La inteligencia artificial (IA) ha avanzado a pasos agigantados y una de sus creaciones más inquietantes es el deepfake, medios manipulados digitalmente con tecnologías de IA y aprendizaje automático (ML) para hacer que una persona parezca estar diciendo o haciendo algo que nunca dijo ni hizo.
Los deepfakes, también conocidos en español como ultrafalsos, al principio se asociaban con entretenimiento y redes sociales, pero su uso se ha extendido rápidamente, presentando riesgos importantes en la industria financiera, especialmente en lo que respecta a la verificación de identidad.
Con cada nueva mejora en esta tecnología, se difumina la línea entre lo real y lo fabricado, erosionando nuestra noción de autenticidad. Su avance desafía un principio esencial en el mundo digital: la capacidad de confiar en lo que vemos.
A medida que se vuelven cada vez más convincentes, la necesidad de herramientas sofisticadas para identificar y prevenir el fraude digital es mayor que nunca.
En la industria financiera, esta transformación no solo impacta los procesos de seguridad, sino que también plantea una pregunta crítica:
Frente a esta amenaza, la verificación de identidad debe evolucionar al ritmo de los avances digitales, construyendo defensas capaces de distinguir entre lo genuino y la simulación en sus formas más sofisticadas.
Hoy te hablaré de la manera en que funcionan los deepfakes, los riesgos que representan y cómo la tecnología de Liveness de Truora se convierte en una solución clave para combatir estos desafíos en el ámbito financiero.
En este post verás:
En su forma más simple, un deepfake es un video, imagen o audio generado por IA que simula a una persona de manera tan precisa que resulta difícil de detectarlo como falso.
Esta tecnología se ha perfeccionado con el tiempo, logrando niveles de realismo asombrosos, pero también representa un nuevo desafío para la seguridad digital, porque habilitó herramientas de suplantación de identidad que pueden ser usadas en:
Los deepfakes son un desafío crítico para la seguridad de un ámbito donde la confianza y la precisión en la identificación del cliente son esenciales. Los principales riesgos incluyen:
Esto expone a las instituciones financieras a sanciones regulatorias, multas y posibles acciones legales por no cumplir con los requisitos de seguridad.
Para mitigar estos riesgos, las instituciones deben adaptar sus procesos de autenticación y adoptar herramientas que detecten y bloqueen los deepfakes, protegiendo así tanto su operación como su relación con los usuarios.
Existen muchos tipos de ataques de fraude en biometría, no únicamente los deepfake, también tenemos:
Pero centrándonos en los deepfakes existen 2 tipos de ataques, los de presentación y los de inyección. ¡A continuación te los comento!
Los atacantes presentan un video o una imagen deepfake como si fuera una persona real frente a una cámara de verificación.
Pueden utilizar desde una simple imagen estática hasta un video de una persona que simula estar presente, utilizando software de manipulación avanzada, para que el sistema crea que la persona que aparece en pantalla es quien dice ser, cuando en realidad es un impostor.
La inyección de un deepfake en un sistema de autenticación funciona de la siguiente manera:
Los métodos tradicionales de verificación no siempre están preparados para detectar estas sofisticadas formas de engaño.
Es por ese motivo que la tecnología de Liveness de Truora ganó popularidad como una solución capaz de distinguir entre una imagen o video falso y una persona real en tiempo real.
El Liveness de Truora es una herramienta diseñada para verificar que la persona en pantalla sea real y no una simulación.
Esta tecnología se enfoca en detectar signos de vida (como movimiento natural, profundidad facial y otros indicadores) que las representaciones falsas, como los deepfakes, no pueden replicar con precisión.
Truora ofrece dos modalidades de Liveness: activa y pasiva, siendo la segunda una de las más efectivas en la prevención de fraudes digitales.
Basándose en un proceso estructurado que evalúa múltiples aspectos de la identidad presentada utilizando niveles o puntos clave de verificación, de esta forma garantiza que la persona esté físicamente presente y no sea el resultado de manipulaciones digitales.
El proceso realiza los siguientes pasos:
El sistema comienza grabando un breve video del usuario. Este paso se realiza de forma pasiva, sin requerir movimientos específicos, como girar la cabeza o parpadear. La simplicidad de este enfoque mejora la experiencia del usuario y permite iniciar el análisis de forma inmediata.
Una vez capturado el video, la tecnología evalúa las dimensiones tridimensionales del rostro, identificando si tiene profundidad real. Este análisis distingue un rostro humano de una imagen bidimensional o un deepfake.
El sistema verifica si las sombras y la iluminación son coherentes con un rostro genuino, mientras analiza las proporciones faciales para asegurarse de que respetan la estructura anatómica humana. Estas evaluaciones son cruciales para identificar manipulaciones visuales sutiles.
Se revisan las texturas naturales de la piel, buscando irregularidades o patrones de pixelación que podrían delatar el uso de herramientas de inteligencia artificial generativa. Este análisis detecta inconsistencias que serían difíciles de notar a simple vista.
El rostro capturado se compara con los datos biométricos asociados al documento de identidad proporcionado. Esta comparación garantiza que el usuario frente a la cámara coincide con la identidad declarada.
El sistema detecta señales de vida de forma pasiva, como parpadeos naturales, pequeños movimientos de la cabeza y profundidad en la mirada. Estas pruebas confirman que la persona es real y está presente durante el proceso, descartando imágenes estáticas o deepfakes.
El último paso consiste en revisar los metadatos del video (como el dispositivo usado, el tiempo y el lugar de captura) y contrastar la información obtenida con bases de datos oficiales. Esto permite detectar irregularidades adicionales y corroborar la autenticidad del documento presentado.
Todo este análisis estructurado se lleva a cabo en tiempo real, asegurando una detección rápida de intentos de fraude y proporcionando resultados inmediatos al sistema o a los operadores responsables.
Ofrece una serie de ventajas significativas, particularmente en el ámbito financiero y de servicios, donde la velocidad y la seguridad en la autenticación de identidad son clave. Algunos de estos beneficios son:
Integrar el Liveness de Truora en los sistemas de verificación es un proceso que puede ser altamente adaptable a las necesidades de cada empresa.
Su implementación permite crear una experiencia omnicanal para los clientes, integrándose sin problemas en aplicaciones móviles, sitios web y otros canales digitales.
Además, al ser una tecnología basada en la nube, Truora puede actualizar sus métodos de detección para adaptarse a nuevas técnicas de fraude, manteniendo así la seguridad en un entorno de amenazas cambiantes.
Liveness de Truora ofrece una solución avanzada y adaptable para identificar y prevenir estos ataques, asegurando una verificación de identidad confiable y minimizando el riesgo de fraude.
La tecnología de Liveness es tu mejor aliada para que cumplas con regulaciones KYC y AML, mejores la experiencia de tus usuarios y protejas tu empresa y clientes contra el fraude.
Conoce ya mismo Liveness de Truora y fortalece la seguridad de tu empresa, mejorando la experiencia del usuario.