Los deepfakes y las capacidades de medios sintéticos adyacentes se han convertido en un desafío sistémico para la integridad de la información, la seguridad y la confianza digital. Las contramedidas ahora abarcan métodos de detección pasiva que inferen la manipulación a partir de rastros de contenido, sistemas de procedencia activa que vinculan criptográficamente los metadatos a los medios, y enfoques de marca de agua que incrustan señales detectables en el contenido o en procesos generativos. Esta revisión presenta una síntesis rigurosa de herramientas y tecnologías para combatir los deepfakes a través de modalidades (imagen, video, audio y configuraciones multimodales seleccionadas), basándose principalmente en la literatura revisada por pares, estándares de referencia y especificaciones técnicas y reportes oficiales. La revisión analiza métodos de detección, tecnologías de procedencia y autenticación, con énfasis en manifiestos criptográficos y modelos de amenaza, marca de agua y procedencia del contenido, incluyendo la marca de agua de la era de la difusión y despliegues industriales, robustez adversarial y adaptación del atacante, conjuntos de datos y estándares de referencia, métricas de evaluación a través de tareas, y restricciones de implementación y escalabilidad. Una sección dedicada aborda cuestiones legales, éticas y de políticas, centrándose en las obligaciones emergentes de transparencia y la gobernanza de plataformas. La revisión concluye que ninguna contramedida única es suficiente en entornos adversariales realistas. El enfoque práctico más sólido es una defensa en capas que combina procedencia, marca de agua, detección basada en contenido y supervisión humana. El estudio concluye con las limitaciones de la base de evidencia actual y direcciones de investigación priorizadas para mejorar la generalización, la interoperabilidad y las experiencias de usuario confiables.