Tamaño del mercado de detección de imágenes falsas, participación y análisis de la industria, por solución (detección de imágenes retocadas con Photoshop, detección de imágenes deepfake, verificación en tiempo real, detección de imágenes generadas por IA y otras (autenticación de contenido, aplicaciones móviles)), por tecnología (aprendizaje automático) e IA y procesamiento y análisis de imágenes), por implementación (nube y local), por industria (BFSI, gobierno, defensa, TI y telecomunicaciones, medios y entretenimiento, y otros (minorista y comercio electrónico)) y regional. Previsión, 2024-

La detección de imágenes falsas es el proceso de mecanismos que reconocen imágenes o fotografías que han sido fabricadas o manipuladas. La detección de imágenes falsas es la operación de detectar imágenes o vídeos falsos que se han generado mediante aprendizaje profundo u otros mecanismos. Las imágenes se manipulan para difundir desinformación en línea en sitios de redes sociales y otros sitios web. Por lo tanto, las tecnologías de detección de imágenes falsas se utilizan para reconocer información errónea, autenticar obras de arte y proteger la seguridad en línea.

Los diversos tipos de imágenes falsas incluyen imágenes falsas, imágenes retocadas con Photoshop, imágenes generadas por IA y muchas más. Los mecanismos de detección de imágenes falsas ayudan a autenticar imágenes, proteger la reputación en línea, detectar información errónea y mucho más. El uso de estas imágenes falsas o deepfake impacta negativamente en diferentes sectores como el periodismo, la política, el entretenimiento, las finanzas y más. Por ejemplo,

• Según Sumsub Research 2023, ha habido un aumento sustancial de 10 veces en la cantidad de deepfakes identificados en todo el mundo en todos los sectores entre 2022 y 2023, con variaciones regionales significativas: 1740% de crecimiento de deepfakes en América del Norte, 780% en Europa (incluido el Reino Unido), 1530% en Asia Pacífico, 450% en Medio Oriente y África, y 410% en América Latina. América.

Además, la difusión de información errónea, el chantaje mediante estafas con imágenes falsas y otros fraudes en línea aumentaron en el año 2020. Las imágenes falsificadas de curas que obligan a las personas a comprar productos nocivos, imágenes de resultados de tratamientos de COVID-19 manipulados y muchos otros. Tal aumento de estafas aumentó la demanda de herramientas de detección de imágenes falsas en el mercado. Por ejemplo,

• Desde 2020 se ha registrado un aumento aproximado del 94 % en las estafas y la actividad de phishing, picos destacados, como los 2,2 millones de sitios fraudulentos identificados solo en agosto.

El aumento de este tipo de imágenes retocadas con Photoshop, imágenes deepfake, imágenes creadas con IA y otras contribuye a la necesidad de soluciones avanzadas que puedan detectar y prevenir este tipo de amenazas.

Segmentación

Información clave

El informe cubre las siguientes ideas clave:

• Indicadores micro macroeconómicos


• Impulsores, restricciones, tendencias y oportunidades


• Estrategias comerciales adoptadas por los actores clave


• Análisis FODA consolidado de actores clave

Análisis por industria

El mercado se clasifica en varias industrias, como BFSI, gobierno, defensa, TI y telecomunicaciones, medios y entretenimiento, y otras (minorista, comercio electrónico).

Con los crecientes mecanismos de manipulación de imágenes, diferenciar entre imágenes manipuladas y reales puede resultar un desafío. La detección de imágenes falsas con la ayuda de herramientas y algoritmos se ha vuelto fundamental para combatir estos problemas. Los profesionales de detección de imágenes falsas se esfuerzan constantemente por luchar contra datos tan manipulados e invisibles. A medida que las personas se topan con diversos ejemplos de imágenes engañosas, la incredulidad se construye en sus experiencias en línea. Con el crecimiento de la tecnología modernizada y el uso extensivo de las plataformas de redes sociales, la distribución y manipulación de imágenes falsas se ha vuelto más predominante que antes. Por ejemplo,

• Según el Informe forense de deepfake 2024 de PeerJ, YouTube es el centro destacado y representa el 40% de los deepfakes detectados. Al mismo tiempo, X (Twitter) y Facebook representan el 25% y el 20% del contenido falso.

A medida que se propaga el deepfake, las empresas de redes sociales se ven obligadas a acelerar los esfuerzos de detección de imágenes falsas. El farol de vídeo e imágenes tiene una influencia directa en la ciberseguridad. Los estafadores llevan años utilizando vídeos e imágenes falsos para engañar a sus objetivos y chantajearlos para quitarles su dinero. Por ejemplo,

• En marzo de 2024, la primera ministra de Italia, Giorgia Meloni, emprendió acciones legales y solicitó 109.345 dólares de indemnización por daños y perjuicios después de que se generaran y difundieran en Internet vídeos explícitos falsos en los que aparecía ella sin su consentimiento.

Tal aumento en la cantidad de imágenes y videos falsos en las redes sociales y otras plataformas impulsa la demanda de herramientas de detección de imágenes falsas en la industria de los medios y el entretenimiento. 

Análisis Regional

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El mercado mundial de detección de imágenes falsas se divide en cinco regiones: América del Norte, América del Sur, Europa, Oriente Medio y África y Asia Pacífico. En 2023, América del Norte representó la mayor participación en el mercado de detección de imágenes falsas, debido a la aceptación más rápida de tecnologías avanzadas, como la inteligencia artificial (IA) y el aprendizaje automático (ML). Con el crecimiento de estas tecnologías avanzadas, también están aumentando el fraude en línea, las estafas con imágenes falsas y los ataques deepfake. Por ejemplo,

• Según una encuesta realizada por NordVPN 2023, más de uno de cada cuatro adultos en los EE. UU., aproximadamente el 24 %, ha sido blanco de una estafa romántica. De los asediados, el 19% afirmó haber perdido entre 401 y 2.000 dólares debido a estas estafas románticas. El estudio también descubrió que el 27% de los adultos en los EE. UU. se han conectado con un perfil que resultó ser un bot o falso, mientras que otro 27% especificó que obtuvieron imágenes ofensivas que no exigieron.

Por lo tanto, ha habido un aumento en las reglas y regulaciones por parte del gobierno y los organismos reguladores en los EE. UU. y Canadá. Además, la región tiene presencia de destacados actores del mercado, lo que contribuye al crecimiento del mercado en América del Norte.

La distribución del mercado mundial de detección de imágenes falsas por región de origen es la siguiente:

• América del Norte – 33%


• América del Sur – 7%


• Europa – 26%


• Medio Oriente y África: 10%


• Asia Pacífico: 24%

Jugadores clave cubiertos

Los actores clave en este mercado incluyen Canon, OpenAI, Microsoft Corporation, DuckDuckGoose AI, Reality Defender, Sensity AI, Primeau Forensics LTD., DeepWare AI, iProov, Amped, Gradiant, Facia, iDenfy, Qualcomm, Sentinel, Deepgram y Q- integridad.

Desarrollos clave de la industria

• En mayo de 2024, OpenAI anunció la introducción de una herramienta que puede identificar a su creador de texto a imagen, DALL-E 3. La compañía afirmó que la herramienta identifica con precisión las imágenes generadas por DALL-E 3 más del 98% de las veces en pruebas internas. Puede gestionar alteraciones comunes como variaciones de recorte, compresión y saturación con un impacto insignificante.


• En septiembre de 2023, Google anunció el lanzamiento de una herramienta, SynthID, que identifica imágenes creadas por IA e instala marcas de agua invisibles que pueden medirse mediante computadoras. Esta herramienta ayuda a identificar imágenes creadas por inteligencia artificial, que cada vez son más realistas. Las computadoras generan estas imágenes generadas por IA, que en ocasiones pueden confundirse con imágenes reales.