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Máster en Deepfakes, Identidad Digital y Evidencia Multimedia Forense

Máster en Deepfakes, Identidad Digital y Evidencia Multimedia Forense

El precio original era: 4.700,00 €.El precio actual es: 2.303,00 €.

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Máster en Deepfakes, Identidad Digital y Evidencia Multimedia Forense, máster universitario de título propio de 1500 horas / 60 ECTS, 100% online. Programa de 20 módulos con temario actualizado, prácticas evaluables y Trabajo Fin de Máster.

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Resumen salidas profesionales

Máster en Deepfakes, Identidad Digital y Evidencia Multimedia Forense es un programa de máster online orientado a quienes desean especializarse en Deepfakes, Identidad Digital y Evidencia Multimedia Forense con una visión práctica, actualizada y conectada con el ámbito profesional. Esta propuesta formativa aborda contenidos propios de inteligencia, ciberseguridad e investigación digital, permitiendo al alumnado comprender el área de estudio y relacionarla con situaciones reales de análisis, intervención, prevención, investigación o elaboración de informes.

La formación está pensada para reforzar competencias útiles en entornos digitales, análisis de información, ciberseguridad, inteligencia aplicada e investigación técnica. Su enfoque combina base teórica, aplicación práctica y orientación profesional, de modo que el estudiante pueda avanzar con una comprensión clara de la materia y de sus posibles usos en contextos criminológicos, forenses, judiciales, técnicos o de seguridad.

Objetivos

Esta formación tiene como finalidad proporcionar una preparación especializada en deepfakes, identidad digital y evidencia multimedia forense. Entre sus objetivos principales se encuentran:

  • fundamentos de evidencia multimedia y ciencia forense digital
  • cadena de custodia y preservación de evidencia digital
  • metadatos y estructura interna de archivos multimedia
  • fundamentos de imagen digital para análisis forense
  • Favorecer una visión profesional, rigurosa y aplicable al sector.

Salidas profesionales

Los conocimientos adquiridos pueden aplicarse en distintos ámbitos relacionados con entornos digitales, análisis de información, ciberseguridad, inteligencia aplicada e investigación técnica. Esta especialización puede servir como complemento para perfiles que buscan mejorar su currículum, ampliar su campo de actuación o reforzar conocimientos vinculados al análisis técnico, la prevención, la seguridad, la investigación o la intervención profesional.

  • Aplicación en autenticación de material multimedia.
  • Aplicación en peritaje de imagen, vídeo y audio.
  • Aplicación en verificación de identidad digital.
  • Aplicación en análisis de contenido sintético.
  • Aplicación en informes técnicos sobre evidencia multimedia.

Para qué te prepara

Esta formación te prepara para comprender de forma más profunda el campo de deepfakes, identidad digital y evidencia multimedia forense, interpretar situaciones vinculadas con su área de aplicación y utilizar criterios técnicos en la resolución de casos, elaboración de informes, análisis profesional o toma de decisiones. También ayuda a adquirir una visión más sólida del contexto en el que se desarrolla la actividad, siempre teniendo en cuenta el perfil previo del alumno y los requisitos profesionales aplicables en cada caso.

A quién va dirigido

Está dirigido a estudiantes, profesionales y personas interesadas en ampliar conocimientos en inteligencia, ciberseguridad e investigación digital. Puede resultar especialmente útil para perfiles vinculados con criminología, criminalística, ciencias forenses, seguridad, investigación, ámbito jurídico, emergencias, inteligencia o pericia judicial, así como para quienes desean orientar su desarrollo académico hacia una especialización concreta.

Plan de estudios

El programa se organiza en 20 módulos. Despliega cada uno para consultar sus contenidos.

Módulo 1Fundamentos de evidencia multimedia y ciencia forense digital
  1. Concepto de evidencia multimedia: imagen, audio, vídeo, documentos, capturas, metadatos y contenido sintético
  2. Diferencias entre análisis forense digital, multimedia forensics, biometría, autenticación y verificación de identidad
  3. Principios de integridad, autenticidad, reproducibilidad, trazabilidad y fiabilidad pericial
  4. Flujo general de trabajo: adquisición, preservación, análisis, contraste, documentación y presentación
  5. Fuentes de error: compresión, recodificación, pérdida de metadatos, edición legítima y artefactos del dispositivo
  6. Ejemplo aplicado: distinguir entre una fotografía editada legítimamente y una manipulación relevante para una investigación
Módulo 2Cadena de custodia y preservación de evidencia digital
  1. Identificación, adquisición y preservación del archivo original
  2. Hashes criptográficos, copias maestras, copias de trabajo y verificación de integridad
  3. Registro de fecha, hora, origen, dispositivo, operador y operaciones efectuadas
  4. Preservación de archivos procedentes de redes sociales, mensajería y plataformas online
  5. Documentación de transformaciones, conversiones y herramientas utilizadas durante el análisis
  6. Ejemplo aplicado: conservar el vídeo original y trabajar sobre una copia verificada, registrando cada proceso aplicado
Módulo 3Metadatos y estructura interna de archivos multimedia
  1. EXIF, IPTC, XMP y otros metadatos de imagen
  2. Metadatos de vídeo: contenedores, codecs, timestamps, frame rate y pistas
  3. Metadatos de audio: codec, sample rate, bitrate, canales y etiquetas
  4. Inconsistencias temporales, modificaciones y pérdida de metadatos
  5. Limitaciones probatorias: ausencia o presencia de metadatos no equivale por sí sola a autenticidad
  6. Ejemplo aplicado: detectar que una fecha EXIF fue modificada pero evitar concluir automáticamente que la imagen es falsa
Módulo 4Fundamentos de imagen digital para análisis forense
  1. Píxeles, resolución, profundidad de color, espacios RGB, YCbCr y compresión
  2. JPEG, PNG, HEIC, RAW y diferencias relevantes para análisis forense
  3. Ruido de sensor, demosaicing, sharpening y procesamiento interno de cámara
  4. Compresión con pérdida, artefactos, cuantización y recompression
  5. Histogramas, canales, contraste, luminancia y análisis de frecuencia
  6. Ejemplo aplicado: comparar dos copias de una misma imagen para identificar degradación por sucesivas compresiones
Módulo 5Autenticación forense de imágenes
  1. Detección de copy-move, clonación y duplicación de regiones
  2. Splicing y composición de imágenes procedentes de fuentes distintas
  3. Inconsistencias de iluminación, sombras, perspectiva y geometría
  4. Error Level Analysis y límites de su interpretación
  5. Análisis de ruido, PRNU y huella del sensor cuando proceda
  6. Ejemplo aplicado: evaluar una fotografía sospechosa combinando señales geométricas, compresión y ruido en lugar de depender de una única técnica
Módulo 6Imágenes generadas por inteligencia artificial
  1. Modelos de difusión, GAN y generación sintética de imágenes
  2. Artefactos anatómicos, texturales, geométricos y semánticos
  3. Patrones de frecuencia y residuos asociados a generación sintética
  4. Detectores automáticos: probabilidades, falsos positivos, domain shift y obsolescencia
  5. Diferenciación entre imagen generada, editada, inpainted y ampliada mediante IA
  6. Ejemplo aplicado: valorar una imagen supuestamente generada por IA combinando detector automático, análisis visual y procedencia
Módulo 7Deepfakes de vídeo y manipulación facial
  1. Face swap, reenactment, lip-sync y avatarización
  2. Deepfakes completos frente a manipulaciones parciales
  3. Análisis de parpadeo, piel, bordes faciales, sincronía y movimiento
  4. Inconsistencias temporales entre frames
  5. Modelos de detección espacial, temporal y espaciotemporal
  6. Ejemplo aplicado: identificar anomalías de sincronización entre boca, mandíbula y audio en un vídeo manipulado
Módulo 8Análisis forense avanzado de vídeo
  1. Contenedores, GOP, keyframes, timestamps y estructura temporal
  2. Frame duplication, frame deletion e inserción de secuencias
  3. Manipulación de velocidad, interpolación y slow motion
  4. Estabilización, recorte, reescalado y recodificación
  5. Análisis de continuidad de cámara, iluminación y movimiento
  6. Ejemplo aplicado: detectar que una secuencia aparentemente continua contiene frames eliminados y reencodificación posterior
Módulo 9Audio forense y análisis acústico
  1. Fundamentos de señal: frecuencia, amplitud, fase, espectrograma y muestreo
  2. Ruido ambiental, reverberación, compresión y codecs
  3. Edición de audio: cortes, empalmes, silencios, loops y alteración de velocidad
  4. Análisis espectral y temporal de discontinuidades
  5. Mejora de inteligibilidad con criterios de no alteración probatoria
  6. Ejemplo aplicado: localizar un corte sospechoso combinando cambio espectral, ruido de fondo y discontinuidad temporal
Módulo 10Clonación de voz y speech deepfakes
  1. Síntesis de voz, text-to-speech y voice conversion
  2. Clonación de voz con muestras breves
  3. Artefactos prosódicos, formantes, respiración y continuidad acústica
  4. Detectores de voz sintética y limitaciones frente a nuevos modelos
  5. Replay attacks y diferenciación entre voz clonada y reproducción grabada
  6. Ejemplo aplicado: investigar una llamada fraudulenta atribuida a un directivo analizando origen, audio y verificación independiente
Módulo 11Biometría facial y verificación de identidad
  1. Fundamentos de reconocimiento facial y embeddings biométricos
  2. Verificación 1:1 frente a identificación 1:N
  3. Liveness detection y presentation attack detection
  4. Variaciones por pose, edad, iluminación, calidad y oclusión
  5. Sesgos demográficos, FAR, FRR, ROC y elección de umbrales
  6. Ejemplo aplicado: interpretar una coincidencia biométrica como apoyo investigativo y no como identificación concluyente aislada El Reglamento Europeo de IA distingue expresamente entre verificación biométrica e identificación biométrica remota y establece salvaguardias específicas para determinados usos policiales. (EUR-Lex)
Módulo 12Identidad digital, suplantación y fraude biométrico
  1. Identidad real, identidad digital, identidad verificada y pseudónimos
  2. Robo de identidad y account takeover
  3. Documentos de identidad digitalizados y ataques de suplantación
  4. Face morphing y manipulación de fotografías identificativas
  5. Verificación cruzada entre documento, rostro, voz y contexto digital
  6. Ejemplo aplicado: detectar que una identidad aparentemente coherente utiliza una fotografía manipulada y datos de distintas personas
Módulo 13Fraude documental digital
  1. Documentos escaneados, PDFs nativos y PDFs derivados de imágenes
  2. Fuentes, capas, objetos, firmas y estructura interna
  3. Manipulación de fechas, importes, firmas, sellos y fotografías
  4. OCR forense y comparación entre texto visual y texto embebido
  5. Análisis de inconsistencias tipográficas, espaciales y de resolución
  6. Ejemplo aplicado: detectar una factura alterada mediante discrepancias en fuente, alineación y estructura interna del PDF
Módulo 14Procedencia digital, Content Credentials y C2PA
  1. Concepto de procedencia digital y cadena de creación
  2. C2PA Manifest, Content Credentials y hard bindings
  3. Firma criptográfica y validación de integridad
  4. Historial de edición e ingredientes de contenido compuesto
  5. C2PA 2.4, crJSON, repository receipts y nuevas capacidades
  6. Ejemplo aplicado: validar un archivo con Content Credentials y diferenciar “procedencia verificable” de “contenido verdadero” C2PA 2.4, de abril de 2026, incorporó nuevas capacidades de serialización, assertions y mejoras relativas a contenido en vivo y criptografía. (C2PA)
Módulo 15Geolocalización visual y cronolocalización
  1. Identificación de arquitectura, señalización, carreteras y entorno urbano
  2. Vegetación, terreno, clima y características ambientales
  3. Sombras, orientación solar y estimación temporal
  4. Coincidencia de imágenes mediante mapas, satélite y fuentes abiertas
  5. Geolocalización asistida por modelos multimodales
  6. Ejemplo aplicado: aproximar la ubicación de una fotografía comparando elementos visuales con imágenes de referencia verificadas
Módulo 16Análisis multimodal con inteligencia artificial
  1. Modelos visión-lenguaje y procesamiento conjunto de imagen y texto
  2. Análisis combinado de vídeo, audio, OCR y metadatos
  3. Extracción automática de entidades, escenas y eventos
  4. Búsqueda semántica en grandes repositorios multimedia
  5. RAG multimodal y recuperación de material relevante
  6. Ejemplo aplicado: localizar todos los vídeos de un archivo donde aparece un vehículo concreto y contrastar los resultados manualmente Europol incluyó en su agenda de innovación 2026 tanto el procesamiento multimodal para análisis de inteligencia como la detección/autenticación de contenido sintético. (Europol)
Módulo 17Detección de manipulación mediante IA y aprendizaje automático
  1. Clasificación supervisada de contenido auténtico y manipulado
  2. CNN, Vision Transformers y arquitecturas temporales
  3. Extracción de características manuales frente a features aprendidas
  4. Generalización entre generadores desconocidos
  5. Adversarial robustness y degradación de detectores
  6. Ejemplo aplicado: demostrar por qué un detector entrenado con una generación concreta puede fallar frente a un modelo nuevo
Módulo 18Validación, incertidumbre y control de falsos positivos
  1. Accuracy, precision, recall, F1, ROC-AUC y métricas biométricas
  2. Calibración de probabilidades y umbrales
  3. Validación cruzada y conjuntos externos
  4. Error por compresión, calidad y domain shift
  5. Concordancia entre técnicas independientes
  6. Ejemplo aplicado: un detector que devuelve 93 % de probabilidad de deepfake no debe presentarse como “93 % seguro de que es falso” sin conocer su calibración y validación
Módulo 19Protocolo pericial, metodología e interpretación
  1. Formulación de preguntas periciales claras y verificables
  2. Selección de técnicas según tipo de evidencia
  3. Separación entre observación, resultado instrumental e interpretación
  4. Reproducibilidad, peer review y documentación de herramientas
  5. Expresión de incertidumbre y limitaciones
  6. Ejemplo aplicado: redactar una conclusión que indique compatibilidad con manipulación sin afirmar autoría o mecanismo no demostrado
Módulo 20Laboratorio integral de evidencia multimedia forense
  1. Caso de imagen generada por IA: análisis visual, técnico, detector y procedencia
  2. Caso de vídeo deepfake: frame analysis, temporalidad, audio y autenticación
  3. Caso de clonación de voz: espectrograma, prosodia, origen y comparación
  4. Caso de documento manipulado: OCR, estructura PDF, metadatos y composición
  5. Caso de identidad digital: biometría, documento, imagen, voz y OSINT contextual
  6. Ejemplo final aplicado: construir una conclusión multimodal separando hechos, hallazgos, inferencias, nivel de confianza y limitaciones

Metodología online

Aprendizaje flexible

Acceso online para estudiar desde cualquier lugar y adaptar el ritmo de aprendizaje a la disponibilidad del alumno.

Contenido especializado

Materiales orientados a comprender la materia con un enfoque claro, aplicado y conectado con el ámbito profesional.

Orientación práctica

Enfoque dirigido a relacionar los conceptos con casos, informes, análisis, prevención o actuación profesional.

Titulación, temario y acceso

Puedes solicitar el temario completo para consultar los contenidos, metodología, duración, condiciones de acceso y características académicas del programa. Esta información permite valorar si la formación se ajusta a tus objetivos profesionales y al área de especialización que quieres desarrollar.

Este máster es un título propio de carácter formativo. No habilita por sí mismo para el ejercicio de profesiones reguladas ni para el acceso a funciones reservadas a las Fuerzas y Cuerpos de Seguridad, a la Administración de Justicia o a la profesión de detective privado.

Preguntas frecuentes sobre deepfakes, identidad digital y evidencia multimedia forense

¿Qué se estudia en Máster en Deepfakes, Identidad Digital y Evidencia Multimedia Forense?

En Máster en Deepfakes, Identidad Digital y Evidencia Multimedia Forense se trabajan contenidos relacionados con Deepfakes, Identidad Digital y Evidencia Multimedia Forense, integrando fundamentos del área de inteligencia, ciberseguridad e investigación digital con una orientación aplicada. El objetivo es que el alumno comprenda los conceptos principales y pueda relacionarlos con casos, informes, prevención, investigación o actuación profesional según el enfoque del programa.

¿Máster en Deepfakes, Identidad Digital y Evidencia Multimedia Forense se puede estudiar online?

Sí. Máster en Deepfakes, Identidad Digital y Evidencia Multimedia Forense se imparte en modalidad online, lo que permite acceder a los contenidos desde cualquier lugar y organizar el estudio de forma flexible. Esta metodología facilita compatibilizar la formación con trabajo, estudios u otras responsabilidades personales.

¿A quién va dirigido Máster en Deepfakes, Identidad Digital y Evidencia Multimedia Forense?

Está dirigido a personas interesadas en especializarse en Deepfakes, Identidad Digital y Evidencia Multimedia Forense y en áreas vinculadas con inteligencia, ciberseguridad e investigación digital. Puede resultar útil para perfiles relacionados con criminología, criminalística, ciencias forenses, seguridad, investigación, ámbito jurídico, emergencias o pericia judicial, según el programa concreto.

¿Qué salidas o aplicaciones tiene esta formación?

Las aplicaciones pueden estar relacionadas con autenticación de material multimedia, peritaje de imagen, vídeo y audio, verificación de identidad digital, análisis de contenido sintético, informes técnicos sobre evidencia multimedia. Las salidas concretas dependerán del perfil previo del alumno, de su experiencia, de la normativa aplicable y de los requisitos exigidos en cada contexto profesional.

¿Por qué estudiar Deepfakes, Identidad Digital y Evidencia Multimedia Forense en AICC?

Estudiar Deepfakes, Identidad Digital y Evidencia Multimedia Forense en AICC permite acceder a una formación online especializada, orientada a contenidos aplicados y conectada con áreas como criminalística, criminología, ciencias forenses, inteligencia, seguridad y pericia judicial. La página del programa permite consultar el temario y solicitar información antes de matricularse.

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Información adicional

Horas

1500
ECTS

60

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