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Estudio Spotlight
Detección de falsificaciones profundas
Tecnología de detección de deepfakes para la verificación segura de identidad.
Los deepfakes están diseñados para engañar a los píxeles. Shufti analiza artefactos de señal más profundos mediante detección RGB multicanal y en el dominio de la frecuencia (DCT), y está diseñado para mantener su eficacia tras la compresión, las capturas de pantalla y las nuevas cargas. Los casos extremos de alto riesgo pueden ser remitidos a revisión por expertos para que las decisiones sean defendibles.
Funciona a través incorporación KYC, refuerzo de autenticación, recuperación de cuenta, verificación asistida por agente, con resultados listos para auditoría.
El riesgo creciente
Soluciones de detección de deepfakes para ataques de fraude multicanal
Manipulación facial en tiempo real
Rostros de identidad sintética
Ataques de inyección
Ataques de presentación
Manipulación de Documentos
Manipulación facial en tiempo real
Intercambio de rostros en tiempo real y recreación de expresiones durante videollamadas y verificaciones. Las herramientas modernas registran el parpadeo, el movimiento de la cabeza y el movimiento de los labios, adaptándose dinámicamente durante la incorporación remota y la verificación asistida por un agente. Diseñado para engañar tanto a humanos como a la detección visual.
Rostros de identidad sintética
Rostros generados por IA que nunca existieron. Sin ninguna persona real con la que compararlos. Combinados con datos y documentos falsificados para crear identidades sintéticas completas que eluden los controles, dando por sentado que existe una identidad real.
Ataques de inyección
Las cámaras virtuales, los emuladores o la sustitución de flujos de vídeo introducen contenido multimedia pregrabado o generado por IA directamente en los flujos de verificación, sin pasar por las cámaras físicas. El ataque se dirige al canal de captura, no solo al rostro.
Ataques de presentación
Pantallas, fotos impresas, máscaras y reproducción de vídeo sostenidas frente a la cámara para simular a una persona real. Explota sistemas que confían en la fuente de captura sin validar la presencia 3D ni la autenticidad del dispositivo.
Manipulación de Documentos
Documentos alterados o generados por IA diseñados para superar la verificación automatizada, edición de datos, manipulación de imágenes, imitación de plantillas y creación sintética. A menudo se combinan con manipulación facial para completar una identidad sintética.
Más allá del análisis visual
¿Qué hace diferente al software de detección de deepfakes de Shufti?
Análisis de señales multicanal
El detector de deepfakes Shufti analiza tanto los estándares como los estándar. señales visuales representaciones en el dominio de la frecuencia En paralelo con los artefactos de manipulación de superficie que a menudo persisten después de la compresión, la conversión de formato, las capturas de pantalla y las nuevas cargas. Esto está diseñado para medios degradados del mundo real, no para condiciones de laboratorio perfectas.
Diseñado para medios del mundo real, no para metadatos.
La detección no depende de EXIF, metadatos del dispositivo, marcas de tiempo, o procedencia del archivo. Esto reduce el riesgo de generar una falsa sensación de seguridad cuando los atacantes extraen metadatos o mueven contenido a través de plataformas sociales y aplicaciones de mensajería.
Integridad de captura para defensa contra inyección
El riesgo de deepfake no es solo lo que está en el fotograma, sino cómo entra en el flujo. Shufti agrega señales de integridad de captura para ayudar detectar patrones de sustitución de corrientes típico de las cámaras virtuales y los emuladores, especialmente en la autenticación de nivel superior y la recuperación de cuentas.
Adaptación continua a las amenazas
A medida que surgen nuevos generadores, la detección debe evolucionar. Shufti mantiene un sistema de actualización que admite la actualización continua. evaluación, reentrenamiento, modelo controlado Despliegue para que las defensas se mantengan al día con los métodos de síntesis que cambian rápidamente.
Arquitectura de vitalidad multicapa
Verificación de extremo a extremo diseñada para combatir las falsificaciones profundas (deepfakes).
Detección inteligente de vitalidad
Vitalidad pasiva
Se ejecuta en segundo plano, evaluando los patrones de reflexión de la luz, la textura de la piel y las señales de profundidad para detectar fotos, pantallas y máscaras. No añade ninguna complicación al proceso de verificación.
Vida activa
Añade pasos de captura controlados cuando el riesgo es mayor, como la recuperación de cuentas, la autenticación reforzada y los intentos de incorporación sospechosos. Esto ayuda a reducir los intentos de reproducción y de medios pregrabados.
Defensa contra deepfakes de vídeo
Aplica análisis centrados en deepfakes a vídeos y fotogramas para detectar familias de manipulación como intercambios y recreaciones, incluidos patrones que sobreviven a la compresión y la recodificación.
Defensa contra deepfakes e inyecciones
El análisis RGB multicanal junto con el análisis en el dominio de la frecuencia está diseñado para identificar artefactos generativos que los sistemas exclusivamente visuales pueden pasar por alto, con señales adicionales de integridad de captura para detectar riesgos de sustitución de flujos.
Defensa contra deepfakes de documentos
La verificación de documentos puede ser atacada mediante la manipulación y la creación de documentos sintéticos. La defensa contra la falsificación profunda de documentos debe consistir en comprobaciones de autenticidad e integridad que complementen la verificación facial y de vídeo para evitar la creación de identidades sintéticas completas.
Inteligencia de fraude entre sesiones
Detección de redes de fraude
Ataques de enlaces a través de usuarios, dispositivos y sesiones. Expone
operaciones de fraude coordinadas que la detección aislada por sesión no detecta.
Identificación de atacantes reincidentes
Detecta a los atacantes que regresan con identidades diferentes mediante la correlación de patrones.
Huellas dactilares de dispositivos y comportamiento
Realiza un seguimiento de las firmas de los dispositivos y los patrones de comportamiento a lo largo de los intentos de verificación.
Agregación de señales de riesgo
Combina señales de diferentes sesiones, de comportamiento, de dispositivos e históricas para crear una puntuación de fraude unificada.
Implementación flexible
Umbrales adaptativos
Configure los umbrales de aceptación, revisión y rechazo por escenario: incorporación, autenticación o recuperación.
Ponderación de políticas
Ajusta qué comprobaciones son más importantes para cada caso de uso, sin necesidad de reconstruir los flujos.
Anular reglas
Permita que los indicadores de alto riesgo obliguen a intensificar o revisar las medidas en función de su política de riesgos.
Opciones de implementación
Implementaciones en la nube, locales y en la nube para cumplir con los requisitos operativos y de soberanía de datos. La implementación en AWS Marketplace permite el procesamiento dentro de la VPC cuando lo requieran los equipos de seguridad.
Verificación de presencia en segundos
Shufti es una herramienta de detección de deepfakes para rostros, vídeos y documentos.
01
PASO 01
Capturar
Los usuarios capturan selfies o videos a través de la web o el móvil, y suben documentos cuando es necesario. Las directrices de captura garantizan la calidad, mientras que la política determina el modo pasivo o activo.
02
PASO 02
Análisis de flujos múltiples
El análisis paralelo abarca representaciones visuales y de dominio de frecuencia para detectar artefactos de manipulación. Los fotogramas de vídeo se pueden analizar en tiempo real para detectar patrones de deepfake. Las comprobaciones de documentos se ejecutan en paralelo para evaluar la integridad y la autenticidad.
03
PASO 03
Puntuación de fusión
Varias capas contribuyen a una evaluación de riesgos unificada basada en la política configurada. Se pueden aplicar diferentes umbrales para la incorporación de usuarios, la autenticación reforzada y la recuperación de cuentas.
04
PASO 04
Decisión y evidencia
Los pases correctos pueden automatizarse. Los intentos de alto riesgo pueden bloquearse o redirigirse a revisión con resultados que generen evidencia y respalden los flujos de trabajo de auditoría e investigación.
Dónde encaja mejor la detección de deepfakes
Diseñado para la incorporación y autenticación en entornos regulados y de alto riesgo.
Vendedores de confianza durante el proceso de incorporación; los abusos reiterados se bloquearán al volver a unirse.
Verificar a los vendedores, prevenir las identidades falsas y reforzar los controles para los cambios en los pagos o el acceso a las cuentas.
Incorporación de alto volumen sin abrir una brecha de fraude Descripción
Mantener la conversión al tiempo que se detectan artefactos de manipulación y riesgos de inyección, con un escalamiento basado en políticas para flujos sospechosos.
Detenga el fraude mediante deepfake antes de la emisión de pólizas y reclamaciones.
Detecte con antelación las manipulaciones en la introducción de datos de identidad y las señales de fraude en los documentos, e intensifique la verificación en los momentos de mayor riesgo relacionados con las reclamaciones.
Bloquear identidades sintéticas al abrir una cuenta y en acciones de alto riesgo.
Detecta la manipulación de rostros, vídeos y documentos durante el proceso de incorporación, y añade una verificación adicional para acciones de riesgo como cambios de beneficiarios y recuperación de cuentas.
Prevenir la multicontabilidad y las identidades sintéticas a gran escala
Detecta identidades generadas por IA durante el proceso de incorporación y bloquea el abuso reiterado mediante inteligencia entre sesiones.
Verificar la presencia humana real antes de realizar acciones críticas. Descripción
Proteja los procesos de incorporación y actualización de clientes contra la manipulación mediante IA y la sustitución de flujos, con controles más estrictos para los retiros y la recuperación.
Vendedores de confianza durante el proceso de incorporación; los abusos reiterados se bloquearán al volver a unirse.
Verificar a los vendedores, prevenir las identidades falsas y reforzar los controles para los cambios en los pagos o el acceso a las cuentas.
Incorporación de alto volumen sin abrir una brecha de fraude Descripción
Mantener la conversión al tiempo que se detectan artefactos de manipulación y riesgos de inyección, con un escalamiento basado en políticas para flujos sospechosos.
Detenga el fraude mediante deepfake antes de la emisión de pólizas y reclamaciones.
Detecte con antelación las manipulaciones en la introducción de datos de identidad y las señales de fraude en los documentos, e intensifique la verificación en los momentos de mayor riesgo relacionados con las reclamaciones.
Bloquear identidades sintéticas al abrir una cuenta y en acciones de alto riesgo.
Detecta la manipulación de rostros, vídeos y documentos durante el proceso de incorporación, y añade una verificación adicional para acciones de riesgo como cambios de beneficiarios y recuperación de cuentas.
Prevenir la multicontabilidad y las identidades sintéticas a gran escala
Detecta identidades generadas por IA durante el proceso de incorporación y bloquea el abuso reiterado mediante inteligencia entre sesiones.
Verificar la presencia humana real antes de realizar acciones críticas. Descripción
Proteja los procesos de incorporación y actualización de clientes contra la manipulación mediante IA y la sustitución de flujos, con controles más estrictos para los retiros y la recuperación.
Vendedores de confianza durante el proceso de incorporación; los abusos reiterados se bloquearán al volver a unirse.
Verificar a los vendedores, prevenir las identidades falsas y reforzar los controles para los cambios en los pagos o el acceso a las cuentas.
Incorporación de alto volumen sin abrir una brecha de fraude Descripción
Mantener la conversión al tiempo que se detectan artefactos de manipulación y riesgos de inyección, con un escalamiento basado en políticas para flujos sospechosos.
Detenga el fraude mediante deepfake antes de la emisión de pólizas y reclamaciones.
Detecte con antelación las manipulaciones en la introducción de datos de identidad y las señales de fraude en los documentos, e intensifique la verificación en los momentos de mayor riesgo relacionados con las reclamaciones.
Bloquear identidades sintéticas al abrir una cuenta y en acciones de alto riesgo.
Detecta la manipulación de rostros, vídeos y documentos durante el proceso de incorporación, y añade una verificación adicional para acciones de riesgo como cambios de beneficiarios y recuperación de cuentas.
Prevenir la multicontabilidad y las identidades sintéticas a gran escala
Detecta identidades generadas por IA durante el proceso de incorporación y bloquea el abuso reiterado mediante inteligencia entre sesiones.
Verificar la presencia humana real antes de realizar acciones críticas. Descripción
Proteja los procesos de incorporación y actualización de clientes contra la manipulación mediante IA y la sustitución de flujos, con controles más estrictos para los retiros y la recuperación.
Defensa contra deepfakes, inmediatez e integridad de los documentos
Preguntas frecuentes
¿Qué diferencia la detección en el dominio de la frecuencia de la detección de vitalidad estándar?
La detección de eventos en tiempo real se centra en las señales visuales. El análisis en el dominio de la frecuencia examina la estructura y los artefactos generativos que pueden seguir siendo detectables incluso después de la compresión, la recodificación, las capturas de pantalla y las nuevas cargas.
¿Qué tipos de deepfake aborda Shufti?
Manipulación de rostros y videos, medios de identidad sintética, patrones de inyección y sustitución de flujos de datos, y ataques de presentación. La defensa contra deepfakes en documentos debe concebirse como una verificación de integridad y autenticidad que complemente la verificación facial y de video.
¿Puede la detección de deepfakes de Shufti identificar rostros generados por IA en tiempo real?
Sí. Shufti Deepfake Detection analiza el comportamiento facial, los patrones de textura y las señales biométricas durante la verificación en vivo para identificar rostros generados o manipulados por IA en tiempo real.
¿Pueden los atacantes eludir la detección mediante compresión o capturas de pantalla?
El sistema de detección de deepfakes de Shufti está diseñado para mantener su eficacia incluso después de la degradación de los medios en el mundo real, incluyendo compresión, recodificación, capturas de pantalla y nuevas cargas. Al analizar las señales en el dominio de la frecuencia junto con los datos visuales, los artefactos de manipulación pueden persistir incluso cuando la calidad de la imagen se degrada, a diferencia de los sistemas exclusivamente visuales que dependen de la nitidez a nivel de píxel.
¿Cómo ayuda el sistema de detección de deepfakes de Shufti a prevenir los ataques de robo de cuentas?
Verifica que la persona que accede a una cuenta esté físicamente presente y sea auténtica, bloqueando a los estafadores que intentan acceder utilizando identidades robadas, vídeos deepfake o imágenes faciales sintéticas.
¿Puede Shufti detectar intentos de suplantación de identidad y falsificación?
Sí. Shufti combina la detección de deepfakes con el análisis de vitalidad para detectar intentos de suplantación de identidad, ataques de presentación y métodos de falsificación como máscaras, fotos o vídeos manipulados.
¿Cómo encajan los deepfakes de documentos en este flujo?
Las señales de integridad documental complementan las comprobaciones faciales y de vídeo para evitar la creación de identidades sintéticas completas, especialmente en los procesos de incorporación regulados.
¿Cómo se implementa el sistema de detección de deepfakes de Shufti?
Opciones en la nube, locales y en la nube, incluyendo la implementación en AWS Marketplace cuando los equipos requieren procesamiento dentro de su entorno.
¿Puede Shufti Deepfake Detection escalar para la verificación de identidad a gran escala?
Sí. El sistema se basa en una infraestructura de IA automatizada que admite grandes volúmenes de verificación, lo que permite a las empresas procesar miles de comprobaciones de identidad simultáneamente sin pérdida de rendimiento.
¿El software de detección de deepfakes Shufti analiza las anomalías de iluminación y sombras?
Sí. El sistema evalúa inconsistencias visuales como iluminación anormal, discrepancias en las sombras, distorsiones faciales e irregularidades en el movimiento, indicadores comunes de manipulación mediante deepfake.
¿Estás preparado para detectar los deepfakes que engañan a las comprobaciones visuales?
Implemente una defensa contra deepfakes por capas en los procesos de incorporación y autenticación, con controles de políticas y resultados listos para auditoría.
Diseñado para la gestión de identidades, el fraude y el cumplimiento normativo a gran escala.
Recursos
January 29, 2026
4 min para leer
Auditoría de puntos ciegos de Shufti
Descubre qué le faltó a tu pila de IDV antes de que lo hagan los reguladores.
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