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Detección de deepfakes
Software de detección de deepfakes para prevenir la suplantación de identidad
Los deepfakes están diseñados para engañar a los sistemas que analizan imágenes. La tecnología de detección de deepfakes con IA de Shufti combina el análisis RGB multicanal con la detección en el dominio de frecuencia (DCT), y mantiene su eficacia incluso cuando las imágenes se comprimen, se capturan en pantalla o se vuelven a cargar. Los casos más complejos y de mayor riesgo pueden derivarse a revisión por parte de expertos para que cada decisión pueda justificarse.
El fraude mediante deepfakes
ha evolucionado
¿Están tus controles de prueba de vida y documentos preparados para hacerle frente?
40%
de los ataques biométricos
utilizan deepfakes
25M$
perdidos en una sola
videollamada
244%
de aumento del fraude
de identidad mediante deepfakes
Una amenaza cada vez mayor
Detección de deepfakes frente al fraude en múltiples canales
Manipulación facial en tiempo real
Rostros de identidades sintéticas
Ataques de inyección
Ataques de presentación
Manipulación de documentos
Manipulación facial en tiempo real
Intercambios de rostro y recreación de expresiones en directo durante videollamadas y procesos de verificación. Las herramientas actuales pueden seguir el parpadeo, los movimientos de la cabeza y de los labios y adaptar el rostro fotograma a fotograma para mantener una apariencia convincente durante toda la sesión. Están diseñadas para engañar tanto a las personas como a los sistemas de detección basados únicamente en el análisis visual.
Rostros de identidades sintéticas
Rostros generados mediante IA que no pertenecen a ninguna persona real y que, por tanto, no pueden contrastarse con una identidad existente. Al combinarlos con datos y documentos falsos, pueden crearse identidades sintéticas completas capaces de superar controles que presuponen la existencia de una identidad real.
Ataques de inyección
Cámaras virtuales, emuladores o técnicas de sustitución de la señal introducen directamente vídeos pregrabados o contenidos generados mediante IA en el proceso de verificación, eludiendo por completo la cámara física. El ataque no se dirige únicamente al rostro, sino al propio canal de captura.
Ataques de presentación
Pantallas, fotografías impresas, máscaras o vídeos reproducidos ante la cámara para hacerse pasar por una persona real. Estos ataques aprovechan sistemas que confían en la fuente de captura sin comprobar la presencia tridimensional de la persona ni la autenticidad del dispositivo.
Manipulación de documentos
Documentos alterados o generados mediante IA para superar los controles automatizados mediante la modificación de datos o imágenes, la imitación de plantillas o la creación de documentos sintéticos. Estas técnicas suelen combinarse con la manipulación facial para construir una identidad sintética completa.
Más allá del análisis visual
Qué diferencia al sistema de detección de deepfakes de Shufti
Análisis de múltiples señales
El detector de deepfakes de Shufti analiza en paralelo tanto las señales visuales convencionales como su representación en el dominio de frecuencia para identificar indicios de manipulación que pueden persistir incluso después de comprimir o convertir el archivo, hacer una captura de pantalla o volver a cargarlo. Está diseñado para analizar contenidos reales cuya calidad puede haberse degradado, no solo imágenes perfectas en condiciones de laboratorio.
Diseñado para analizar contenido real, no para depender de los metadatos
La detección no depende de datos EXIF, información del dispositivo, marcas de tiempo ni del origen del archivo. Así se evita depender de señales que los atacantes pueden eliminar fácilmente o que pueden perderse cuando el contenido pasa por redes sociales o aplicaciones de mensajería.
Integridad de la captura frente a ataques de inyección
El riesgo de deepfake no depende únicamente de lo que aparece en la imagen, sino también de cómo llega al proceso de verificación. Shufti incorpora señales de integridad de la captura para detectar patrones de sustitución de la fuente de vídeo asociados al uso de cámaras virtuales y emuladores, especialmente durante comprobaciones adicionales de autenticación y procesos de recuperación de cuentas.
Adaptación continua a nuevas amenazas
A medida que aparecen nuevas herramientas de generación, los sistemas de detección también deben evolucionar. Shufti cuenta con un proceso de actualización continua que permite evaluar y reentrenar los modelos e implementar nuevas versiones de forma controlada para mantener la protección al día frente a técnicas de generación cada vez más avanzadas.
Arquitectura de protección por capas
Verificación de principio a fin diseñada para combatir ataques con deepfakes
Detección inteligente de prueba de vida
Prueba de vida pasiva
Funciona en segundo plano y analiza patrones de reflexión de la luz, la textura de la piel y señales de profundidad para detectar fotografías, pantallas y máscaras, sin añadir fricción al proceso de verificación.
Prueba de vida activa
Añade pasos de captura controlados cuando el nivel de riesgo es mayor, por ejemplo, durante la recuperación de una cuenta, procesos de autenticación reforzada o intentos de onboarding sospechosos. Así ayuda a reducir los ataques de reproducción y los intentos basados en contenido preparado previamente.
Protección frente a deepfakes en vídeo
Aplica análisis específicos para detectar deepfakes en vídeos y fotogramas e identificar técnicas de manipulación como los intercambios de rostro o la recreación de expresiones, incluidos patrones que persisten incluso después de comprimir o volver a codificar el contenido.
Protección frente a deepfakes y ataques de inyección
Combina el análisis RGB multicanal con el análisis en el dominio de frecuencia para detectar artefactos generativos que los sistemas basados únicamente en el análisis visual pueden pasar por alto. Además, incorpora señales de integridad de la captura para identificar riesgos asociados a la sustitución del flujo de vídeo.
Protección frente a deepfakes y manipulación de documentos
La verificación documental también puede verse comprometida mediante documentos manipulados o sintéticos. Shufti incorpora controles de autenticidad e integridad documental que complementan la verificación facial y de vídeo para impedir la creación de identidades sintéticas completas.
Inteligencia antifraude entre sesiones
Detección de redes de fraude
Relaciona ataques entre distintos usuarios, dispositivos y sesiones
para identificar operaciones de fraude coordinadas que pasarían desapercibidas si cada sesión se analizara de forma aislada.
Identificación de atacantes recurrentes
Detecta a atacantes que vuelven a actuar utilizando identidades diferentes mediante la correlación de patrones entre distintas verificaciones.
Huella digital de dispositivo y comportamiento
Analiza las características del dispositivo y los patrones de comportamiento a lo largo de distintos intentos de verificación para identificar posibles relaciones entre ellos.
Análisis conjunto de señales de riesgo
Combina señales históricas, de comportamiento, del dispositivo y de distintas sesiones en una única puntuación de riesgo de fraude.
Implementación flexible
Umbrales adaptativos
Configura los umbrales de aprobación, revisión y rechazo según el escenario, ya sea onboarding, autenticación o recuperación de cuentas.
Ponderación de políticas
Ajusta qué comprobaciones tienen más peso en cada caso de uso sin necesidad de reconstruir los flujos de verificación.
Reglas de excepción
Permite que determinadas señales de alto riesgo activen automáticamente una comprobación adicional o una revisión, de acuerdo con tu política de riesgos.
Opciones de implementación
Implementa Shufti en la nube, on-premise o dentro de tu propio entorno cloud para cumplir los requisitos de soberanía de datos y las necesidades operativas de tu empresa. Cuando los equipos de seguridad lo requieran, la implementación a través de AWS Marketplace también permite procesar los datos dentro de una VPC.
De la captura a la decisión
Detección de deepfakes en rostros, vídeos y documentos con Shufti
PASO 01
Captura
El usuario captura un selfie o un vídeo desde la web o el móvil y, cuando es necesario, carga sus documentos. Las indicaciones durante la captura ayudan a garantizar una calidad adecuada, mientras que las reglas configuradas determinan si se aplica una prueba de vida pasiva o activa.
PASO 02
Análisis de múltiples señales
Shufti analiza en paralelo la información visual y su representación en el dominio de frecuencia para detectar indicios de manipulación. Los fotogramas de vídeo pueden analizarse para identificar patrones de deepfake en tiempo real, mientras que los documentos se comprueban simultáneamente para evaluar señales de integridad y autenticidad.
PASO 03
Evaluación conjunta del riesgo
Las distintas capas de análisis se combinan en un único resultado de riesgo según las reglas que hayas configurado. Además, puedes establecer umbrales diferentes para el onboarding, la autenticación reforzada y la recuperación de cuentas.
PASO 04
Decisión y evidencias
Las verificaciones que no presentan indicios de riesgo pueden aprobarse automáticamente. Los intentos de alto riesgo pueden bloquearse o derivarse a revisión junto con evidencias que facilitan los procesos de auditoría e investigación.
Diseñado para mercados regulados
Soluciones de detección de deepfakes adaptadas a los riesgos de cada sector
Bloquea identidades sintéticas durante la apertura de cuentas y en operaciones de alto riesgo
Detecta manipulaciones de rostros, vídeos y documentos durante el onboarding y activa comprobaciones adicionales en operaciones de riesgo, como cambios de beneficiario o procesos de recuperación de cuentas.
Protección frente a deepfakes, prueba de vida e integridad documental
Preguntas frecuentes
¿Qué es la detección de deepfakes?
La detección de deepfakes consiste en analizar imágenes, vídeos y señales faciales para identificar contenidos generados o manipulados mediante IA, incluidos los intercambios de rostro y las identidades sintéticas.
¿En qué se diferencia la detección en el dominio de frecuencia de una prueba de vida convencional?
Las pruebas de vida convencionales se centran principalmente en señales visuales. El análisis en el dominio de frecuencia examina además la estructura de la imagen y determinados artefactos generativos que pueden seguir siendo detectables incluso después de comprimir o volver a codificar el contenido, hacer una captura de pantalla o volver a cargarlo.
¿Puede Shufti detectar rostros generados por IA en tiempo real?
Sí. Durante una verificación en directo, Shufti analiza el comportamiento facial, los patrones de textura y distintas señales biométricas para detectar en tiempo real rostros generados o manipulados mediante IA.
¿Pueden los atacantes eludir la detección comprimiendo las imágenes o mediante capturas de pantalla?
La tecnología de Shufti está diseñada para seguir detectando indicios de manipulación incluso cuando el contenido ha perdido calidad por compresión, recodificación, capturas de pantalla o nuevas cargas del archivo. Al analizar conjuntamente la información visual y las señales del dominio de frecuencia, puede identificar artefactos que permanecen presentes aunque la calidad de la imagen se degrade, a diferencia de los sistemas que dependen únicamente de la claridad visual a nivel de píxel.
¿Puede Shufti detectar intentos de suplantación de identidad?
Sí. Shufti combina la detección de deepfakes con el análisis de prueba de vida para identificar intentos de suplantación, ataques de presentación y otras técnicas como el uso de máscaras, fotografías o vídeos manipulados.
¿Cómo se detectan los deepfakes en documentos durante el proceso de verificación?
Los controles de integridad documental complementan la verificación facial y de vídeo para detectar documentos manipulados o sintéticos y evitar la creación de identidades sintéticas completas, especialmente durante procesos de onboarding regulado.
¿Cómo se implementa la tecnología de detección de deepfakes de Shufti?
Shufti puede implementarse en la nube, on-premise o dentro del propio entorno cloud de la empresa. También está disponible a través de AWS Marketplace para aquellos equipos que necesiten procesar los datos dentro de su propia infraestructura.
¿Preparado para detectar los deepfakes que burlan los controles visuales?
Implementa una protección por capas frente a deepfakes en los procesos de onboarding y autenticación, con reglas configurables y evidencias listas para auditoría.
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Tu fuente de referencia sobre KYC, AML y fraude
Recursos
3 de junio de 2026
La brecha en la detección de deepfakes
Cuántos de tus clientes verificados nunca existieron. Muestra cómo las identidades sintéticas y los deepfakes superan los controles KYC y cómo Blind Spot Audit detecta los que ya lo han conseguido.
Informe
22 de junio de 2026
Informe del índice de fraude de identidad mediante deepfakes 2026
El índice de Shufti prevé un aumento del 495 % del fraude de identidad basado en deepfakes en 2026, a partir de datos reales de intentos de fraude y de los cuatro tipos de ataques con IA que ya se producen a diario.
Informe
3 de julio de 2025
Los deepfakes y el futuro de la confianza digital, con Tom Gadsden
Tom Gadsden habla con Shufti sobre deepfakes, identidad digital y el futuro de la confianza, y repasa las amenazas que ya están llegando a los equipos de verificación.
Podcast