[ca] Amb l'augment recent de la distribució de fake news i imatges il·legals/no desitjades a través de xarxes socials i aplicacions de missatgeria, ha resultat evident que les tècniques senzilles per detectar aquest tipus de continguts ja no són suficients a dia d'avui. Aquest article presenta i estudia la viabilitat d'un sistema basat en xarxes neuronals convolucionals siameses i una funció hash que permet ser entrenat sobre un conjunt d'imatges a vetar. Per tal de poder detectar aquestes imatges encara que hagin estat lleugerament modificades amb la intenció d'evitar el vet i realitzar aquesta funció sense que l'usuari del sistema hagi de prendre possessió d'aquestes imatges. S'introdueixen les diferents fases de la generació de dades necessàries per poder inicialitzar el sistema, així com la seva estructura en detall, destacant aquelles que poden ser substituïdes per una generalització més adequada a l'aplicació en què es vol establir el sistema. Finalment, s'introdueixen els resultats obtinguts i, a través d'ells, es conclou que el sistema proposat es pot utilitzar en un cas real donat que les distribucions de distàncies entre els conjunts d'imatges així ho indiquen i s'introdueixen els passos que es poden seguir per a aquesta finalitat.

[es] Con el reciente incremento en la distribución de fake news e imágenes ilegales/indeseadas a través de las redes sociales y las aplicaciones de mensajería ha quedado patente que técnicas simples para detectar este tipo de contenido ya no son suficientes a día de hoy. Este artículo introduce y estudia la viabilidad de un sistema basado en redes neuronales convolucionales siamesas y una función de hash que permita ser entrenado en un conjunto de imágenes a vetar. Con el objetivo de que sea capaz de detectar estas imágenes aún habiendo sido ligeramente modificadas con la intención de evitar el veto y realizar esta función sin que el usuario del sistema tenga que tomar posesión de dichas imágenes. Se introducen las distintas fases de la generación de datos necesarios para poder inicializar el sistema así como la estructura del mismo en detalle, resaltando aquellas partes en las que se puede sustituir lo usado en este estudio por una generalización que sea más adecuada a la aplicación en la que se pretende implementar este sistema. Finalmente, se introducen los resultados obtenidos y se concluye mediante ellos que el sistema propuesto puede ser utilizado en un caso real dado que las distribuciones de distancias entre los conjuntos de imágenes así lo indican y se introducen los pasos que se podrían seguir para ello. Se introducen las distintas fases de la generación de datos necesarios para poder inicializar el sistema así como la estructura del mismo en detalle, resaltando aquellas partes en las que se puede sustituir lo usado en este estudio por una generalización que sea ma ́s adecuada a la aplicación en la que se pretende implementar este sistema. Finalmente, se introducen los resultados obtenidos y se concluye mediante ellos que el sistema propuesto puede ser utilizado en un caso real dado que las distribuciones de distancias entre los conjuntos de imágenes así lo indican y se introducen los pasos que se podrían seguir para ello.