Cómo la IA está creando una carrera armamentista contra la piratería en línea

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Para cuando suena la primera campana de boxeo, o suena el silbato, los cazadores de piratas han comenzado. Antes de que se lance un puñetazo o se marque un gol, están rastreando flujos ilegales, rastreando fuentes, emitiendo avisos de retiro. Cuando termine el partido, querrán tantos piratas hundidos como sea posible.

Atrás quedaron los días de robar videos o filmar en los cines; Las medidas contra la piratería han cambiado enormemente desde la llegada de la transmisión en línea. Cuando se transmite un combate de boxeo, un partido de fútbol o un drama de fantasía, tiene lugar en un mundo en el que un canal ilegal puede desviarlo rápidamente a millones de espectadores que no pagan. Para aquellos que cometen piratería, las recompensas pueden valer miles. Para quienes persiguen a estos piratas, defender la propiedad intelectual nunca ha sido más urgente.

“Si observa algunas de las estadísticas”, dice Peter Oggel, vicepresidente de tecnología de la firma antipiratería Irdeto. «Guerra de tronos la séptima temporada fue pirateado más de mil millones de veces. La pelea de Mayweather McGregor; vimos cerca de 3 millones de espectadores ilegales. Es un cálculo rápido para ver cuánto dinero se pierde en esto”.

La piratería en línea es un gran negocio, y cuando se trata de deportes, es un negocio rápido. Después de que comienza un partido, aquellos que buscan piratas tienen la duración del juego para identificar y acabar con las corrientes nefastas. Todo esto se ve dificultado por la relativa accesibilidad de la piratería moderna. Atrás quedó el dominio del torrente; ahora todo lo que necesita es una caja de transmisión y una conexión a Internet.

“El crecimiento de la piratería de dispositivos, complementos y aplicaciones es la amenaza emergente más grave para el mercado de contenido legal, incluidas películas, programas de televisión, deportes y programas de noticias, así como un peligro potencial para los consumidores de propagar malware”, se hace eco de un portavoz del grupo contra la piratería Alliance for Creativity and Entertainment (ACE), que cuenta entre sus miembros a Netflix, HBO y Disney.

Un 2017 búsqueda de 1500 millennials, realizado por SMG Insight y encargado por los BT Sport Industry Awards, descubrió que el 54 % veía retransmisiones deportivas ilegales en directo. Un tercio admitió ver regularmente contenido pirateado, en comparación con solo el 4% de los mayores de 35 años. La encuesta también encontró que solo el 12-24% de los jóvenes de 18 a 24 años tenían una suscripción a un servicio como Sky o BT.

«A menos que tengamos cuidado, tendremos una generación de jóvenes que considerarán que el contenido deportivo pirateado es la norma», dijo en ese momento el presidente de SIG, Nick Keller. “Este es un desafío importante no solo para los titulares de derechos, sino para toda la industria, desde patrocinadores y atletas hasta poseedores de entradas”.

Dada la escala que sugieren estos números, los encargados de combatir la piratería están luchando para poner suficiente mano de obra en el problema. Con la cultura del deporte pirata convirtiéndose en la norma, simplemente no hay suficientes ojos para escanear Internet en busca de contenido que está en algún lugar donde no debería estar. Los ojos de una máquina, sin embargo, son otro asunto.

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buscando logotipos

Irdeto, parte del conglomerado multimedia Naspers, utiliza redes neuronales de convolución para buscar juegos deportivos en Internet. Digamos, por ejemplo, que hay un partido entre Barcelona y Chelsea que se muestra en Sky Sports. Irdeto usa IA para buscar copias injustificadas de esta transmisión; alimentados en canales ilegales basados ​​en anuncios. Actualmente, la forma más común de hacer esto es enseñar inteligencia artificial para reconocer logotipos de emisoras específicas.

“Lo que hizo el equipo fue crear un gran conjunto de datos de todos los logotipos de canales posibles”, explica Oggel. “Creo que tenemos docenas de canales con cientos de miles de muestras, lo que condujo a un conjunto de datos de entrenamiento completo de más de 3 millones de muestras”.

Los tipos de modelos de aprendizaje automático de los que habla Oggel suelen estar entrenados para reconocer imágenes cotidianas. Una caja de cereales sobre una mesa, por ejemplo, o un piano. El problema con las transmisiones deportivas ilegales es tener que negociar diferentes resoluciones, relaciones de aspecto o zooms. A veces, el logotipo de un locutor parpadea en la pantalla o está oculto por otros elementos, o aparece en el micrófono de una entrevista posterior al juego.

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“El otro desafío que tiene con las capturas de pantalla es que puede haber logotipos en vallas publicitarias al lado del campo”, señala Oggel. «Por supuesto que no quieres que la máquina los atrape por error».

Incluso cuando los cazadores de piratas ajustan su sistema lo suficientemente bien como para reconocer logotipos, marcar la transmisión como contenido ilegal y enviar un aviso de eliminación, los piratas a menudo logran estar un paso por delante.

“Los piratas se han dado cuenta de lo que estamos haciendo”, dice Rory O’Connor, vicepresidente senior de servicios de seguridad cibernética de Irdeto. “Lo que empezaron a hacer es borrar los logos. Los más traviesos son en realidad poner otros logos de otras emisoras.

“Ahí es donde entra en juego la siguiente fase del proyecto de aprendizaje automático”, añade. “En realidad, estamos tratando de enseñar [the system] reconozco cosas como pancartas de fútbol para que realmente pueda determinar qué juego está pasando al ver los colores de Barcelona o cualquier otra persona”.

El desafío con el aprendizaje automático, continúa O’Connor, es que puedes darle un problema y resolverá el problema, pero luego tienes que decir cuál es el próximo problema. Aquí es donde entra en juego un equipo de analistas humanos, que investiga los últimos desarrollos piratas en la dark web y los proporciona a los desarrolladores de IA. “Es una batalla continua”, se ríe. “Hoy en día, los analistas a menudo son contratados por su conocimiento de las ligas de fútbol en lugar de sus habilidades especializadas contra la piratería”.

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Buscando caras, buscando fugas

Reconocer las franjas de los equipos puede ser útil para algunos deportes, pero no para otros. «El boxeo es un gran problema porque no tienen mucha ropa», dice O’Connor, antes de que Oggel mencione que también están experimentando con el reconocimiento facial para identificar flujos piratas («Entonces, antes de que los golpeen, tal vez podré reconocer sus rostros”).

Para el contenido que no es un evento en vivo, como Game of Thrones, hay menos presión de tiempo para acabar con los piratas individuales, por lo que el énfasis está en usar la inteligencia artificial para buscar la fuente de la filtración mediante el reconocimiento de marcas de agua ocultas en el archivo de video. .

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“Hemos entrenado al sistema para que busque marcas de agua, de modo que podamos averiguar de dónde se está filtrando el contenido en la cadena de suministro”, dice O’Connor. “Esta también es una batalla en curso ya que los piratas comienzan a recortar el video o reducen la calidad para eliminar la etiqueta. Incluso hemos tenido dispositivos piratas comerciales que empalman videos. Lo que harán es tomar el video de varias fuentes y juntarlo”.

Continúa mencionando que algunos piratas incluso obtienen audio de una fuente y video de otra, solo para confundir su sistema: «Es una carrera armamentista».

Nick Matthew, gerente de investigaciones de la organización de protección de la propiedad intelectual FACT, finalmente caracteriza esta carrera armamentista como resultado de la ubicuidad de los dispositivos interconectados: “La tecnología significa que más personas que nunca antes tienen un dispositivo de un tipo u otro.

“Si retrocedes 15 años, la mayoría de la gente tenía una computadora en casa. Ahora una persona puede tener tres o cuatro dispositivos diferentes. El acceso es mucho mayor y, como resultado, ahora está viendo cantidades masivas de personas de todo el mundo que pueden unirse a las transmisiones y [illegally] acceder a ellos”.

A medida que los cazadores de piratas utilizan el aprendizaje automático para automatizar sus procesos, ¿la demanda sin precedentes de contenido gratuito alentará a los piratas a encontrar nuevas soluciones, tal vez incluso utilizando el aprendizaje automático para automatizar sus propias operaciones? La esperanza es que aquellos con los fondos y las habilidades para eludir ingeniosamente los sistemas basados ​​en IA como Irdeto sean muy pocos, pero muestra cuán persistente es la industria de la piratería y cómo nuevas medidas como el reconocimiento de imágenes deberán enfrentar nuevos desafíos. contramedidas piratas.

Todo en el espacio de unos minutos, antes de que suene la campana final.

Imagen: Shutterstock/Irdeto

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