. Sería un modelo de negocio diferente al que tenemos ahora”, dice el equipo de Fawrensian.
Desarrollado con el apoyo financiero del gobierno regional gallego en España, Fawrensian actualmente solo tiene licencia para empresas. Cinco personas del Centro de Investigación en Tecnologías de las Telecomunicaciones (Atlanttic) de la Universidad de Vigo desarrollaron y dan soporte a la aplicación. El equipo espera utilizar los ingresos del producto para pagar a sus patrocinadores financieros. “Nuestro objetivo es que la gente use este producto para que podamos seguir resolviendo otros problemas. Esperamos que la universidad continúe comercializando las tecnologías que desarrolla”. Creen que en unos años, la universidad podrá recuperar los $377,000 que invirtió en el desarrollo de Fawrensian
