Se acabó la época en la que los documentos compartidos por las empresas pixelando algunos datos para proteger la información sensible estaban salvo. Si antaño esta técnica extendida y de fácil aplicación era una constante para ocultar a la vista información confidencial, en el año en que vivimos existe un peligro mucho más grave que los ojos humanos: las máquinas inteligentes.

Desde el blog especializado de Panda Security muestran los datos de un reciente estudio realizado por investigadores de la Universidad de Texas y del Instituto Cornell Tech. Este grupo ha desarrollado un software basado en la inteligencia artificial capaz de revelar los misterios escondidos tras un archivo pixelado o distorsionado.

Así, esta herramienta podría dejar al descubierto datos de diversa tipología, desde un número borroso o un rostro oculto con píxeles en una fotografía. 

Para este experimento, los creadores del software se han limitado a emplear métodos habituales de machine learning, la rama de la inteligencia artificial centrada en el aprendizaje automático de las máquinas. “Las técnicas que estamos utilizando son normales en el reconocimiento de imágenes”, ha apuntado Vitaly Shmatikov, del Instituto Cornell Tech.

La parte más preocupante, señalada propio Shmatikov señala que cualquier ciberdelincuente con conocimientos técnicos sobre machine learning podría desarrollar herramientas similares con las que desvelar secretos corporativos ocultos tras los píxeles. Esto, unido a los mecanismos de reconocimiento facialhace cada vez menos aconsejable la práctica de pixelar fotos y documentos.

Redes neuronales entrenadas para el reconocimiento de imágenes

Para llevar a cabo su investigación e incluso derrotar a la tecnología con la que YouTube permite mostrar borrosas ciertas imágenes de su contenido multimedia, estos investigadores entrenaron redes neuronales para que estas fueran capaces de reconocer imágenes aunque estuvieran pixeladas. Para ello, fueron alimentadas con cuatro grandes conjuntos de imágenes conocidas en las que aparecían diversos elementos como rostros, palabras u objetos.

Tras memorizarlas, las redes neuronales alcanzaron un 90 % de precisión en el proceso de identificación. Más tarde, los expertos emplearon herramientas para pixelarlas, procurando que fuesen capaces de averiguar de nuevo las imágenes.

Tras este aprendizaje, el software alcanzó un 80 % de precisión e incluso un 90 % en algunos de los casos. Este caso es un claro paradigma que demuestra que debes pensarte dos veces el acto de pixelar o mostrar de forma borrosa cualquier tipo de información para compartir documentos confidenciales. Existen maneras de cifrado y mecanismos de protección empresarial mucho más efectivos y sofisticados.