La ciencia detrás de CazaFakes
Utilizamos modelos algorítmicos avanzados de análisis forense digital y Media Forensics para encontrar rastros invisibles al ojo humano.
1. Análisis de Ruido y Compresión 📸
Toda cámara real deja una "huella" fotográfica conocida como ruido de sensor (PRNU). Las imágenes generadas por IA (como Midjourney o DALL-E) carecen de este ruido orgánico, presentando patrones matemáticamente "demasiado perfectos" o artefactos de compresión en bloque anómalos.
2. Detección de Diffusion y GANs 🤖
Para los vídeos (especialmente TikTok e Instagram Reels), rastreamos inconsistencias temporales. Los falsos rostros generados por Generative Adversarial Networks (GANs) suelen perder coherencia en micro-expresiones de un frame a otro. Buscamos el "parpadeo asimétrico" clásico de un deepfake.
3. Topología de Filtros Digitales 💄
¿Estás viendo una mandíbula alterada en Instagram? CazaFakes mapea la malla facial 3D y detecta deformaciones en la perspectiva que no coinciden con la lente simulada de la cámara. Revertimos matemáticamente las proporciones imposibles para avisarte.