Los deepfakes de voz de celebridades que proliferan en redes sociales

Bitdefender ha revelado los resultados de su investigación sobre el alarmante aumento de deepfakes de voz de celebridades en las principales plataformas de redes sociales como Facebook e Instagram, utilizados por ciberdelincuentes para estafar a los usuarios.

Los deepfakes emplean inteligencia artificial para generar audio de voces de famosos y superponerlo en videos existentes. Delincuentes han estado clonando las voces de personalidades como Jeniffer Aniston, Oprah, Elon Musk, Tiger Woods y Mr. Beast, entre otros, para respaldar concursos falsos, juegos de azar y supuestas oportunidades de inversión.

Deepfakes de voz

Los hallazgos clave de la investigación incluyen:

• Estafas de clonación de voz que alcanzaron al menos a 1 millón de usuarios en Estados Unidos y Europa, incluida España, con un anuncio específico llegando a 100,000 usuarios.

• Las campañas fraudulentas se centran en concursos falsos, juegos de azar y oportunidades de inversión.
• Los anuncios engañosos mediante deepfakes de voz se propagan en varias plataformas de Meta, incluyendo Facebook, Instagram, Audience Network y Messenger.

Los deepfakes utilizan audio generado por IA (de voces de personas famosas) y lo superponen a videos ya existentes

• Muchas de estas campañas están vinculadas a sitios web falsificados que imitan a reconocidos medios de comunicación como The New York Times, Digi24 y Dyson, aumentando su credibilidad.
• Las personas de entre 18 y 65 años son los grupos demográficos más afectados por estas estafas.
• Como es común en las estafas en línea, el objetivo principal es robar dinero, credenciales e información personal de los usuarios.

Bitdefender aconseja a los usuarios que se mantengan alerta ante ofertas respaldadas por celebridades que parecen demasiado buenas para ser verdaderas, ya que es probable que no lo sean. Estas estafas están evolucionando rápidamente y se vuelven cada vez más difíciles de detectar a medida que la inteligencia artificial mejora.