Cómo Detectar Estafas de Inteligencia Artificial en Línea

Índice
  1. Introducción
    1. Clonación de voz:
    2. Automatización de llamadas: 
    3. Herramientas de inteligencia artificial generativa:
  2. El Auge de la Inteligencia Artificial
  3. Estafas de IA Comunes
    1. 1. Falsos Servicios de Soporte Técnico
    2. 2. Estafas de Compra en Línea
    3. 3. Fraudes de Reconocimiento Facial
  4. Cómo Detectar Estafas de IA
    1. 1. Verifique la Autenticidad
    2. 2. Investigue Productos y Servicios
    3. 3. Refuerce la Seguridad en Línea
  5. Conclusion

Introducción

La inteligencia artificial (IA) ha avanzado a pasos agigantados en los últimos años, transformando la manera en que interactuamos con la tecnología. Sin embargo, con esta revolución tecnológica también han surgido nuevas oportunidades para estafadores y delincuentes cibernéticos. En este artículo, exploraremos cómo detectar estafas relacionadas con la inteligencia artificial y cómo protegernos de ellas.

El Centro Nacional de Análisis Criminal de la PDI en Chile a través del análisis de las bases de información de esa policía civil, fue en búsqueda de datos que pudieran evidenciar la utilización de Inteligencia Artificial en fraudes a través de llamadas telefónicas, cometidos en Chile, en los últimos años. El estudio buscó identificar nuevos fenómenos criminales, además de observar el comportamiento y evolución de los delitos que se cometen en el país.

Para entender cómo la IA puede ser usada para este tipo de fraudes, menciona como ejemplos:

Clonación de voz:

Los ciberdelincuentes utilizan herramientas que permiten analizar y replicar la voz de personas conocidas por la potencial víctima, como un familiar o amigo, para hacerse pasar por estos últimos y solicitar información personal o financiera que les permita concretar un determinado delito.

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Automatización de llamadas: 

El uso de IA con estos fines les permite realizar un gran número de llamadas, tipo vishing, en poco tiempo, aumentando las posibilidades de dar con una víctima.

Herramientas de inteligencia artificial generativa:

Se usan para crear audios falsos que se parecen a los de llamadas reales. Esto hace que las estafas sean más creíbles y difíciles de detectar.

Algunas de las principales recomendaciones que nos entregan desde la policia para que la población puede considerar para evitar protegerse de las estafas modalidad vishing, son entre otras:

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  • - Ser cauto con las llamadas de números desconocidos.
  • - No revelar información personal o financiera.
  • - Verificar la identidad de quien llama.
  • - Sospechar de las llamadas que le piden que realice una acción de carácter urgente.
  • - Contar con alguna “clave familiar” o “código de confianza” para la identificación rápida de la persona que esta al otro lado del teléfono.

Y para el caso de haber sido víctima de este delito, es importante realizar la denuncia aportando la mayor cantidad de antecedentes, ya que esto se traduce en datos que se transforman -previo proceso de análisis- en información importante para desarrollar las investigaciones policiales.

El Auge de la Inteligencia Artificial

La inteligencia artificial se ha convertido en una parte fundamental de nuestra vida diaria. Desde los asistentes virtuales en nuestros teléfonos hasta los sistemas de recomendación en plataformas de streaming, la IA ha mejorado nuestra experiencia en línea de muchas maneras. Sin embargo, este avance también ha generado nuevas formas de estafas y fraudes en línea.

Estafas de IA Comunes

1. Falsos Servicios de Soporte Técnico

Los estafadores a menudo se hacen pasar por agentes de soporte técnico de empresas de renombre que ofrecen servicios de IA. Llaman a las víctimas y les advierten sobre problemas inexistentes en sus sistemas de IA. Luego, los persuaden para que compartan información personal o instalen software malicioso.

2. Estafas de Compra en Línea

Las estafas de IA en el comercio electrónico son cada vez más frecuentes. Los estafadores utilizan bots de IA para generar críticas falsas y calificaciones positivas en productos o servicios de baja calidad. Esto engaña a los consumidores, quienes terminan comprando productos que no cumplen con sus expectativas.

3. Fraudes de Reconocimiento Facial

El reconocimiento facial es una tecnología de IA ampliamente utilizada en la seguridad y la autenticación. Sin embargo, los estafadores han encontrado formas de engañar estos sistemas, lo que puede tener graves consecuencias en la seguridad y la privacidad de las personas.

Cómo Detectar Estafas de IA

1. Verifique la Autenticidad

Al recibir llamadas de supuestos servicios de soporte técnico de IA, verifique siempre la autenticidad de la empresa. Llame directamente al servicio de atención al cliente de la compañía en cuestión y confirme si la llamada es legítima.

2. Investigue Productos y Servicios

Antes de realizar una compra en línea, investigue el producto o servicio en múltiples fuentes. No confíe únicamente en las críticas y calificaciones en un solo sitio web. Utilice recursos confiables para tomar decisiones informadas.

3. Refuerce la Seguridad en Línea

Proteja su información personal y financiera mediante contraseñas sólidas y autenticación de dos factores. Sea consciente de la información que comparte en línea y limite el acceso a sus perfiles de redes sociales.

Conclusion

La inteligencia artificial ha transformado nuestra vida de maneras impresionantes, pero también ha dado lugar a nuevas amenazas en línea. Para protegernos de las estafas de IA, es crucial estar informados y tomar precauciones. Al seguir estos consejos, podemos disfrutar de los beneficios de la IA de manera segura y proteger nuestra privacidad y seguridad en línea.

Recuerde que la prevención es la clave para evitar ser víctima de estafas de inteligencia artificial. Manténgase alerta y siempre cuestione la autenticidad de las comunicaciones y ofertas en línea. Su seguridad y privacidad son invaluables en la era de la IA.

Freddy Costello

Freddy Costello

Sobre el autor

Redactor, ex policia, especialista en delitos económicos e infórmaticos con más de 25 años de experiencia.

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