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IA y suplantación de identidad - Contenido educativo

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Subido el 21 de diciembre de 2025 por Ies villadevaldemoro valdemoro

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Proyecto de investigación de Roland Arian Ivaszuk Ivaszuk, alumno de 2º Bachillerato de Excelencia del IES Villa de Valdemoro en el curso 2025-2

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El aquí está como tema de mi proyecto porque me interesaba aprender más acerca de la programación 00:00:00
y de la inteligencia artificial, sobre todo de los usos que puede tener en Internet y en el mundo de la difusión de información. 00:00:04
Voy a comenzar hablando un poco de la historia, cuyos inicios se remontan a 1950, 00:00:11
cuando el matemático Alan Turing publicó su artículo Conflict in Machinery and Intelligence, 00:00:16
en el que hablaba acerca de la posibilidad de crear máquinas inteligentes. 00:00:20
Aunque yo acredito que puede considerarse el inicio de la inteligencia artificial, es la conferencia de Darwin. 00:00:24
en 1956, cuando numerosos matemáticos se reunieron para discutir las posibilidades 00:00:28
de crear máquinas inteligentes. Este también fue el lugar en que se le acuñó el término 00:00:34
inteligencia artificial. Voy a continuar hablando un poco acerca de la suplantación de identidad, 00:00:38
que es la suplantación de identidad, que es la propagación indebida de la identidad 00:00:43
de otra persona para beneficiarse de uno mismo o para perjudicar a otro. El Código Penal 00:00:47
hace una distinción entre suplantación en línea o suplantación física, y actualmente 00:00:51
existen numerosas formas de suplantar la identidad. Yo voy a tratar tres de las más comunes, 00:00:56
que son FISIC, hacerse pasar por una entidad de confianza para mandar mensajes o correos 00:01:00
y robar la información personal. FARAMIC, que consiste en suplantar, en crear una página 00:01:05
web igual a la original, para engañar a los usuarios y que estos pongan su información 00:01:10
personal. Y por último, suplantación en redes, hacerse pasar por otra persona en redes 00:01:14
sociales para dañar su imagen. Ahora bien, ¿qué es la inteligencia artificial? La inteligencia 00:01:18
artificial es el término acuñado de las tecnologías que son capaces de simular la inteligencia 00:01:23
humana, es decir, resolver problemas, tomar decisiones y aprender de las experiencias. 00:01:28
Estas tecnologías se fundamentan en el Machine Learning, que son algoritmos que son capaces 00:01:33
de aprender por ellos mismos. Existen numerosas formas de Machine Learning, pero yo voy a 00:01:37
hablar de cinco en concreto. Aprendizaje supervisado. Consiste en que el aprendizaje supervisado 00:01:41
utiliza datos etiquetados, es decir, los patrones que se deben encontrar ya se conocen. 00:01:47
Aprendizaje no supervisado. Los datos no están etiquetados. 00:01:53
Este es un sistema muy útil cuando se quiere analizar grandes bases de datos. 00:01:57
A continuación, aprendizaje autosupervisado. 00:02:01
En este, este es muy útil cuando la cantidad de datos necesarios etiquetados puede llegar a ser prohibitiva. 00:02:05
Por ende, lo que se hace es que coge primero una pequeña muestra que el sistema etiquetará, 00:02:10
para posteriormente usarla para aprender con el resto de datos. 00:02:14
Y aprendizaje por refuerzo. Este es una tecnología que utiliza un sistema de recompensa. 00:02:18
donde el sistema es premiado si se obtiene el resultado esperado y castigado si no. 00:02:23
Una vez terminado, hará los cambios necesarios para reducir el error que pueda tener. 00:02:27
También existe el deep learning. 00:02:33
El deep learning es una tecnología que lo que pretende es replicar el funcionamiento del cerebro humano. 00:02:35
Concretamente, cómo la información se altera a medida que pasa a través de las neuronas. 00:02:40
Esto lo consigo utilizando las redes neuronales, las cuales están formadas por neuronas que se alumbran en capas. 00:02:45
Como mínimo, un sistema debe tener dos capas, una de entrada y una de salida. 00:02:51
Aunque el añadir capas intermedias puede hacer que el sistema encuentre patrones más complejos o estratos. 00:02:55
Pero, ¿cómo funciona? 00:03:02
La información es mandada para las capas de entrada, donde las neuronas van a hacer una predicción. 00:03:04
Esta información pasa a las siguientes capas, donde cada neurona recibe la información de varias neuronas anteriores. 00:03:13
En estas se va a realizar una suma ponderada y esto es porque a cada neurona le corresponde un peso o una importancia. 00:03:20
Este proceso se repite hasta obtener un valor final. 00:03:26
Ahora bien, mi parte práctica consiste en una inteligencia artificial que fuera capaz de diferenciar entre tres cosas que ha escrito un ser humano con una inteligencia artificial. 00:03:30
Para ello se desarrolló en un tiempo aproximado de un mes, donde la mayoría de los días se usaron para aprender y los últimos tres para desarrollar la inteligencia artificial en sí. 00:03:39
El código es demasiado largo, así que simplemente lo iré explicando parte por parte. 00:03:49
Comenzando con las primeras siete líneas. 00:03:54
Estas sirven para importar librerías al código, es decir, código ya escrito que yo puedo usar utilizando palabras clave. 00:03:56
También se puede entender como fórmulas vacías. 00:04:03
Continuando con las líneas 9 a la 23, sirven para comprobar si existe una base de datos en el sistema. 00:04:06
Si no existe, ésta la creará y añadirá en él las siguientes muestras, 00:04:13
las cuales usará posteriormente para aprender. 00:04:17
Las siguientes cuatro líneas sirven para convertir las palabras que hay en la base de datos en números. 00:04:21
Esto facilita trabajar con ellos. 00:04:26
También la va a dividir en un 80% que va a usar para aprender y un 20% que va a usar para verificar la información. 00:04:29
Estas dos líneas son las que utiliza el sistema para aprender de verdad 00:04:35
y se conocen como algoritmos de Naive-Pandis. 00:04:38
Naive del inglés ingenuo porque este sistema no tiene en cuenta la relación que existe entre las palabras en una oración. 00:04:41
Esta fue una tecnología revolucionaria en el campo del procesamiento del lenguaje natural. 00:04:46
Y Valles, porque utiliza el sistema de Valles, el cual nos dice la probabilidad de que un texto pertenezca a una clase 00:04:52
dependiendo de las palabras que haya en este mismo. 00:04:57
Las siguientes tres líneas sirven para medir la precisión del módulo. 00:05:00
Y la parte final del código es la siguiente, y esta la que hace es pedirnos que añadamos un texto 00:05:04
sobre el cual haga una predicción y después nos preguntará si es correcta o no. 00:05:10
Una vez lo corrijamos, añadirá esta información a la base de datos para usarla en posteriores predicciones. 00:05:14
Se continuó con una fase experimental en la que se comparó mi inteligencia artificial con esa GPT. 00:05:22
Se pidió que analizara 20 textos. 00:05:28
Se realizaron dos pruebas individuales y luego una tercera en la que mi inteligencia artificial y esa GPT analizaron los mismos 20 textos. 00:05:32
Los resultados obtenidos son que la precisión de mi teoría, que el porcentaje de acción de mi inteligencia artificial fue de un 60, 75 y 70%. 00:05:40
La CBT obtuvo un 95 y se equivocó únicamente en la siguiente frase, la cual lo escribió una inteligencia artificial pero pensaba que era humana. 00:05:48
Viendo estos resultados, son los esperados. Mi inteligencia artificial contaba con únicamente 350 muestras en el momento de hacer las pruebas. 00:05:57
También los algoritmos elegidos no son los más eficaces para este tipo de tareas. 00:06:07
Dado todo esto, podemos observar que mi inteligencia artificial fue mejorando el porcentaje de acierto a medida que avanzaron las pruebas. 00:06:13
Y también se detectó un patrón, y es que los errores que cometió fue en textos en ciberinteligencia artificial y pensado que eran nuevos. 00:06:19
Dado todo esto, se podría considerar que fue un fracaso. 00:06:27
que fue un fracaso, pero como he comentado 00:06:30
al principio de la exposición, mi objetivo era aprender 00:06:32
más acerca de la programación y la informática 00:06:34
y al acabar el proyecto 00:06:36
el sentimiento ha sido bastante positivo 00:06:38
entonces para acabar intentaré resolver vuestras preguntas 00:06:40
Materias:
Tecnología, Ciencias de la computación 1
Etiquetas:
STEM
Niveles educativos:
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  • Bachillerato
    • Primer Curso
    • Segundo Curso
Subido por:
Ies villadevaldemoro valdemoro
Licencia:
Reconocimiento - Sin obra derivada
Visualizaciones:
20
Fecha:
21 de diciembre de 2025 - 14:58
Visibilidad:
Público
Centro:
IES VILLA DE VALDEMORO
Duración:
06′ 45″
Relación de aspecto:
16:9 Es el estándar usado por la televisión de alta definición y en varias pantallas, es ancho y normalmente se le suele llamar panorámico o widescreen, aunque todas las relaciones (a excepción de la 1:1) son widescreen. El ángulo de la diagonal es de 29,36°.
Resolución:
1276x720 píxeles
Tamaño:
27.58 MBytes

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