El ¡®software¡¯ que sabe si tus fotograf¨ªas tienen truco

Un gran talento para el mal y un pu?ado de instant¨¢neas bastaron al estafador israel¨ª Simon Leviev para conseguir a trav¨¦s de Tinder millones de d¨®lares. Aparentemente, su vida era una mansi¨®n con vistas al mar: volaba en jets privados, conduc¨ªa coches de alta gama y descansaba en hoteles fabulosos. Compartidas en la aplicaci¨®n de citas, sus fotograf¨ªas parec¨ªan reales. Sin embargo, aderezadas con un poco de amor ...

Un gran talento para el mal y un pu?ado de instant¨¢neas bastaron al estafador israel¨ª Simon Leviev para conseguir a trav¨¦s de Tinder millones de d¨®lares. Aparentemente, su vida era una mansi¨®n con vistas al mar: volaba en jets privados, conduc¨ªa coches de alta gama y descansaba en hoteles fabulosos. Compartidas en la aplicaci¨®n de citas, sus fotograf¨ªas parec¨ªan reales. Sin embargo, aderezadas con un poco de amor arruinaron a decenas de mujeres que no dudaron en prestarle un dinero que nunca devolvi¨®. Lo cuenta la pel¨ªcula documental El timador de Tinder, estrenada en Netflix, y lo repite en sus charlas docentes Fernando P¨¦rez-Gonz¨¢lez, catedr¨¢tico de la Universidad de Vigo que encabeza un equipo de investigaci¨®n que ha alumbrado un software llamado Fawrensian. El programa es capaz de detectar la manipulaci¨®n de archivos fotogr¨¢ficos para evitar el ciberfraude y puede verificar m¨¢s de un mill¨®n de documentos al d¨ªa. Es una tecnolog¨ªa transformada en un kit de an¨¢lisis forense de contenidos multimedia cuya licencia utilizan empresas (alguna de Silicon Valley) en numerosos procesos de negocio, por ejemplo, en los que intervienen documentos personales.

Todo empez¨® hace 15 a?os con una pregunta. ¡°Ven¨ªamos de trabajar en el marcado de agua de im¨¢genes, que b¨¢sicamente consiste en esconder informaci¨®n en las fotograf¨ªas para proteger el copyright y cosas por el estilo¡±, explica P¨¦rez-Gonz¨¢lez en su despacho de la universidad. Se plantearon entonces c¨®mo podr¨ªan llegar a saber si una fotograf¨ªa hab¨ªa sido tomada por una determinada c¨¢mara. ¡°Hablamos de la c¨¢mara espec¨ªfica, no solo de un modelo¡±. Descubrieron que el sensor de cada c¨¢mara tiene unas imperfecciones que quedan reflejadas en las im¨¢genes, aunque nadie a simple vista las detecte. ¡°Es una especie de huella dactilar¡±. Esa huella se puede extraer de un grupo de fotos tomadas por una c¨¢mara, incluidas las de los tel¨¦fonos m¨®viles. ¡°A partir de ah¨ª puedes resolver la pregunta de si una imagen dada ha sido sacada por una c¨¢mara u otra¡±.

Esto tiene aplicaciones periciales. Por ejemplo, si la polic¨ªa interviene un disco duro de un pederasta puede llegar a determinar cu¨¢ntas c¨¢maras distintas han tomado las im¨¢genes que contiene. Basta con tener suficientes instant¨¢neas, porque no todas son igual de buenas para extraer una huella. Este proceso se traduce en probabilidades, horquillas parecidas a las que ofrecen los test de ADN para determinar si una muestra gen¨¦tica pertenece a un individuo. ¡°Es bastante asombroso. Hay quien lo llama bal¨ªstica de c¨¢maras, porque es muy parecido a los an¨¢lisis que dicen si una pistola es la autora de un disparo¡±.

Pero las herramientas forenses dieron paso a otras m¨¢s demandadas por el mercado. ¡°Comenzamos pensando en destapar fake news, pero donde realmente hay dinero es en los procesos llamados Know your customer (KYC), donde, por ejemplo, pides un cr¨¦dito y te solicitan una imagen de tu carn¨¦. Ah¨ª hay mucho en juego y las empresas necesitan nuevas herramientas¡±. Su tecnolog¨ªa busca alteraciones en las propiedades de los documentos para detectar inconsistencias. Muchos ejemplos circulan por Twitter, como una foto del papa Benedicto XVI besando en la boca a un im¨¢n para una campa?a de Benetton que fue retirada. ¡°Cuando haces una compresi¨®n jpg, por ejemplo, se inducen en la imagen una serie de propiedades muy espec¨ªficas. Nosotros detectamos trazas de esa doble compresi¨®n. Es cierto que muchas redes sociales vuelven a comprimir las fotograf¨ªas que subimos, y no tiene nada de malo. Pero si t¨² env¨ªas a un banco una foto de tu DNI no tendr¨ªa que haber una doble compresi¨®n. Nosotros lo advertimos¡±.

?Un filtro para Twitter?

David V¨¢zquez, investigador que forma parte del equipo, tarda cinco segundos en cambiar un n¨²mero de su DNI en la pantalla. La trampa no se nota. Filtrada por el programa, la imagen se convierte poco despu¨¦s en un mapa de calor que muestra qu¨¦ probabilidad de manipulaci¨®n tiene cada pixel, y su enga?o se destapa. Coge otras im¨¢genes de Twitter, las procesa, y nuevamente detecta la manipulaci¨®n en una colgada a prop¨®sito de las protestas en Catalu?a de 2019. A priori se antoja que mucha gente pagar¨ªa por utilizar este software online para comprobar fotos de Tinder o Twitter, pero los investigadores no lo comercializan a usuarios individuales. ¡°Ser¨ªa mucho m¨¢s complicado de gestionar para nosotros. ?Cu¨¢ntas veces lo usar¨ªa cada cliente? Seguramente ni estar¨ªan dispuestos a pagar. Tendr¨ªamos que tener un servicio al cliente, ser¨ªa otro modelo de negocio distinto del que estamos siguiendo¡±, dicen en el equipo de la universidad.

Fawrensian, desarrollado con el apoyo de la Xunta, solo se vende como licencia a otras empresas y en ¨¦l trabajan cinco personas del Centro de Investigaci¨®n en Tecnolog¨ªas de Telecomunicaci¨®n de la Universidad de Vigo (Atlanttic). Esperan que los r¨¦ditos del producto puedan devolverse a sus patrocinadores p¨²blicos: ¡°El objetivo es que esto se use y que nosotros podamos seguir resolviendo otros problemas. Y que la administraci¨®n siga apostando por sacar tecnolog¨ªas de la universidad y ponerlas en el mercado¡±. En unos pocos a?os creen que recuperar¨¢n los 350.000 euros que ha costado.

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