# Los detectores de videos falsos fallan con la compresión de redes

> Un nuevo análisis de 10.000 videos reales muestra que 18 detectores identifican menos del 15% de los falsos tras la compresión de redes sociales.

Oossa · 2026-11-13 · https://oossa.com/es/ai-video-deep-fake-detectors-perform-poorly-on-repost-compressed-footage

Los investigadores publicaron el benchmark Reality Perception Gap (RPG), que añade compresión por republicación y artefactos de cámara a 10.000 videos generados o editados con IA. Al probar 18 detectores de falsificaciones en este conjunto, ninguno identificó más del 15% de los videos falsos sin superar el 1% de falsas alarmas. Según el estudio, la caída se debe a dos factores: los cambios en el contenido y el estilo del generador antes de la compresión, y la pérdida de rastros de bajo nivel después de esta. Los autores sugieren que los futuros detectores deberán entrenarse con este tipo de material degradado y combinar indicios de bajo nivel, temporales y semánticos.

## Los hechos

- 10.000 videos en el benchmark RPG
- Tasa máxima de detección del 15% con un 1% de falsos positivos entre 18 detectores

## Por qué importa

Las fuerzas del orden y las plataformas podrían pasar por alto la mayoría de los videos falsos que se vuelven a subir, lo que limita su capacidad para frenar la desinformación.

## Fuentes y referencias

1. [Reality Perception Gap: Are AI-Manipulated Video Detectors Ready for the Real World?](https://arxiv.org/abs/2611.14941) – arXiv cs.CV, 2026-11-13

Última actualización: 2026-11-13