DéveloppementLegaltech · peritaje audiovisual España
Periciones.io
- Défi
- Con los deepfakes y las imágenes generadas por IA, peritos, aseguradoras y despachos necesitan poder decir con criterio si una foto, un vídeo o un audio han sido manipulados, y entregar un informe que sirva en un procedimiento. No existía una herramienta que lo hiciera de forma accesible y en español.
- Solution
- Plataforma de detección de fraude audiovisual: se sube el archivo, se procesa en cola con modelos de detección y se devuelve un informe con probabilidad de manipulación, tipo sospechado, hash del fichero e identificador de caso, pensado para que lo entienda alguien no técnico.
- Résultat
- MVP definido y construido con procesamiento asíncrono, informes trazables, API para clientes y panel de KPIs, con el camino forense (cadena de custodia) planificado como siguiente fase.
- Stack
- Next.jsFastAPICeleryRedisPostgreSQLS3 / MinIODocker
Ce dont ils avaient besoin
- Analizar imágenes, vídeo y (en fase posterior) audio, con límites claros de tamaño y duración.
- Un informe entendible: probabilidad de 0 a 100 %, tipo de manipulación sospechada y explicación en lenguaje llano.
- Trazabilidad para uso pericial: hash del archivo, marca de tiempo, identificador de caso y versión del modelo.
- Plataforma bilingüe (español e inglés) para interfaz e informes.
- Acceso para clientes vía API además de la web.
- Privacidad estricta: cifrado, retención configurable, borrado bajo solicitud y uso de datos solo con consentimiento explícito.
- Métricas de negocio: volumen, tiempos de proceso, falsos positivos estimados y coste por análisis.
Ce que nous avons fait
- Frontend Next.js bilingüe con subida de archivos, seguimiento del análisis e informe descargable.
- API en FastAPI con autenticación JWT y API keys por cliente.
- Procesamiento asíncrono con Celery y Redis, y almacenamiento de binarios en S3/MinIO.
- Workers de detección con modelos preentrenados, preparados para GPU, y agregación de resultados por fotogramas en vídeo.
- Informe con probabilidad, tipo sospechado, explicación, hash, timestamp, ID de caso y versión de modelo; informe ampliado con heatmaps y desglose por detector detrás de feature flag.
- PostgreSQL para usuarios, casos y resultados, con retención configurable y borrado a petición.
- Seguridad: HTTPS, rate limiting, CORS, análisis antivirus de los ficheros subidos y cifrado en tránsito y reposo.
- Panel de KPIs (detección por tipo de medio, p50/p95 de proceso, volumen por cliente, coste por job) y logs estructurados.
Un défi similaire ?
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