{"id":35158,"date":"2026-11-06T05:03:35","date_gmt":"2026-11-06T05:03:35","guid":{"rendered":"https:\/\/domosistemas.com\/?p=35158"},"modified":"2026-11-06T05:03:35","modified_gmt":"2026-11-06T05:03:35","slug":"la-prevencion-de-deepfakes-generados-con-ia-se-refuerza-con-una-nueva-especificacion-de-etsi","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/domosistemas.com\/?p=35158","title":{"rendered":"La prevenci\u00f3n de deepfakes generados con IA se refuerza con una nueva especificaci\u00f3n de ETSI"},"content":{"rendered":"
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Una nueva Especificaci\u00f3n T\u00e9cnica del Instituto Europeo de Normas de Telecomunicaciones (ETSI<\/a>) busca reducir el riesgo de que los sistemas de inteligencia artificial generativa produzcan deepfakes da\u00f1inos. El documento ETSI TS 104 275, desarrollado por el Comit\u00e9 T\u00e9cnico de ETSI sobre Seguridad de la Inteligencia Artificial (TC SAI), plantea medidas pr\u00e1cticas y salvaguardas para reforzar la rendici\u00f3n de cuentas de desarrolladores y operadores de IA.<\/p>\n

\"Imagen
ETSI propone medidas preventivas, supervisi\u00f3n humana y pruebas para reducir el riesgo de deepfakes da\u00f1inos creados con IA generativa.<\/figcaption><\/figure>\n

La especificaci\u00f3n desplaza el enfoque habitual, centrado principalmente en detectar contenidos manipulados una vez creados, hacia una estrategia preventiva. ETSI plantea la prevenci\u00f3n de deepfakes como un reto de seguridad y gobernanza que debe abordarse durante todo el ciclo de vida de los sistemas de IA.<\/p>\n

El nuevo texto se apoya en los requisitos b\u00e1sicos de ciberseguridad recogidos en la norma ETSI EN 304 223 para modelos y sistemas de IA. Su objetivo es ayudar a las organizaciones a reducir la posibilidad de que estos sistemas generen deepfakes perjudiciales y, al mismo tiempo, respaldar objetivos previstos en la Ley de Inteligencia Artificial de la UE, extendiendo la seguridad m\u00e1s all\u00e1 de los sistemas clasificados como de alto riesgo.<\/p>\n

Medidas para limitar el uso indebido de la IA generativa<\/h2>\n

Entre las medidas previstas, el TC SAI incluye la realizaci\u00f3n de evaluaciones de riesgo antes del despliegue. Estas evaluaciones deben identificar posibles usos indebidos de los sistemas de inteligencia artificial generativa e incorporar salvaguardas antes de su puesta a disposici\u00f3n.<\/p>\n

La especificaci\u00f3n tambi\u00e9n contempla la supervisi\u00f3n humana mediante procesos de revisi\u00f3n e intervenci\u00f3n. Con ello, las organizaciones deben mantener capacidad de control sobre el comportamiento de los sistemas y actuar cuando sea necesario.<\/p>\n

Otro bloque de actuaciones se centra en la protecci\u00f3n frente al uso indebido. ETSI menciona medidas como el filtrado de contenidos, el etiquetado de material generado por IA y las advertencias a los usuarios cuando resulten apropiadas.<\/p>\n

El documento incorpora adem\u00e1s la monitorizaci\u00f3n continua de amenazas emergentes, la investigaci\u00f3n de incidentes y la actualizaci\u00f3n de las salvaguardas a medida que se identifiquen nuevos riesgos. A ello se suma una evaluaci\u00f3n basada en evidencias, con documentaci\u00f3n y registros que permitan demostrar si los controles adecuados se han implantado y funcionan seg\u00fan lo previsto.<\/p>\n

Junto con estas medidas de seguridad, la ETSI TS 104 275<\/a> define escenarios de prueba y criterios de superaci\u00f3n o fallo. Estas herramientas buscan que las organizaciones puedan comprobar si se ha reducido efectivamente el riesgo asociado a los deepfakes, en lugar de basarse \u00fanicamente en compromisos generales sobre un desarrollo responsable de la IA.<\/p>\n

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