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La IA ahora roba tus contraseñas con casi el 100% de precisión

Una representación digital de una computadora portátil siendo pirateada por un hacker.
DT

Investigadores de la Universidad de Cornell han descubierto una nueva forma en que las herramientas de IA roban sus datos: las pulsaciones de teclas. Un nuevo trabajo de investigación detalla un ataque impulsado por IA que puede robar contraseñas con hasta un 95% de precisión al escuchar lo que escribe en su teclado.

Los investigadores lograron esto entrenando un modelo de IA sobre el sonido de las pulsaciones de teclas y desplegándolo en un teléfono cercano. El micrófono integrado escuchó las pulsaciones de teclas en una MacBook Pro y pudo reproducirlas con una precisión del 95%, la precisión más alta que los investigadores han visto sin el uso de un modelo de lenguaje grande.

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El equipo también probó la precisión durante una llamada de Zoom, en la que las pulsaciones de teclas se grabaron con el micrófono de la computadora portátil durante una reunión. En esta prueba, la IA tuvo una precisión del 93% en la reproducción de las pulsaciones de teclas. En Skype, el modelo tenía una precisión del 91,7%.

Antes de tirar su teclado mecánico ruidoso, vale la pena señalar que el volumen del teclado tuvo poco que ver con la precisión del ataque. En cambio, el modelo de IA se entrenó en la forma de onda, la intensidad y el tiempo de cada pulsación de tecla para identificarlos. Por ejemplo, puede presionar una tecla una fracción de segundo más tarde que otras debido a su estilo de escritura, y eso se tiene en cuenta con el modelo de IA.

En la naturaleza, este ataque tomaría la forma de malware instalado en su teléfono u otro dispositivo cercano con un micrófono. Luego, solo necesita recopilar datos de sus pulsaciones de teclas y alimentarlos en un modelo de IA escuchando en su micrófono. Los investigadores utilizaron CoAtNet, que es un clasificador de imágenes de IA, para el ataque, y entrenaron al modelo en 36 pulsaciones de teclas en una MacBook Pro presionadas 25 veces cada una.

Hay algunas formas de evitar este tipo de ataque, según lo informado por Bleeping Computer. La primera es evitar escribir su contraseña aprovechando características como Windows Hello y Touch ID. También puede invertir en un buen administrador de contraseñas, que no solo evita la amenaza de escribir su contraseña, sino que también le permite usar contraseñas aleatorias para todas sus cuentas.

Lo que no ayudará es un nuevo teclado. Incluso los mejores teclados pueden ser víctimas del ataque debido a su método, por lo que los teclados más silenciosos no marcarán la diferencia.

Desafortunadamente, este es solo el último de una serie de nuevos vectores de ataque habilitados por herramientas de inteligencia artificial, incluido ChatGPT.

Diego Bastarrica
Diego Bastarrica es periodista y docente de la Universidad Diego Portales de Chile. Especialista en redes sociales…
La herramienta de detección de IA de Google disponible para todos
Celular con IA. Imagen generada por IA.

Google anunció a través de una publicación en X (anteriormente Twitter) el miércoles que SynthID ya está disponible para cualquiera que quiera probarlo. El sistema de autenticación para el contenido generado por IA incrusta marcas de agua imperceptibles en imágenes, videos y texto generados, lo que permite a los usuarios verificar si un contenido fue creado por humanos o máquinas.

"Estamos abriendo el código de nuestra herramienta de marca de agua SynthID Text", escribió la compañía. "Disponible de forma gratuita para desarrolladores y empresas, les ayudará a identificar su contenido generado por IA".

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Canva tiene nuevo generador de imágenes con IA y más novedades
Canva

La plataforma Canva, herramienta web para edición de imágenes y video, está presentando nuevas funciones de IA. La última adquisición es "Dream Lab", una nueva herramienta generadora de imágenes nacida de la adquisición de la startup de IA generativa Leonardo.ai Canva a principios de este año.
Dream Lab funciona con el modelo Phoenix de Leonardo y permite a los usuarios generar imágenes a partir de descripciones en una variedad de estilos como "renderizado 3D" e "ilustración".
Droptober 2024 | The latest Canva launches, designed for your greatest work

Canva también ha realizado algunas actualizaciones en su conjunto de herramientas de IA "Magic", como una precisión mejorada y comandos de autocompletado con un solo clic para la función de generación de texto Magic Write. Las pizarras ahora admiten resúmenes impulsados por IA y pegatinas de reacción en tiempo real para proyectos colaborativos, y se han agregado herramientas de edición de video que generan subtítulos automáticamente e introducen nuevos efectos de animación.

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Google ayuda a detectar el cáncer de mama con ayuda de la IA
google ia deteccion temprana cancer de mama angiola harry sjcalew 1lm unsplash

Cada 19 de octubre se conmemora el Día Internacional de lucha contra el Cáncer de Mama, con el objetivo de concientizar acerca de esta enfermedad. En este contexto, Google difundió cómo trabaja en proyectos que combinan el poder de la inteligencia artificial (IA) con el conocimiento de los profesionales de la salud para crear herramientas de diagnóstico precisas y accesibles. Las investigaciones llevadas a cabo en varios diagnósticos detectaron una reducción del 9.4% de los falsos negativos y del 5.7% de los falsos positivos.
De acuerdo con la Organización Mundial de la Salud (OMS), el cáncer de mama es uno de los más comunes, siendo el 99% de los casos en mujeres. Asimismo, la Organización Panamericana de la Salud (OPS) afirma que el tratamiento puede ser altamente efectivo cuando la enfermedad se detecta a tiempo.
En este escenario, Adriana Noreña, vicepresidenta de Google para Hispanoamérica, reflexionó: “Como subrayé en mi participación en el Women 20 de Río de Janeiro, la inteligencia artificial tiene la capacidad de procesar y analizar enormes cantidades de datos en poco tiempo, identificar patrones complejos y aprender de forma contínua a través de sus algoritmos para mejorar su precisión, lo cual la convierte en una gran aliada para los profesionales de la salud”. Y agregó: “es crucial que haya cada vez más mujeres involucradas en el desarrollo de esta tecnología. Al incorporar nuestra perspectiva desde el momento cero, podemos garantizar que la IA no solo sea técnicamente avanzada, sino también nos permitirá crear soluciones íntimamente relacionadas con nuestro género, así como más equitativas y efectivas”.
En línea con estos esfuerzos por mejorar la detección temprana, entre 2016 y 2018, Google comenzó a implementar el uso del aprendizaje profundo -deep learning-, una de las áreas donde la IA emplea redes neuronales artificiales para aprender de grandes conjuntos de datos para realizar tareas complejas, con el fin de asistir a los médicos en la detección de la metástasis. Esta herramienta de análisis de nódulos linfáticos (Lymph Node Assistant -LYNA, por sus siglas en inglés-), es entrenada por medio de imágenes médicas, como radiografías, tomografías o imágenes patológicas, y clasificadas previamente por expertos, para que la IA pueda identificar los macro y micro patrones de la enfermedad. Así, LYNA tiene la capacidad de detectar la localización de la metástasis que, en muchos casos, es casi imperceptible al ojo humano, permitiendo que los médicos puedan acelerar el proceso de diagnóstico y, en consecuencia, adelantar el inicio del tratamiento. 
En 2021, Google Health realizó una investigación clínica junto con Northwestern Medicine para explorar cómo la IA podría acelerar el diagnóstico del cáncer de mama, optimizando el proceso desde la mamografía inicial hasta el diagnóstico final. Comenzaron la investigación recopilando imágenes mamográficas de alta calidad provenientes de diversos pacientes, las cuales fueron clasificadas por expertos en salud para entrenar el modelo de IA ante la detección de cáncer, la identificación de características tumorales, entre otros aspectos.
Posteriormente, el modelo se probó en un entorno clínico real, donde las personas que se sometían a mamografías podían optar por que sus resultados fueran analizados por la IA junto con la evaluación de los radiólogos. Estos arrojaron datos alentadores: se redujeron los falsos negativos en un 9.4% y los falsos positivos en un 5.7%, en comparación con la práctica clínica estándar. Además, la IA demostró su capacidad de analizar una mamografía en menos de dos minutos, lo que permite obtener resultados más rápidos para las pacientes, acelerar tanto el diagnóstico como el tratamiento, al mismo tiempo que reduce los costos asociados a la atención y los tratamientos tardíos.

Premios Nobel: Hallazgos en beneficio de la salud
La semana pasada, Geoffrey Hinton, ex investigador de Google, fue galardonado junto a John Hopfield con el Premio Nobel de Física 2024 por sus descubrimientos en el campo del aprendizaje automático con redes neuronales artificiales (ANN por sus siglas en inglés), que sentaron las bases para el reconocimiento a través de la IA de patrones en imágenes, lenguajes y en información clínica que hoy se utiliza en el campo de la salud y en otras disciplinas.
Como se describe en este documento emitido por el comité del premio Nobel, este descubrimiento fue clave en el desarrollo de la herramienta para la predicción de las estructuras de cualquier proteína en tres dimensiones denominado AlphaFold, motivo por el cual dos científicos de Google DeepMind, Demis Hassabis y John Jumper, obtuvieron también este año el Premio Nobel de Química. AlphaFold fue abierta por Google a la comunidad científica de forma gratuita y ya fue utilizado por más de dos millones de investigadores de más de 190 países.

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