Artículo de IDV
¿Tu usuario es real? Por qué la biometría de vivacidad es el nuevo estándar en la prevención del fraude
En la era digital, verificar la identidad no es suficiente: necesitas verificar la presencia. Una selfie y una identificación podrían parecer perfectas, pero ¿podría ser un deepfake o alguien totalmente distinto?
Imagina esto: estás incorporando un nuevo cliente. Ellos suben una foto de su identificación. Se toman una selfie. Todo parece perfecto. ¿Pero la persona detrás de esa pantalla es realmente quien dice ser? ¿O están mostrando una foto en alta resolución de otra persona? Peor aún, ¿están usando un deepfake tan sofisticado que el ojo humano no puede distinguir la diferencia?
En la era digital, verificar la identidad no es suficiente. Necesitas verificar la presencia.
Aquí es donde entra la detección biométrica de vivacidad. Ya no es solo una característica «agradable de tener»; es la defensa principal contra una nueva ola de fraudes impulsados por IA. Según el Veriff Fraud Index 2025, el panorama de amenazas está cambiando rápidamente, y las empresas que no se adapten corren el riesgo de perder tanto ingresos como confianza.
La creciente marea de fraudes de IA y deepfakes
Vivimos en una era donde los defraudadores tienen acceso a tecnología de nivel empresarial. Las barreras para crear identidades falsas convincentes se han derrumbado. La IA generativa ahora puede producir rostros sintéticos que parecen aterradoramente reales, y los «ataques de inyección» permiten a los malos actores evadir cámaras por completo al alimentar videos pregrabados directamente a la transmisión de datos.
Los datos del Veriff Fraud Index 2025 pintan un panorama sombrío de esta realidad:
- 78.65% de los encuestados globales reportaron haber sido objetivo de fraude con deepfake o generado por IA al menos una vez en los últimos 12 meses.
- Más del 25% ha visto estos ataques en al menos tres ocasiones.
- 46.05% de los consumidores ahora tienen miedo «mucho» o «extremadamente» al potencial del fraude con IA.
Los días de simples correos de phishing están evolucionando hacia ataques biométricos sofisticados. Si tu sistema de verificación de identidad puede emparejar un rostro con una identificación, pero no puede determinar si ese rostro es de un ser humano presente en el momento de la captura, tu puerta está abierta a estas amenazas avanzadas.
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¿Qué es la detección biométrica de vivacidad?
La detección biométrica de vivacidad es la tecnología que responde a la pregunta crítica: ¿Esta es una persona real, en este momento?
Distingue entre un rostro humano en vivo y un intento de suplantación. Los intentos de suplantación, a menudo llamados «ataques de presentación», pueden tomar muchas formas:
- Imágenes estáticas: Sostener una foto frente a la cámara.
- Reproducciones de video: Mostrar un video de la víctima en una pantalla.
- Máscaras 3D: Usar una máscara realista para imitar el rostro de la víctima.
- Deepfakes: Usar IA para intercambiar rostros o generar video sintético en tiempo real.
La solución de Veriff utiliza detección pasiva de vivacidad. A diferencia de la vivacidad activa, que pide a los usuarios realizar tareas incómodas como girar la cabeza o parpadear a pedido (lo que añade fricción y causa abandonos), la vivacidad pasiva funciona de manera invisible en segundo plano. Analiza la captura de imagen en busca de señales sutiles, como la textura de la piel, micro-movimientos y profundidad, que indican presencia humana genuina, asegurando que el usuario es real sin arruinar su experiencia.
Demanda del consumidor: seguridad sobre conveniencia
Existe una creencia común de que añadir capas de seguridad reduce las tasas de conversión. Se asume que los usuarios quieren el proceso de registro más rápido posible, sin importar los riesgos.
Sin embargo, el Fraud Index 2025 cambia esta narrativa por completo. Los consumidores están cada vez más conscientes de los peligros del fraude en línea y exigen que las plataformas los protejan.
- 97% de los encuestados creen que medidas de seguridad como la verificación de identificación y selfies son importantes al registrarse en servicios financieros.
- 75% consideran el historial de prevención de fraude de una empresa antes de registrarse.
- 73.6% están cómodos usando tecnología de reconocimiento facial para acceder a cuentas.
Los datos son claros: la confianza es la nueva moneda. Los usuarios están dispuestos — e incluso ansiosos — por someterse a controles biométricos si eso significa que sus datos y finanzas están seguros. Entienden que que una plataforma les pida una selfie no es solo un obstáculo más; es construir una fortaleza alrededor de su identidad.
Un enfoque de seguridad con múltiples capas
Confiar en un solo mecanismo de defensa es arriesgado. La prevención eficaz del fraude requiere una estrategia de múltiples capas que combine verificación de documentos, análisis biométrico e información conductual.
Veriff aborda esto a través de una suite completa de herramientas diseñadas para detectar incluso los ataques más sofisticados:
1. Detección de ataques de presentación
Este es el núcleo de la detección de vivacidad. Identifica cuando un usuario intenta engañar a la cámara con objetos físicos como fotos, pantallas o máscaras. Al analizar las características biométricas de la selfie, el sistema asegura que el sujeto está físicamente presente.
2. Prevención de ataques de inyección
Los defraudadores sofisticados a menudo intentan evadir el hardware de la cámara completamente, «inyectando» transmisiones de video falsas directamente en el proceso de verificación. Los kits de desarrollo de software (SDK) seguros de Veriff están diseñados para detectar y bloquear estas manipulaciones digitales, asegurando que la transmisión de datos provenga de un sensor de cámara genuino.
3. Vinculación cruzada y riesgo conductual
Los datos biométricos no existen en el vacío. La tecnología CrossLinks de Veriff analiza datos a través de su red global. Puede detectar si el mismo dispositivo, dirección IP o rostro ha sido usado en intentos fraudulentos en diferentes industrias. Incluso si un deepfake es técnicamente perfecto, los patrones de comportamiento — como la velocidad de registros o anomalías en dispositivos — pueden levantar alertas.
El futuro está seguro (¡si verificas)!
A medida que las herramientas de IA se vuelven más accesibles, el volumen y la sofisticación del fraude solo aumentarán. El Fraud Index 2025 muestra un aumento del 21% interanual en el fraude en línea, una tendencia que no muestra signos de desaceleración.
Para las empresas, el mensaje es urgente. Implementar una detección biométrica robusta no es solo cumplir o prevenir pérdidas; es sobrevivir en un ecosistema digital lleno de identidades sintéticas.
Al integrar la detección pasiva de vivacidad, cierras efectivamente la puerta a bots, deepfakes y malos actores, mientras mantienes la puerta abierta para clientes legítimos. Ofreces la seguridad que tus usuarios demandan sin sacrificar la experiencia fluida que esperan.En la batalla contra el fraude con IA, saber quién está en tu plataforma es importante. Saber que son reales lo es todo.
