En este artículo encontrarás:
Los ataques de presentación buscan engañar a los sistemas de identificación biométrica presentando rasgos falsificados de una persona. ¡Sobre eso hablaré hoy!
Imagina que un estafador intenta burlar un sistema de verificación facial sosteniendo frente a la cámara una fotografía del rostro de otra persona. O piensa en alguien que utiliza un video grabado para hacerse pasar por un cliente legítimo durante un onboarding.
Este tipo de fraude, conocido como ataque de presentación, es cada vez más común y sofisticado en la era digital.
Los delincuentes están aprovechando tecnologías como las deepfakes y máscaras 3D para vulnerar sistemas de seguridad.
Es de eso que hablaré hoy de los tipos de ataques de presentación existen, por qué son un desafío tanto técnico como humano, y cómo soluciones como la de Truora.
En este post verás:
- ¿Qué es un ataque de presentación?
- Los 4 tipos más comunes de ataques de presentación
- El desafío de detectar el spoofing: tecnología vs. ingenio humano
- Verificación biométrica con prueba de vida: la solución de Truora
- Anticiparse al fraude biométrico
¿Qué es un ataque de presentación?
Un ataque de presentación, también llamados spoofing biométrico, es un intento deliberado de suplantar la identidad biométrica de alguien para engañar a un sistema de verificación.
En lugar de hackear una base de datos, el estafador ataca el punto de captura de la biometría: por ejemplo, mostrando una imagen falsa a la cámara en lugar de su propio rostro.
En la práctica, el atacante utiliza una representación fraudulenta del rostro de la víctima o altera el suyo propio para hacerse pasar por otra persona. Esto puede incluir mostrar fotografías, videos o incluso una máscara tridimensional que imite las facciones de la persona objetivo.
El objetivo es el mismo: engañar al sistema haciéndole creer que está viendo al individuo auténtico cuando en realidad es un impostor.
Un atacante puede imprimir una foto de alta resolución, fabricar una máscara de silicona sorprendentemente realista o reproducir en una pantalla un video del rostro de la víctima, todo para falsificar la identidad ante los algoritmos de reconocimiento facial.
Estos ataques ocurren fuera del sistema informático (mostrando cosas a la cámara), por lo que no dejan trazas digitales fáciles de detectar. De ahí la dificultad: el fraude se perpetra “en vivo” durante la captura biométrica.
Los 4 tipos más comunes de ataques de presentación
Existen diversas formas en que los delincuentes llevan a cabo ataques de presentación. Entre las modalidades más conocidas están:
1 - Ataque con fotografía estática
Es la forma más básica. El impostor utiliza una foto del rostro de la víctima (impresa en papel o mostrada en la pantalla de un celular/tablet) y la presenta frente a la cámara, intentando hacerse pasar por ella.
Si el sistema de reconocimiento facial no cuenta con medidas anti-spoofing, podría aceptar la foto como si fuera la persona real. Ejemplo: alguien toma la foto de perfil de redes sociales de una víctima y la usa para intentar abrir una cuenta bancaria digital a su nombre.
2 - Ataque con video o “replay”
Aquí el estafador consigue un video del rostro de la persona suplantada (por ejemplo, de una videollamada grabada o extraído de internet) y lo reproduce frente a la cámara.
El video proporciona movimiento y puede engañar a sistemas básicos que buscan signos de vida sencillos (como un parpadeo). Ejemplo: reproducir un video donde la víctima mira a cámara y parpadea, para burlar una verificación que solo pide “mueva la cabeza” sin otras contramedidas.
3 - Ataque con deepfake
Esta es una variante más sofisticada del ataque con video. Mediante técnicas de inteligencia artificial, se genera un video sintético del rostro de la víctima superpuesto a otra persona o animado artificialmente.
Los deepfakes pueden lograr que en un video el rostro de una persona diga o haga cosas que nunca ocurrieron en la realidad. En contexto de ataque de presentación, un deepfake en tiempo real podría intentar sincronizar la cara de la víctima con las instrucciones del sistema (por ejemplo, que sonría o gire el rostro).
Ejemplo: usando un software, un atacante se graba a sí mismo pero con la “máscara digital” del rostro de otra persona, de modo que al presentarlo, la cámara ve a la víctima hablando o moviéndose.
4 - Ataque con máscara 3D o maquillaje
En este caso el impostor utiliza un artefacto físico para cambiar su apariencia: puede ser una máscara de silicona hiperrealista del rostro de otra persona, una prótesis, o incluso maquillaje profesional y accesorios que lo hagan verse como alguien más.
También entra aquí cuando el atacante maquilla su propio rostro para ocultar rasgos y evitar ser identificado por un sistema (lo contrario: en vez de hacerse pasar por alguien específico, busca que la máquina no lo reconozca como él mismo).
Ejemplo: el caso de impostores que usaron máscaras de ancianos para pasar controles faciales en aeropuertos. O un defraudador que se pone peluca, barba postiza y maquillaje para parecer otra persona al validar su identidad.
Estos cuatro tipos ilustran desde los métodos más sencillos (foto fija) hasta los más avanzados (deepfakes y máscaras de alta calidad).
Cabe señalar que los atacantes suelen combinar técnicas y mejorarlas si ven que un sistema tiene cierto control. Por ejemplo, si un portal financiero empieza a pedir un video con movimiento, el defraudador pasa de usar fotos a usar videos.
Si luego añade una prueba de vida más compleja, tal vez intente un deepfake entrenado para responder. Constantemente hay una escalada entre medidas de seguridad y técnicas de fraude.
El desafío de detectar el spoofing: tecnología vs. ingenio humano
¿Por qué son tan preocupantes estos ataques? Porque no siempre es fácil detectarlos.
Para un ojo humano no entrenado, una imagen o video falsificado puede resultar convincente, pero el mayor reto recae en los sistemas automatizados porque los algoritmos de reconocimiento facial tradicionales dan por sentado que la imagen proviene de una persona real.
Necesitas algoritmos avanzados capaces de analizar señales sutiles de vida o autenticidad en la imagen. Por ejemplo, detectar reflejos naturales en los ojos, texturas de piel reales vs. planas (una foto suele mostrar textura distinta), movimientos involuntarios, profundidad 3D, etc.
Esto ha dado origen a lo que se conoce como detección de prueba de vida o liveness detection:
- Activos; le piden al usuario hacer algo específico como parpadear, sonreír o mover la cabeza.
- Pasivos; el software analiza la imagen o video en busca de patrones anómalos sin pedir acción.
Además, las organizaciones necesitan entrenar a sus analistas para reconocer señales sospechosas (por ejemplo, brillo extraño alrededor de la cara que sugiera una pantalla) y actualizar sus herramientas constantemente.
Verificación biométrica con prueba de vida: la solución de Truora
Truora te ofrece una solución integral de verificación de identidad digital que incluye biometría facial con prueba de vida incorporada. ¿Qué significa esto en la práctica?
Que al realizar, un proceso de onboarding de un cliente, la plataforma no solo compara la selfie del usuario con su foto de documento, sino que verifica que realmente haya una persona viva frente a la cámara en ese momento. Así se evita que un impostor use una foto, video o cualquier reproducción.
Las pruebas de vida garantizan que el usuario está presente en tiempo real, bloqueando intentos de fraude mediante fotografías, videos o incluso deepfakes.
Truora combina técnicas activas y pasivas de liveness. En entornos como WhatsApp (donde Truora ofrece flujo de onboarding), al usuario se le puede solicitar que envíe un video corto como prueba de vida y recite un código aleatorio que el sistema le proporciona en ese momento.
Además, la tecnología de Truora analiza ese video para detectar indicadores sutiles. Por ejemplo, comprueba movimiento natural en el rostro, cambios de expresión, sincronía labial con el código recitado, e incluso patrones de iluminación que evidencien tridimensionalidad. Todo ocurre en segundos y de forma transparente para el usuario legítimo.
Otra ventaja es que Truora cuenta con un equipo de expertos en identidad que realizan validaciones manuales adicionales cuando el sistema automatizado detecta algún posible intento de fraude.
Esta combinación de IA y revisión humana resulta muy efectiva: mientras los algoritmos aprenden y bloquean la mayoría de ataques conocidos (foto, video, etc.), los analistas investigan patrones nuevos o sofisticados, retroalimentando al sistema para futuras detecciones.
Todo esto se traduce en que los ataques de presentación quedan neutralizados antes de concretarse el fraude. El impostor no logra abrir esa cuenta falsa, no logra acceder a ese servicio suplantando a otro, porque es detectado a tiempo.
Anticiparse al fraude biométrico
Los ataques de presentación son una amenaza real en la era de la verificación digital y la prevención proactiva es la clave. Incorporar tecnologías de verificación biométrica con prueba de vida, como la de Truora, te permite blindar la puerta de entrada a tus plataformas.
No esperes a que sea demasiado tarde, a cada segundo que pasa los criminales crean una nueva forma de atacar la seguridad. Actúa antes de que ocurra el fraude.
Entra en contacto ya mismo con Truora para conocer cómo nuestra verificación biométrica con prueba de vida puede adaptarse a tus procesos.
