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Título: Desarrollo de una aplicación Web con machine learning para la detección de Deepfakes en casos de suplantación de identidad digital
Director: Jaramillo Infante, Mónica Karina
Autor: Yagual Castillo, José Manuel
Palabras clave: APRENDIZAJE AUTOMÁTICO;DETECCIÓN DE DEEPFAKES;REDES NEURONALES CONVOLUCIONALES
Fecha de publicación: 28-ene-2025
Editorial: La Libertad: Universidad Estatal Península de Santa Elena, 2025
Citación: Yagual Castillo, José Manuel (2025). Desarrollo de una aplicación Web con machine learning para la detección de Deepfakes en casos de suplantación de identidad digital. La Libertad UPSE, Matriz. Facultad de Sistemas y Telecomunicaciones. 101p.
Resumen: Este trabajo se enfoca en el desarrollar una aplicación web para la detección de deepfakes en imágenes mediante técnicas avanzadas de aprendizaje automático. Utilizando redes neuronales convolucionales (CNN) implementadas con TensorFlow y Keras, la herramienta permitirá un análisis preciso de las imágenes para identificar manipulaciones digitales. Su objetivo es ofrecer una solución eficaz para detectar imágenes alteradas y prevenir fraudes y desinformación en el entorno digital. Para lograr esto, se aplicarán metodologías que incluyen la recopilación de datos, selección de tecnologías y diseño de algoritmos de detección. La implementación de esta aplicación mejorará la protección digital y la autenticidad en línea, elevando la efectividad en la identificación de deepfakes y fortaleciendo la seguridad del contenido visual en diversas plataformas digitales.
URI: https://repositorio.upse.edu.ec/handle/46000/12926
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