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Detección forense de deepfakes

Detección de deepfakes todo en uno y de grado forense para vídeos, imágenes y audio. Impulsa tus investigaciones sobre medios sintéticos generados por IA con nuestro centro de detección de deepfakes. Sensity AI es una aplicación fácil de usar con acceso API y opciones de despliegue en la nube y en local. Sube archivos o URL y obtén una evaluación multicapa en cuestión de segundos.

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Saca el máximo

de Sensity AI Deepfake Detection

1

Detección multicapa

Nuestra solución va más allá de la detección superficial, aprovechando un enfoque multicapa que analiza elementos visuales, la estructura de los archivos, los metadatos y las señales de audio para descubrir incluso los deepfakes más sofisticados. Al combinar múltiples técnicas de detección, garantizamos una mayor precisión, menos falsos positivos y una sólida adaptabilidad frente a las amenazas en evolución, además de proporcionar información de grado forense.

Sensity AI deepfake detection: multilayer detection stack illustration with labeled layers for pixel, voice and file analysis plus forensic evidence.
2

Nube y local

Nuestra solución de detección de deepfakes está diseñada para integrarse perfectamente en la infraestructura de cualquier organización. Tanto si necesitas la escalabilidad y comodidad de nuestra plataforma basada en la nube como la seguridad y el control de un despliegue en local, te tenemos cubierto. Desde empresas privadas hasta agencias gubernamentales con estrictas políticas de datos, nuestra tecnología garantiza un rendimiento de primer nivel, un cumplimiento total y una fiabilidad inigualable.

Sensity AI deepfake detection cloud and on-premise architecture diagram representing flexible deployment across multiple stacks.
3

Totalmente automatizado

Sensity AI se ha desplegado con éxito directamente en entornos forenses de alta seguridad para abordar el creciente volumen de pruebas. Al integrarse en la fase más temprana de la ingesta de pruebas, cada archivo multimedia extraído se examina automáticamente en busca de signos de manipulación antes de que entre en el registro de investigación. Los analistas informan de reducciones drásticas en el tiempo de revisión manual, un triaje más rápido de grandes conjuntos de datos y, lo que es más importante, una mayor confianza al introducir medios digitales en procedimientos legales.

Sensity AI deepfake detection fully automated system illustration linking a core AI engine to multimodal analysis and integrity checks.
4

Informes forenses procesables

Nuestra solución de detección de deepfakes va más allá de una simple respuesta de sí/no. Cada análisis está respaldado por informes forenses detallados que incluyen puntuaciones de confianza, indicadores visuales y herramientas de explicabilidad para ayudar a los investigadores a comprender por qué el contenido se marca como manipulado. Construido con los estándares de la industria forense en mente, nuestro sistema de informes proporciona pistas de auditoría, evidencia visual, información de metadatos y documentación estructurada, lo que garantiza la credibilidad y admisibilidad en investigaciones corporativas, casos de aplicación de la ley y procedimientos judiciales. Ya sea para revisiones internas o acciones legales, nuestros informes ofrecen pruebas claras y defendibles que resisten el escrutinio.

Sensity AI deepfake detection actionable forensic reports graphic showing a report workflow turning analysis signals into evidence.

¿Cómo funciona Sensity AI?

Nuestro motor de detección multicapa analiza cada dimensión de un archivo de imagen, vídeo o audio, artefactos visuales, patrones acústicos, metadatos, señales de comportamiento e inconsistencias intermodales. Al apilar señales forenses independientes, ofrece un nivel de certeza que los detectores de una sola capa no pueden igualar. Construido para adversarios del mundo real, de confianza en investigaciones donde la verdad no es negociable.

Análisis de píxeles

Nuestro motor descompone los elementos visuales hasta su estructura de píxeles en bruto para detectar la manipulación en su origen. Por sutil que sea la alteración, la ciencia forense a nivel de píxel la saca a la luz.

Análisis de voz

Nuestro sistema analiza el espectro de audio en bruto para descubrir artefactos dejados por la síntesis y la manipulación. Incluso las voces clonadas con un sonido más natural revelan inconsistencias acústicas ocultas.

Análisis forense

Nuestro sistema analiza cada firma técnica dentro del contenedor del archivo, desde códecs hasta marcas de tiempo. Estos marcadores forenses revelan rutas de manipulación invisibles solo en las capas visuales o de audio.

Informe forense

Un informe forense listo para el tribunal ofrece un registro completo y auditable de cada análisis realizado. Diseñado para entornos judiciales, garantiza que los hallazgos sean transparentes, reproducibles y admisibles.

El estándar para la detección de medios sintéticos

Gobierno

Sensity AI permite a las autoridades gubernamentales y judiciales verificar la autenticidad de las pruebas digitales mediante la detección de deepfakes y medios sintéticos en imágenes, vídeos y audio. Nuestro análisis forense multicapa genera informes válidos para los tribunales.

La solución de detección de deepfakes más precisa

Resultados en los que puedes confiar

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¿Cómo está cambiando la detección de deepfakes el análisis forense?

Hemos entrado en una era en la que ver ya no es creer. La IA generativa no solo ha creado contenido nuevo; ha creado una superficie de ataque completamente nueva: la realidad misma. Ahora, en lo que respecta a la detección de deepfakes, la naturaleza del análisis forense se ha puesto patas arriba, y las agencias de inteligencia, las fuerzas del orden y las autoridades judiciales están sufriendo las consecuencias. Esta guía es una introducción a la detección de deepfakes y los medios sintéticos para profesionales de las fuerzas del orden y analistas forenses.

¿Cómo está cambiando la detección de deepfakes el análisis forense?

¿Cómo puedes usar o integrar las soluciones de detección de deepfakes de Sensity AI?

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