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    LinkedIn revela una investigaci贸n de detecci贸n de im谩genes de IA que detecta perfiles falsos

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    LinkedIn ha desarrollado un nuevo concepto de investigaci贸n de detecci贸n de im谩genes de IA que tiene una tasa de 茅xito del 99 % en la captura de fotos de perfil falsas, con una tasa de falsos positivos del 1 %. Seg煤n la evidencia anecd贸tica, su nuevo detector realmente funciona.

    Seg煤n un ingeniero de LinkedIn que comparti贸 informaci贸n con nosotros, los modelos actuales de detecci贸n de fotos de LinkedIn tienen una tasa de falsos positivos m谩s baja y mantienen una alta tasa de verdaderos positivos.

    Perfiles falsos de LinkedIn

    Hay muchas razones por las que las personas crean perfiles de LinkedIn falsos.

    Para algunos miembros de la comunidad de marketing de b煤squeda de afiliados, una de las razones de los perfiles falsos es la percepci贸n de que Google confiar谩 en un sitio si los autores del art铆culo tienen enlaces a un perfil de LinkedIn en sus biograf铆as de autor.

    Esta idea surge del est铆mulo de Google de que el contenido debe tener lo que se conoce como EEAT, experiencia, pericia, autoridad y confiabilidad.

    Para otros, la motivaci贸n es crear un sitio web que se vea m谩s confiable para los visitantes de sus sitios web.

    Esto no pretende condonar esas pr谩cticas, las desaliento.

    Esto es solo para explicar que la pr谩ctica est谩 ocurriendo y por qu茅 est谩 ocurriendo.

    El advenimiento de la capacidad de crear im谩genes de perfil con IA ha facilitado la creaci贸n de perfiles falsos, lo que exacerb贸 exponencialmente un problema que ya era enorme.

    Informes sobre perfiles de LinkedIn falsos publicado en 2022 se帽al贸 que LinkedIn detect贸 y elimin贸 21 millones de cuentas falsas en la primera mitad de 2022.

    La evidencia anecd贸tica compartida por un vendedor afiliado que implement贸 perfiles falsos de LinkedIn confirma que el detector de im谩genes de IA de LinkedIn ha mejorado en gran medida su capacidad para detectar cuentas falsas.

    Seg煤n LinkedIn:

    鈥淭rabajamos constantemente para mejorar y aumentar la eficacia de nuestras defensas contra el abuso para proteger las experiencias de nuestros miembros y clientes. Y como parte de nuestro trabajo continuo, nos hemos asociado con la academia para estar un paso por delante de los nuevos tipos de abuso vinculados a cuentas falsas que aprovechan tecnolog铆as en r谩pida evoluci贸n como la IA generativa鈥.

    Cuentas falsas dif铆ciles de detectar

    LinkedIn actualiza constantemente sus sistemas para detectar m煤ltiples tipos de actividad no deseada, como perfiles falsos, apropiaciones de cuentas e infracciones de pol铆ticas de contenido.

    La introducci贸n de im谩genes generadas por IA ha hecho que sea casi imposible detectar im谩genes falsas si no sabes qu茅 buscar.

    LinkedIn identifica 芦artefactos禄 que son el sello distintivo de las im谩genes de perfil de IA falsas.

    La mayor铆a de las personas no saben c贸mo detectar im谩genes de IA, por lo que es f谩cil que las personas confundan una cuenta falsa con una real.

    LinkedIn comparti贸:

    鈥淐on el auge de los medios sint茅ticos generados por IA y los medios generados de texto a imagen, los perfiles falsos se han vuelto m谩s sofisticados.

    Y hemos encontrado que la mayor铆a de los miembros son generalmente incapaces de distinguir visualmente los rostros reales de los generados sint茅ticamente鈥︹

    C贸mo captura LinkedIn el contenido generado por IA

    Una caracter铆stica de las im谩genes creadas artificialmente es que todas comparten patrones similares, lo que LinkedIn llama diferencias estructurales.

    Las im谩genes reales no comparten componentes estructurales.

    LinkedIn comparti贸 un ejemplo de un compuesto de 400 im谩genes artificiales y 400 im谩genes reales.

    La composici贸n de las im谩genes falsas muestra que las 谩reas alrededor de los ojos y la nariz tienden a ser muy similares.

    La composici贸n de las im谩genes reales no tiene nada en com煤n con ninguna de las otras im谩genes, por lo que la composici贸n es borrosa.

    Captura de pantalla de la imagen por LinkedIn

    Los resultados de su investigaci贸n son impresionantes.

    acciones de LinkedIn:

    鈥淟a tasa de verdaderos positivos (TPR) es el porcentaje de fotos sint茅ticas que se clasifican correctamente como sint茅ticas.

    La tasa de falsos positivos (FPR) es el porcentaje de fotos reales que se clasifican incorrectamente como sint茅ticas.

    Nuestro enfoque es capaz de detectar el 99,6 % (TPR) de las caras sint茅ticas StyleGAN, StyleGAN2 y StyleGAN3, mientras que solo clasifica incorrectamente el 1 % (FPR) de las fotos de perfil reales de LinkedIn como sint茅ticas.

    Para los resultados de referencia en nuestro trabajo de investigaci贸n, elegimos un objetivo de FPR del 1% porque, para aplicaciones del mundo real en una gran red profesional, es importante que los modelos de detecci贸n de im谩genes generados por IA capturen la mayor铆a de las im谩genes sint茅ticas, mientras que solo en raras ocasiones. clasificar una imagen real como sint茅tica鈥.

    驴Qu茅 tan efectivo es el detector de IA de LinkedIn en el mundo real?

    El comercializador afiliado con los perfiles falsos de LinkedIn comparti贸 que LinkedIn pudo detectar el 100 % de sus perfiles falsos de LinkedIn.

    Ellos compartieron su experiencia conmigo:

    鈥淐omo vendedor afiliado, tener perfiles de LinkedIn para mi persona falsa fue una excelente manera de obtener credibilidad para mis autores.

    Fue especialmente 煤til para la construcci贸n de enlaces de HARO, ya que los reporteros tienden a vincular m谩s a menudo a sitios con personas con un perfil de LinkedIn.

    En los 煤ltimos meses, LinkedIn ha suspendido el 90 % de mis perfiles.

    Desafortunadamente, ahora tengo que encontrar otro m茅todo para agregar credibilidad a mis autores y hacer que parezcan leg铆timos鈥.

    LinkedIn contin煤a mejorando su capacidad para detectar perfiles falsos. La capacidad de crear un perfil falso ahora es a煤n m谩s dif铆cil.

    Lea el anuncio original:

    Nuevos enfoques para detectar fotos de perfil generadas por IA

    Imagen destacada de Shutterstock/Meilun

    Fuente: LinkedIn revela una investigaci贸n de detecci贸n de im谩genes de IA que detecta perfiles falsos

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