El reconocimiento facial podría ayudar a acabar con las estafas de los medios sociales de Bitcoin

El reconocimiento facial puede ayudar a prevenir futuras estafas de Bitcoin (BTC) como las que llegan a Twitter y YouTube, dijo Rod Hsu, presidente y cofundador de la plataforma de moneda virtual Coincurve.

Durante una entrevista con Cointelegraph, Hsu dijo que Bitcoin Profit es una forma electrónica de moneda que no es reversible y es algo anónimo, „junto con esta brecha en la comprensión lo hace atractivo para los estafadores“. Pero debido a la publicidad negativa que la criptocorriente obtuvo con las estafas, puede haber desanimado a muchos a adoptarla.

„Debido a la naturaleza de esto, la gente puede ver que las estafas y Bitcoin son sinónimos. Tanto en los métodos de pago tradicionales como en Bitcoin, depende del individuo entender la situación y determinar su legitimidad. Con más conciencia pública de estos esquemas y educación sobre Bitcoin, esperamos desacoplar esa asociación negativa“.

El reconocimiento facial también equilibra el objetivo de una mejor experiencia del usuario

Hsu cree que el reconocimiento facial es una posible solución para acabar con el fraude de Bitcoin, ya que es mucho más difícil de duplicar. Añade que tal sistema se basa en la biometría, que es „mucho más avanzada que una simple imagen fotográfica“:

„Hemos visto una versión ligera del reconocimiento facial en la que no sólo un consumidor proporciona su identificación, sino que también realiza una comprobación de la vida útil que toma múltiples ángulos del perfil de una persona. Esto añade una capa de dificultad si alguien intenta utilizar el instrumento de pago de otra persona“.

Hsu añadió que el reconocimiento facial es una buena herramienta para utilizar cuando se vuelve a autentificar a una persona una vez que se ha verificado inicialmente, „equilibrando el objetivo de una mejor experiencia del usuario y minimizando el fraude“.

La privacidad todavía tiene que ser garantizada en los sistemas de reconocimiento facial

Sin embargo, el cofundador de Coincurve advierte que sistemas como el reconocimiento facial deben tener en cuenta la ética para fines de verificación:

    „Creo que la ética que rodea al reconocimiento facial se reduce al consentimiento y la seguridad. Con el consentimiento, el usuario debe ser consciente, dar su consentimiento y tener el control de cómo se almacenan, comparten, utilizan y acceden los datos, así como la posibilidad de eliminarlos en cualquier momento. Con la seguridad, esto se relaciona con la forma en que se almacenan los datos y los protocolos de seguridad que se aplican. Estos requisitos también pueden cambiar en función de la edad del usuario final“.

Los servicios deben tener en cuenta estas consideraciones al aprovechar la nueva tecnología, como el reconocimiento facial, ya que la aplicación afectará a muchas capas del servicio, desde „la experiencia del usuario hasta la arquitectura y la seguridad del sistema“, añadió Hsu.