Una videollamada, una selfie o un rostro que coincide con una identificación ya no son suficientes, por sí solos, para demostrar quién está realizando una operación digital.
La inteligencia artificial generativa permite producir y modificar imágenes, videos y voces que pueden utilizarse para representar a personas reales. Cuando estas técnicas se emplean para intentar engañar sistemas de identificación, representan un riesgo para bancos, fintechs, SOFOMES y cualquier organización que incorpora clientes a distancia.
En este escenario, la detección de deepfakes en procesos KYC se convierte en un componente importante de la prevención de fraude, pero no debe confundirse con una solución única o infalible.
¿Qué es exactamente un deepfake? ¿Cómo puede utilizarse para suplantar identidades? ¿La prueba de vida biométrica puede detectarlo? ¿Y qué controles debe considerar una empresa antes de contratar tecnología antifraude?
En esta guía explicamos los riesgos, las medidas de protección y las limitaciones que deben comprender las organizaciones que utilizan verificación de identidad digital.
¿Qué es un deepfake y cómo funciona?
Un deepfake es contenido digital generado o manipulado mediante técnicas de inteligencia artificial para representar de forma artificial la apariencia, voz o actuación de una persona.
Puede producirse a partir de imágenes, videos o grabaciones disponibles de una persona real, o representar una identidad ficticia.
Entre los formatos más conocidos se encuentran:
- Deepfakes de imagen: fotografías generadas o modificadas digitalmente para representar un rostro o alterar su apariencia.
- Deepfakes de video: secuencias que permiten representar movimientos, expresiones o apariencias que no corresponden a una grabación genuina.
- Clonación de voz: audio sintético que reproduce determinadas características de la voz de una persona.
- Manipulación facial en tiempo real: modificación de la apariencia de un rostro durante una transmisión o captura de video.
Estas tecnologías también tienen aplicaciones legítimas en entretenimiento, accesibilidad y producción audiovisual.
El riesgo aparece cuando se utilizan sin autorización para engañar a personas o sistemas y hacerse pasar por otra identidad.
¿Por qué los deepfakes representan un riesgo para los procesos KYC?
KYC (Know Your Customer) es un conjunto de procedimientos utilizados para conocer e identificar a los clientes, comprobar información relevante y gestionar riesgos conforme a las necesidades y obligaciones de una organización.
En los procesos digitales, la identidad puede evaluarse mediante documentos, verificaciones registrales, biometría y mecanismos adicionales de seguridad.
Un atacante puede intentar aprovechar las debilidades de estos procesos para presentar información o contenido manipulado.
Por ejemplo, una organización puede recibir una imagen facial que parece corresponder con la fotografía de una identificación oficial.
Pero esa similitud no demuestra automáticamente que exista una persona genuinamente presente frente a la cámara.
Esta diferencia es esencial:
- La comparación facial evalúa la correspondencia entre rostros.
- La prueba de vida evalúa señales de una presentación genuina.
- Otros controles deben proteger la autenticidad del origen y la integridad de la captura.
Cuando estas funciones se confunden, una empresa puede atribuir demasiada confianza a una sola verificación. Para profundizar en estas diferencias, consulta nuestro artículo sobre reconocimiento facial y prueba de vida.
¿Cómo pueden utilizarse los deepfakes para intentar vulnerar un KYC?
Es importante distinguir varios mecanismos de ataque porque no todos pueden mitigarse con la misma tecnología.
1. Fotografías y videos presentados frente a una cámara
Un atacante puede colocar una fotografía o reproducir un video ante el dispositivo utilizado para verificar una identidad.
El contenido puede ser genuino, manipulado o generado artificialmente.
Este es un ejemplo de un ataque de presentación, porque el artefacto se coloca físicamente frente al sensor.
Los mecanismos de detección de ataques de presentación, conocidos como PAD (Presentation Attack Detection), están diseñados para evaluar determinados intentos de este tipo.
2. Deepfakes faciales en tiempo real
Una persona puede intentar alterar digitalmente su apariencia durante una interacción remota para representar el rostro de otra.
En estos escenarios, el sistema debe evaluar no solo la similitud facial, sino también las características de la captura y los posibles indicios de manipulación.
La resistencia frente a estos ataques depende de los controles implementados y de las pruebas realizadas.
3. Ataques de inyección digital
Los ataques de inyección introducen contenido digital alterado directamente en el flujo de información que recibe un sistema.
A diferencia de una fotografía presentada ante la cámara, aquí el intento de manipulación puede producirse entre el dispositivo de captura y el componente que procesa o compara la información.
Por ejemplo, una secuencia de video sintética puede intentar sustituir la señal que una aplicación espera recibir de una cámara.
Esto plantea un desafío particular: el contenido puede aparentar ser una captura válida sin haber sido obtenido de un sensor genuino durante la sesión.
La guía NIST SP 800-63A-4 advierte que la prueba de vida y la comparación biométrica no bastan, por sí solas, para prevenir todos los ataques de inyección.
4. Combinación de documentos falsificados y rostros manipulados
Un intento de suplantación también puede combinar distintas técnicas.
Por ejemplo, una identificación alterada puede acompañarse de una imagen facial manipulada para tratar de generar una aparente coincidencia entre el documento y la persona.
En este escenario, verificar únicamente el rostro o únicamente el documento dejaría sin evaluar una parte del riesgo.
Por eso es importante establecer controles complementarios.
¿Una selfie puede detectar un deepfake?
No necesariamente.
Una selfie es una imagen, pero no constituye por sí misma una verificación de presencia genuina ni una confirmación de identidad.
Un sistema que únicamente compara la selfie con una fotografía de referencia puede tener dificultades frente a determinados contenidos manipulados si no incorpora mecanismos adicionales de seguridad.
Una evaluación más completa puede considerar:
- La autenticidad y consistencia del documento.
- La comparación facial con una referencia.
- La detección de ataques de presentación.
- La integridad del origen de la captura.
- Las señales de manipulación de imágenes o videos.
- Las verificaciones registrales disponibles.
- Los resultados y excepciones del proceso.
Cada componente responde una pregunta distinta.
¿Cómo ayuda la prueba de vida o liveness a prevenir deepfakes?
La prueba de vida biométrica, conocida como liveness detection, analiza características de una captura con el objetivo de evaluar si corresponde a una presentación genuina.
En biometría facial, puede ayudar a detectar ciertos intentos de suplantación mediante fotografías, videos reproducidos o máscaras, dependiendo de la tecnología y del alcance de su evaluación.
Existen dos enfoques principales.
Liveness activo
Solicita acciones específicas durante la captura, como girar la cabeza o seguir una instrucción.
Liveness pasivo
Analiza señales disponibles durante la captura sin exigir los retos de movimiento característicos de la modalidad activa.
La diferencia entre ambos enfoques está principalmente en la interacción requerida y en los mecanismos utilizados.
No debe asumirse que uno es universalmente más seguro que el otro.
Para evaluar su resistencia, es necesario revisar los ataques utilizados durante las pruebas, las tasas de error y las condiciones de implementación.
¿El liveness pasivo puede detectar deepfakes?
Puede contribuir a detectar determinados intentos de presentación falsa, según las capacidades demostradas por la solución.
Sin embargo, no todas las implementaciones de liveness pasivo detectan todos los tipos de deepfake.
La protección frente a medios generados por IA y ataques de inyección requiere evidencia adicional sobre el alcance de las pruebas y los controles disponibles.
Por ello, al evaluar un proveedor, conviene solicitar resultados específicos para las amenazas que enfrenta la empresa.
¿Qué controles debe incorporar un proceso KYC frente a los deepfakes?
Una estrategia de identidad digital debe diseñarse mediante controles complementarios.
Primera capa: comprobación documental
Permite capturar información de una identificación y realizar las verificaciones documentales disponibles.
El OCR ayuda a extraer datos, mientras que los mecanismos de autenticidad y vigencia cumplen funciones diferentes.
Segunda capa: comparación biométrica facial
La comparación 1:1 evalúa si el rostro capturado corresponde con la imagen de referencia.
Su resultado debe interpretarse considerando las condiciones de captura, el umbral configurado y la confiabilidad de la referencia.
Tercera capa: detección de ataques de presentación
Los mecanismos PAD pueden ayudar a identificar ciertos intentos realizados mediante fotografías, videos, pantallas o máscaras.
Cuarta capa: controles contra inyección y manipulación digital
Cuando corresponda, la arquitectura debe incorporar mecanismos para aumentar la confianza en el origen de la captura, proteger la comunicación y detectar indicios de manipulación.
Estos controles pueden incluir validaciones de integridad, análisis de medios, mecanismos de confianza del dispositivo y controles de captura.
Su disponibilidad debe verificarse para cada proveedor.
Quinta capa: consultas y verificaciones adicionales
Las consultas de INE, CURP, RENAPO y otras fuentes autorizadas pueden complementar la comprobación de información.
Una consulta registral favorable no demuestra automáticamente que quien proporcionó el dato sea su titular.
Sexta capa: trazabilidad y revisión de incidencias
Los resultados, errores e inconsistencias deben gestionarse mediante reglas operativas.
Una empresa necesita distinguir entre un intento de fraude, una captura de baja calidad y una verificación inconclusa.
También debe definir cuándo corresponde solicitar una nueva captura, información adicional o una revisión manual.
La protección no depende únicamente de detectar una imagen falsa, sino de evaluar correctamente el proceso de identidad completo.
¿Cómo saber si una tecnología de detección de deepfakes es confiable?
Antes de contratar, conviene revisar la evidencia técnica disponible.
Evaluaciones independientes
Los laboratorios y estándares especializados permiten evaluar aspectos del desempeño biométrico en condiciones definidas.
Por ejemplo, ISO/IEC 30107-3 establece métodos de prueba y reporte para detección de ataques de presentación.
Es importante diferenciar estas evaluaciones de otras pruebas especializadas en manipulación digital o inyección de medios.
Precisión biométrica
La precisión puede referirse a diferentes tareas: comparación de rostros, reconocimiento, clasificación de ataques o procesamiento documental.
No todas las métricas significan lo mismo.
Una cifra de accuracy no informa por sí sola qué tipos de deepfake fueron detectados ni cuántos intentos fraudulentos lograron superar el sistema.
Para interpretarla es necesario conocer la metodología, los datos de evaluación y los resultados desglosados.
Falsos positivos y falsos negativos
Un falso positivo en un proceso antifraude puede provocar que una persona legítima sea señalada incorrectamente.
Un falso negativo puede representar un ataque que el sistema no detectó.
Ambos errores tienen consecuencias operativas y deben evaluarse según las condiciones reales de uso.
Actualización frente a nuevas amenazas
Las tecnologías de generación y manipulación de contenidos evolucionan.
Por ello, es importante revisar cómo se actualizan los controles, qué versiones están desplegadas y cómo se evalúa su comportamiento frente a nuevos tipos de ataques.
Deepfakes en México: ¿qué sectores enfrentan estos riesgos?
Bancos e instituciones financieras
La incorporación remota, la actualización de información y determinados procedimientos de recuperación de acceso pueden involucrar riesgos de suplantación.
Las instituciones deben considerar controles adecuados a las operaciones y a las disposiciones que les sean aplicables.
Fintechs y empresas de crédito digital
Las plataformas de crédito pueden enfrentar intentos de registro mediante identidades ajenas o evidencias manipuladas.
La verificación biométrica puede aportar señales al proceso de incorporación, sin sustituir la evaluación crediticia.
SOFOMES
Los procesos de originación y contratación digital pueden beneficiarse de verificaciones documentales y biométricas que permitan evaluar la identidad del solicitante.
La entidad debe definir las reglas para interpretar los resultados y atender discrepancias.
Inmobiliarias
En procesos de identificación remota de clientes y participantes en operaciones, los contenidos manipulados pueden representar un riesgo adicional.
La verificación de identidad digital puede complementar controles documentales, pero no sustituye formalidades ni obligaciones legales aplicables.
Notarías y servicios profesionales
Los deepfakes pueden aumentar la complejidad de la comprobación de identidad a distancia.
Las herramientas tecnológicas pueden apoyar determinados procedimientos, sin reemplazar las responsabilidades y funciones que correspondan legalmente a los profesionales o fedatarios.
Plataformas digitales
Las empresas que administran altas de usuarios o acciones sensibles pueden considerar controles contra suplantación de identidad, de manera proporcional al riesgo y con protección adecuada de datos personales.
¿Qué hace JAAK para fortalecer la prevención de fraude de identidad?
En JAAK desarrollamos tecnología de identidad digital para ayudar a las empresas a incorporar verificaciones documentales y biométricas dentro de sus procesos.
Nuestra solución de KYC contempla distintas capacidades que pueden trabajar de manera complementaria. Conoce las soluciones de verificación de identidad de JAAK.
Prueba de vida pasiva
La tecnología de liveness pasivo permite analizar la captura facial sin exigir los retos de movimiento característicos de una prueba activa.
JAAK cuenta con una evaluación iBeta Nivel 1 de su prueba de vida pasiva, cuyo alcance debe interpretarse conforme a la versión, los artefactos y las condiciones evaluadas.
Comparación biométrica 1:1
Permite evaluar la correspondencia entre el rostro capturado y una fotografía de referencia.
JAAK reporta un accuracy biométrico de 99.6%. Este indicador describe una medición de desempeño biométrico que debe interpretarse según su metodología y condiciones de evaluación.
No debe confundirse con una tasa de detección de deepfakes, una tasa de prevención de fraude o una garantía de identidad.
Validación documental y consultas oficiales
Las soluciones de JAAK incluyen capacidades de OCR documental y consultas de información, que pueden complementar el proceso biométrico según el servicio contratado.
Evidencia y trazabilidad
JAAK permite registrar resultados y eventos de verificación para apoyar el seguimiento del proceso y la integración del expediente digital.
Las evidencias disponibles dependen de las capacidades y condiciones de la solución contratada.
Integración según la operación
Las empresas pueden evaluar el uso de la plataforma web de JAAK o proyectos de integración API y SDK, conforme a la modalidad y el alcance contratado.
El objetivo es incorporar los controles adecuados al proceso, considerando tanto los requisitos de seguridad como la experiencia de las personas usuarias.
Preguntas frecuentes sobre deepfakes y KYC
¿Qué es un deepfake de identidad?
Es una imagen, un video o un audio generado o manipulado con IA que puede utilizarse para representar artificialmente a una persona.
¿Se puede detectar un deepfake mediante reconocimiento facial?
La comparación facial por sí sola no garantiza la detección de contenidos manipulados. Se necesitan controles adicionales según el mecanismo de ataque.
¿Una prueba de vida evita todos los deepfakes?
No. Puede mitigar determinados ataques dentro de su alcance evaluado, pero no sustituye todos los controles necesarios frente a la inyección y manipulación digital.
¿Cuál es la diferencia entre spoofing y deepfake?
Spoofing es un término amplio para intentos de suplantación. Un deepfake es un tipo de contenido sintético o manipulado que puede utilizarse en un ataque de suplantación.
¿Qué es un ataque de inyección biométrica?
Es un intento de introducir información biométrica o medios manipulados en el flujo digital de un sistema, en lugar de obtenerlos genuinamente mediante el proceso de captura esperado.
¿El liveness pasivo es suficiente para un proceso KYC?
Depende del riesgo y de los demás controles implementados. Una prueba de vida no sustituye automáticamente la comprobación documental, las consultas ni las demás actividades de conocimiento del cliente.
¿Qué significa una precisión biométrica del 99.6%?
Es un indicador de desempeño que debe interpretarse según la tarea y la metodología utilizadas. Sin esa información no puede extrapolarse a la detección de deepfakes ni al desempeño de todo un proceso KYC.
¿Qué estándares ayudan a evaluar la seguridad biométrica?
ISO/IEC 30107-3 aporta métodos para evaluar detección de ataques de presentación. Las guías NIST SP 800-63 también ofrecen referencias sobre comprobación de identidad y amenazas en procesos remotos.
¿Es obligatorio utilizar un detector de deepfakes en México?
No existe una obligación universal de utilizar un producto específico de detección de deepfakes en todas las empresas. Los controles deben evaluarse conforme al sector, el riesgo y las disposiciones aplicables.
¿Cómo proteger el onboarding digital frente a identidades falsas?
Mediante un proceso que combine verificaciones adecuadas, protección del origen de captura, reglas para gestionar anomalías y evidencia suficiente para respaldar las decisiones de la empresa.
Cuando una imagen puede falsificarse, la confianza debe verificarse
La inteligencia artificial está cambiando la manera en que se generan imágenes, videos y voces.
En este contexto, la confianza digital no puede basarse únicamente en que un rostro se parezca al de una identificación o en que una videollamada resulte convincente.
Las empresas necesitan comprender qué riesgos enfrentan, qué controles pueden mitigarlos y qué limitaciones tiene cada tecnología.
La detección de deepfakes es una parte de ese desafío. La verificación documental, la biometría, la prueba de vida y la trazabilidad pueden aportar controles complementarios dentro de una estrategia de identidad digital.
Porque una imagen convincente no es lo mismo que una identidad verificada.
En JAAK ayudamos a las organizaciones a incorporar tecnología biométrica y verificaciones de identidad en sus procesos digitales.
¿Tu empresa está preparada para evaluar los riesgos de suplantación en su onboarding?
Conoce las soluciones de verificación de identidad de JAAK y solicita una demostración para revisar qué capacidades se adaptan a tu operación.