La autenticación biométrica, especialmente el reconocimiento facial, se ha convertido en los últimos años en un método habitual para la autenticación de usuarios. Desde desbloquear smartphones hasta validar transacciones bancarias a través de Internet, los rostros se han convertido en contraseñas para muchas funciones cotidianas. Esta popularidad se debe a la comodidad y solidez de la biometría facial: los usuarios no necesitan recordar contraseñas ni llevar consigo tokens, y los sistemas pueden verificar un rostro en vivo con gran precisión. Las técnicas avanzadas de detección de vida y los estándares industriales (como ISO/IEC 30107 PAD Niveles 1 y 2) han mejorado aún más la seguridad al detectar falsificaciones evidentes (por ejemplo, alguien que sostiene una foto). En resumen, la biometría facial ofrece una forma fluida y segura de demostrar que «eres quien dices ser».
Sin embargo, ninguna medida de seguridad es infalible. Al igual que las contraseñas se enfrentan al phishing y al hacking, el reconocimiento facial se enfrenta a sus propios retos. Los estafadores se han vuelto creativos a la hora de eludir el reconocimiento facial y las pruebas de vida. Una táctica emergente es el ataque de inyección biométrica, un método que consiste en insertar digitalmente datos biométricos falsos en el proceso de verificación, en lugar de presentar físicamente un rostro falso a la cámara.
Este artículo explora qué son los ataques de inyección biométrica, cómo se dirigen a los sistemas de autenticación facial, los tipos de ataques de inyección que se observan en la práctica, los tipos de datos faciales falsos que utilizan los atacantes (desde imágenes robadas hasta deepfakes), y cómo una defensa multicapa puede proteger contra estas amenazas. El objetivo es desmitificar este ataque técnico y subrayar por qué un diseño seguro y las protecciones por capas son fundamentales para cualquier solución biométrica facial.
De los ataques de suplantación a los ataques de inyección
En los ataques de suplantación tradicionales, un impostor intenta engañar al sistema, por ejemplo, sosteniendo una foto impresa, llevando una máscara o reproduciendo un vídeo delante de la cámara. Los ataques de suplantación son directos y no requieren un profundo conocimiento técnico del sistema. Para contrarrestarlos, la detección de ataques de suplantación comprueba si hay artefactos de contenido falso (en forma de reproducción de pantalla, máscaras, recortes impresos, etc.) que se presenten delante de la cámara.
Los ataques de inyección biométrica, por el contrario, se dirigen al sistema entre el dispositivo de captura y el motor de verificación. En lugar de engañar a la cámara con una falsificación externa, el atacante introduce datos falsos directamente en la entrada del sistema, sin pasar por la cámara. En otras palabras, el atacante «conecta» una imagen o un vídeo facial falsificado en el software como si procediera de la cámara. El sistema biométrico cree que está recibiendo datos reales de la cámara en directo cuando, en realidad, se le ha «inyectado» una falsificación. Esto se puede hacer mediante modificaciones de software, intervenciones de hardware o interferencias en la red (a continuación analizaremos los métodos). Dado que el ataque se produce más allá del punto de captura, se pueden eludir las pruebas de vida estándar: el sistema podría analizar sin saberlo un rostro grabado o sintético que parece real.
Los ataques de inyección suelen requerir una mayor sofisticación técnica que los ataques de suplantación, por lo que el estafador puede necesitar manipular controladores de dispositivos, utilizar software de cámaras virtuales, modificar una aplicación o interceptar llamadas de red, técnicas que requieren conocimientos de software o herramientas. Sin embargo, estos ataques están aumentando a medida que los ciberdelincuentes comparten herramientas y conocimientos.
Por ejemplo, los avances en inteligencia artificial han facilitado la generación de vídeos realistas de intercambio de rostros (deepfakes) que pueden introducirse en los sistemas de verificación. Según Gartner, los ataques de inyección aumentaron un 200 % ya en 2023, lo que pone de relieve la creciente amenaza del fraude relacionado con los deepfakes. En la actualidad, existen numerosas herramientas de intercambio de rostros y deepfakes de fácil acceso, muchas de ellas con versiones gratuitas, lo que hace que los ataques de inyección sean cada vez más factibles para los atacantes.
En resumen, a medida que las organizaciones refuerzan sus defensas contra el spoofing básico, los atacantes recurren a los ataques de inyección como un nuevo vector de ataque «invisible».
Cómo funcionan los ataques de inyección biométrica (centrados en la autenticación facial)
Entonces, ¿cómo se «inyecta» un rostro falso en un sistema biométrico? En la práctica, los atacantes han ideado múltiples técnicas para introducir datos biométricos fraudulentos en el flujo entre la captura y la verificación. A continuación se presentan los principales tipos de ataques de inyección biométrica relacionados con el reconocimiento facial, clasificados según dónde y cómo interfiere el atacante:
Inyección de cámara virtual
El atacante utiliza un software que crea un dispositivo de cámara web virtual en el sistema, alimentándolo con vídeo pregrabado o sintético en lugar de con imágenes reales de una cámara. El sistema operativo y la aplicación tratan esta cámara virtual como si fuera una cámara de hardware legítima. Por ejemplo, muchas herramientas de videollamadas pueden actuar como una fuente de cámara web y reproducir un vídeo o una imagen estática del rostro objetivo. De esta manera, el atacante puede transmitir un vídeo con un rostro falso (incluso un deepfake de alta calidad) a la aplicación biométrica, eludiendo el hardware de la cámara.
Inyección basada en hardware (dispositivos de captura de vídeo)
En este escenario, el atacante aprovecha el hardware físico para engañar al sistema. Una técnica habitual es utilizar un dispositivo externo de captura de vídeo USB o un «capturador de pantalla» HDMI. El atacante conecta un dispositivo (la «fuente») que reproduce un vídeo facial a otro dispositivo (el «sumidero») que ejecuta la aplicación de autenticación a través de una tarjeta de captura que simula ser una cámara. Para el sistema operativo del dispositivo receptor, el dispositivo de captura USB se registra como una cámara normal, pero se basa en un vídeo de la pantalla del dispositivo fuente. Este truco de hardware de bajo coste inyecta eficazmente una señal de vídeo en el sistema objetivo bajo la apariencia de una cámara, y ni el sistema operativo ni la aplicación pueden detectar que la señal no proviene de una lente de cámara real
Manipulación del driver del sistema operativo
Este método implica la manipulación del controlador o las bibliotecas de la cámara a nivel del sistema operativo. Un atacante con acceso profundo (o malware en el dispositivo) puede conectarse al software del controlador de la cámara e insertar sus fotogramas falsos a un nivel bajo. Por ejemplo, al hackear el controlador del dispositivo de la cámara, un atacante podría sustituir la transmisión de vídeo de la cámara auténtica por su propio contenido de vídeo.
Inyección de código y API hooking
En lugar de modificar el sistema operativo, un delincuente podría atacar el código de la aplicación biométrica en tiempo de ejecución. Mediante herramientas de instrumentación, se conecta al proceso de la aplicación e intercepta las llamadas a funciones, por ejemplo, la función que captura una imagen de la cámara. El código del atacante puede entonces proporcionar una imagen o un vídeo elegido en lugar de la salida real de la cámara. Al modificar el comportamiento de la aplicación sobre la marcha, el atacante básicamente engaña a la aplicación para que autentique un rostro falso. Esta técnica es similar a la forma en que los tramposos de los videojuegos modifican la memoria: es una manipulación directa de la lógica de la aplicación en tiempo real.
API hooking en el navegador
Cuando la verificación facial se ejecuta en un navegador web, por ejemplo, un flujo de onboarding basado en la web que normalmente accedería a la cámara web de su ordenador portátil, los atacantes pueden dirigirse a las interfaces de la cámara del navegador y podrían utilizar una extensión maliciosa del navegador o herramientas de depuración para anular las llamadas a la API. Por ejemplo, un script o plugin personalizado podría enviar un vídeo preestablecido al navegador cada vez que la página solicite la entrada de la cámara. En efecto, la página web cree que está recibiendo vídeo en directo de su cámara web, pero en realidad está recibiendo una señal pregrabada proporcionada por el script del atacante. Esta inyección de tipo «man-in-the-browser» se puede realizar a través de las consolas de desarrollo del navegador o de complementos y no requiere modificar el sistema operativo subyacente, solo el entorno del navegador.
Inyección de JavaScript (contexto web)
Al igual que en el caso anterior, si la verificación biométrica se realiza a través de una página web, un atacante puede inyectar JavaScript malicioso en esa página para alterar su comportamiento. El JS inyectado podría, por ejemplo, sustituir el objeto de transmisión de vídeo que utiliza la página por uno controlado por el delincuente, u omitir las comprobaciones de actividad del lado del cliente. En la práctica, algunos estafadores han utilizado este método para ejecutar scripts de suplantación en el navegador que muestran imágenes estáticas en lugar de vídeo. Al secuestrar el propio código de la aplicación web, se consigue que la página de verificación mienta efectivamente sobre lo que ve la cámara.
Entornos de dispositivos emulados
En lugar de utilizar el dispositivo del cliente real, un atacante puede ejecutar la aplicación de autenticación en un emulador o una máquina virtual. Los emuladores permiten introducir archivos de imagen arbitrarios como entrada de la «cámara», establecer atributos de dispositivo falsos e incluso falsificar sensores de movimiento. Utilizan software emulador para imitar un teléfono real, pero con la capacidad de manipular datos y fuentes libremente. Al hacer que un PC parezca, por ejemplo, un iPhone (mediante la configuración del emulador), eluden las comprobaciones del hardware genuino de la cámara e inyectan su vídeo en un entorno controlado.
Modificaciones de la aplicación cliente
Este ataque se dirige a la propia aplicación biométrica cliente, móvil o de escritorio, alterando su código o configuración de forma permanente. En lugar de limitarse a conectarse en tiempo de ejecución, el atacante descompila o realiza ingeniería inversa de la aplicación y, a continuación, modifica el binario o el script para desactivar las funciones de seguridad o introducir datos alternativos. Estas modificaciones suelen requerir una gran experiencia y normalmente se llevan a cabo en dispositivos rooteados o emuladores, pero son un ejemplo de hasta dónde pueden llegar los atacantes para inyectar datos biométricos falsos.
Ataques a nivel de red (ManualPpayload Injection)
En algunos casos, los atacantes se saltan por completo la cámara o la aplicación y atacan la comunicación entre el cliente y el servidor. Muchos sistemas biométricos envían datos faciales (imágenes o plantillas biométricas) a través de una API a un backend para su verificación. Si este canal de red no está debidamente protegido (o si el atacante conoce los detalles del protocolo), este puede intentar falsificar solicitudes de red que contengan datos biométricos falsos.
Ataques de tipo Man-in-the-middle (MITM)
Un ataque de red más dinámico consiste en interceptar y modificar los datos que se transmiten entre el cliente biométrico y el servidor. En un escenario MITM, el atacante se coloca (o coloca el malware) entre el dispositivo del usuario y el backend, por ejemplo, en una red Wi-Fi fraudulenta o a través de un proxy, e inyecta la carga biométrica falsa sobre la marcha. Si la conexión no está cifrada o el atacante consigue romper o evitar el cifrado (quizás en un dispositivo rooteado socavando las comprobaciones de certificados), podría sustituir los datos legítimos de la cámara por los datos de imagen que elija antes de que lleguen al servidor.
Los atacantes pueden atacar múltiples puntos en un flujo de autenticación facial, desde el hardware de la cámara y los controladores del dispositivo hasta el código de la aplicación, el entorno del navegador y la transmisión de red. En última instancia, todos estos métodos comparten el objetivo de introducir un rostro falsificado en el sistema de verificación sin levantar sospechas. El contenido inyectado puede ser una sola foto estática reproducida como fotograma de vídeo, un vídeo previamente grabado del usuario real o incluso un deepfake en directo generado por IA que puede imitar movimientos. Una inyección exitosa significa que el sistema cree que está realizando una verificación normal en directo, pero en realidad está «viendo una grabación». Si se hace bien, el ataque puede ser casi imposible de detectar con las defensas tradicionales: los archivos de registro y el proceso pueden mostrar todo como normal («cámara abierta, rostro capturado, rostro coincidente»), sin dejar ninguna alarma obvia de fraude. Este factor de sigilo es la razón por la que los ataques de inyección se consideran extremadamente peligrosos: si un atacante derrota al sistema, la brecha puede pasar desapercibida hasta que se produzca una actividad sospechosa más adelante.
¿Qué inyectan los atacantes? Carras falsas en gran cantidad
Está claro que los ataques de inyección son un medio para alcanzar un fin, que es hacer que un rostro falso pase por el del usuario real. Pero, ¿de dónde obtienen los atacantes estos rostros falsos y hasta qué punto son convincentes? La respuesta: los atacantes actuales disponen de un arsenal de medios engañosos, que van desde fotos robadas hasta personajes creados por IA. El contenido inyectado en los ataques biométricos faciales suele clasificarse en varias categorías:
- Imágenes o vídeos robados o filtrados de la persona real: el caso más sencillo es cuando un estafador obtiene fotos o vídeos legítimos del objetivo (la persona cuya identidad quiere asumir). Estos pueden provenir de perfiles de redes sociales, violaciones de datos o incluso videollamadas anteriores. Un selfie nítido o un vídeo corto de la víctima mirando a la cámara pueden ser suficientes para eludir una comparación facial básica si se inyectan. Aunque una sola foto puede no superar una prueba de vida (debido a la falta de movimiento), un recopilatorio de imágenes o un vídeo robado podrían reproducirse. Los atacantes incluso han comprado colecciones de imágenes faciales en mercados negros para crear esos conjuntos de datos. Si se utilizan los medios del usuario genuino, el sistema biométrico puede tener dificultades para distinguirlos de una captura en vivo de ese usuario.
- Reproducción de vídeos y falsificaciones de baja calidad: no todos los medios inyectados son deepfakes de alta calidad; algunos son simplemente videoclips preparados de forma inteligente. Por ejemplo, un atacante podría compilar un breve vídeo del objetivo parpadeando y moviéndose (ya sea procedente de un vídeo público o editado a partir de fotos mediante una animación sencilla).
- Deepfakes (vídeos con intercambio de rostros mediante IA): los deepfakes son el ejemplo más claro del engaño digital actual. Mediante algoritmos de IA, los atacantes pueden crear vídeos muy realistas en los que se intercambia un rostro por otro o se anima un rostro sintético para que hable o se mueva. En el caso del fraude biométrico, un deepfake puede implicar la manipulación en tiempo real del rostro del atacante (o del rostro de un actor) para que se parezca al de la víctima. Esto puede producir un vídeo realista en directo que responde a indicaciones (por ejemplo, «gira la cabeza», «sonríe») porque una persona real está realizando esas acciones, solo que con una máscara de IA de la víctima aplicada. Los delincuentes han empezado a aprovechar herramientas deepfake de código abierto extremadamente baratas o incluso gratuitas fácilmente disponibles para realizar ataques de inyección. El resultado es un vídeo que puede imitar a una persona en directo casi a la perfección, engañando a los observadores humanos y, si no se comprueba, al sistema biométrico. En 2024, la tecnología deepfake ya avanzó hasta el punto de que incluso las expresiones sutiles y los movimientos oculares pueden representarse de forma convincente. Los expertos predicen que, hacia 2026, hasta el 90 % del contenido online podría ser generado sintéticamente, lo que significa que la prevalencia y el realismo de los deepfakes no harán más que aumentar, y distinguir un rostro generado por IA de uno real seguirá siendo un reto en constante evolución.
- Rostros sintéticos generados por IA: además de los deepfakes (que suplantan a una persona real específica), los atacantes también pueden utilizar rostros completamente sintéticos, es decir, que no pertenecen a ningún individuo real. Las redes generativas adversas (GAN) pueden producir rostros humanos fotorrealistas que no son personas reales. Por ejemplo, se puede ver en sitios web como «This Person Does Not Exist» (Esta persona no existe). Un atacante podría inyectar un rostro de este tipo para crear una identidad sintética, pasando el control biométrico con un rostro que coincide con un documento de identidad falso, pero que no corresponde a una persona viva. Esta es una forma de engañar a un sistema durante el registro o el onboarding, creando potencialmente cuentas verificadas con identidades ficticias. Los rostros sintéticos pueden parecer perfectamente reales; sin embargo, un reto para el atacante es garantizar que el mismo rostro sintético se pueda reproducir de forma coherente para futuros inicios de sesión. Aun así, como ataque puntual (por ejemplo, para abrir una cuenta fraudulenta), se puede utilizar un vídeo de rostro generado por GAN con una inyección para burlar una verificación de selfie, esencialmente engañando a los sistemas que se basan únicamente en la comparación de rostros con fotos de identificación.
- Morfosis faciales (face morphs): un ataque de morfosis consiste en mezclar los rasgos faciales de dos o más personas en una sola imagen o vídeo. Esto se menciona a menudo en el contexto del fraude de pasaportes o documentos de identidad; por ejemplo, dos cómplices crean una foto morfizada que se parece a ambos, obtienen un documento de identidad con esa foto y luego ambos pueden hacerse pasar por el titular del documento. En la verificación biométrica, un atacante podría utilizar una transformación para garantizar que el rostro inyectado supere varios controles de identidad a la vez. Por ejemplo, si el sistema requiere que el selfie coincida con una foto de identificación almacenada, se podría crear una transformación del rostro del atacante con el de la víctima para engañar al algoritmo de comparación facial, de modo que se parezca lo suficiente a la víctima para que coincida con la identificación y, al mismo tiempo, contenga elementos que el atacante pueda reproducir para demostrar que está vivo. Los morphs pueden considerarse un subcaso de las imágenes sintéticas, ya que son parcialmente reales. Si el atacante ya tiene una imagen robada del documento de identidad de la víctima, podría morphear su propio rostro en ella y luego convertir ese morph en un vídeo deepfake. Aunque son complejas, las herramientas para el morphing facial son accesibles, y las investigaciones demuestran que los morphs se han utilizado para eludir los sistemas automatizados de comparación facial sin ser detectados.
Cabe destacar que la disponibilidad de este tipo de contenido falso se ha disparado. Hace solo unos años, crear un deepfake o un morph convincente requería habilidades especializadas y una gran potencia informática. Hoy, las aplicaciones de fácil uso y las bibliotecas de código abierto ponen estas capacidades al alcance de muchos. Un analista de Gartner señaló que el auge de la generación de contenido mediante IA ya en 2023 significaba que «tanto los atacantes como las organizaciones tienen un enorme potencial en cuanto a la forma de generar contenido».
Los posibles estafadores pueden descargar software para generar un vídeo deepfake de un objetivo con solo unas pocas fotos de este. Incluso existen mercados y comunidades online donde se pueden comprar o intercambiar vídeos falsos, datos sintéticos o modelos de IA personalizados. En resumen, los atacantes no tienen escasez de rostros falsos que inyectar, ya sea robando los reales o sintetizando otros nuevos, y el listón para crear falsificaciones convincentes es más bajo que nunca.
Una defensa multicapa: detener los ataques de inyección en la biometría facial
Los ataques de inyección biométrica son desalentadores, pero no son imparables. Al igual que la industria respondió a los ataques de presentación con la prueba de vida, ahora está desarrollando múltiples capas de defensa para contrarrestar la inyección y las avanzadas falsificaciones que la acompañan. Sin embargo, ninguna técnica es una solución milagrosa, por lo que la clave está en combinar el refuerzo del software, el análisis de datos y las comprobaciones basadas en la inteligencia artificial para verificar no solo a quién representan los datos biométricos, sino también cómo se capturaron esos datos. Estas son las capas críticas de una defensa sólida contra los ataques de inyección facial:
- Detección de ataques de presentación (PAD): esta es la primera capa y se refiere a las pruebas clásicas de vitalidad y anti suplantación que se realizan en el momento de la captura. La PAD sigue siendo importante incluso cuando aumenta la amenaza de contenido inyectado, ya que muchos atacantes pueden seguir intentando primero métodos sencillos. Los métodos de PAD incluyen pruebas de vitalidad activas (pedir al usuario que parpadee, gire la cabeza o responda a acciones aleatorias) y análisis de vida pasivos (detectar signos de vida en el propio vídeo, como micromovimientos faciales, análisis de texturas o comprobaciones de reflejos de luz). En la reciente evaluación del DHS de los motores PAD activos y pasivos, la actividad pasiva de ID R&D superó a todos los motores de actividad activa.
- Detección de ataques de inyección (IAD): esta capa se centra en detectar los signos reveladores de una inyección en el flujo de datos o el entorno. Dado que los ataques de inyección secuestran el canal normal, a menudo dejan rastros o sutiles anomalías. Un enfoque consiste en realizar comprobaciones basadas en software para detectar manipulaciones; por ejemplo, el sistema puede detectar si se está utilizando un controlador de cámara virtual o si la señal de la cámara proviene de un emulador. Algunos proveedores de verificación han comenzado a implementar la detección de cámaras virtuales como primer paso para bloquear las falsificaciones. En el dispositivo, la aplicación también puede comprobar la presencia de marcos de enganche o si se está ejecutando en un dispositivo rooteado/liberado, indicadores de que podría estar en juego un kit de herramientas de inyección. Otro enfoque consiste en analizar la señal de vídeo en busca de rastros introducidos por la inyección. Como han observado los investigadores de Mitek, un vídeo inyectado, especialmente a través de la captura de hardware o una cámara virtual, puede dejar rastros que una imagen de cámara real no tendría.
- Los algoritmos especializados (a menudo basados en inteligencia artificial) pueden detectar estas anomalías. Básicamente, el sistema utiliza una forma de análisis forense digital en el vídeo entrante para preguntar: «¿parece que realmente proviene de una cámara o tiene características de una grabación de pantalla o un vídeo sintético?». Si algo no cuadra, por ejemplo, si la resolución de los fotogramas no coincide con la de ninguna cámara de dispositivo real, o si los metadatos indican «iPhone X», pero las dimensiones de la imagen no coinciden con las especificaciones normales de la cámara de ese teléfono, el sistema puede dar la voz de alarma. La detección de ataques de inyección añade así una comprobación de la integridad del flujo, supervisando la fuente y la coherencia de los datos biométricos.
- Detección de deepfakes y medios sintéticos: dado que muchos ataques de inyección emplearán deepfakes u otro contenido generado por IA, es fundamental contar con una detección específica de deepfakes. Esta capa utiliza IA para combatir IA, aprovechando redes neuronales entrenadas para reconocer señales sutiles de deepfakes o medios manipulados. Se trata de una carrera armamentística: a medida que mejoran los deepfakes, también deben hacerlo los detectores, pero la combinación de múltiples técnicas de detección puede mejorar la confianza.
- Arquitectura segura y medidas de integridad de la transmisión: más allá de analizar el contenido del vídeo, las organizaciones deben reforzar la integridad del propio proceso de captura biométrica. Esto incluye reforzar la aplicación cliente y el canal de datos contra la manipulación. En el caso de las aplicaciones móviles, el aprovechamiento del hardware seguro del dispositivo (entorno de ejecución fiable) puede garantizar que la transmisión de la cámara se transfiera de forma fiable, de modo que las aplicaciones de terceros no puedan interceptarla fácilmente.
Todas estas medidas garantizan colectivamente que, incluso si se elude una capa, otra pueda detectar anomalías. El objetivo es hacer que el proceso sea seguro de principio a fin y resistente a la manipulación, verificando no solo el rostro, sino también el contexto dispositivo, entorno, entrega, para detectar cualquier detalle que no cuadre.
Cuando estas capas funcionan juntas, proporcionan lo que se conoce como «defensa en profundidad». Por ejemplo, si un atacante utiliza una imagen o un vídeo sintético robado o muy realista inyectado a través de una cámara virtual en un emulador, es posible que la capa PAD no lo detecte, pero la detección de inyección podría señalar el uso de un emulador o detectar artefactos de vídeo, y el detector de deepfakes también podría detectar inconsistencias generadas por la IA. Un enfoque multicapa reconoce que ninguna prueba por sí sola puede detener el 100 % de los ataques, especialmente a medida que los atacantes innovan. Pero cada capa añadida incrementa la dificultad para el atacante, que ahora tiene que evadir las pruebas de vida, evitar cualquier huella de inyección, burlar el escrutinio de deepfakes y no provocar ningún comportamiento anómalo del sistema. Esto reduce drásticamente las posibilidades de que un ataque pase desapercibido.
Conclusión: asegurar el futuro de la biometría facial
Los ataques de inyección biométrica representan un nuevo capítulo en el juego del gato y el ratón de la ciberseguridad. Aprovechan los puntos fuertes de los sistemas biométricos (la comodidad y la fidelidad del usuario) para volver la confianza del sistema en contra de sí mismo. Para las empresas que utilizan la autenticación facial, el mensaje es claro: una seguridad biométrica sólida es algo más que la simple comparación de rostros. Requiere pensar como un atacante en cada etapa, desde la captura hasta la verificación. El aumento de los ataques de inyección, aunque partiendo de niveles previamente bajos, es una advertencia que nos indica que los estafadores aprovecharán cualquier brecha en el proceso. La buena noticia es que la industria está respondiendo con la misma creatividad. Al combinar funciones fáciles de usar con medidas de seguridad ocultas, las empresas pueden garantizar que sus sistemas biométricos faciales sigan siendo fiables. Esto significa seguir mejorando las pruebas de vida, invertir en inteligencia artificial para detectar falsificaciones, bloquear el software contra la manipulación y supervisar los patrones inusuales que puedan indicar un ataque.
En resumen, la biometría facial sigue siendo un factor de autenticación sólido, pero solo cuando se implementa con defensas por capas que tienen en cuenta tanto las amenazas físicas como las digitales. Las partes interesadas de las empresas deben comprender tanto las ventajas como los riesgos; aunque la biometría puede mejorar enormemente la seguridad y la experiencia del usuario, debe protegerse como cualquier otro activo crítico. Eso significa mantenerse informado sobre los vectores de ataque en constante evolución, como las inyecciones, y trabajar en estrecha colaboración con expertos en seguridad para actualizar las defensas. Con un enfoque proactivo y multicapa, las organizaciones pueden adelantarse a los estafadores y mantener sus sistemas biométricos a salvo incluso de los trucos de inyección más sigilosos. En la constante batalla entre atacantes y defensores, la preparación y la innovación son nuestros mejores aliados, ya que garantizan que «la cara detrás de la cámara» sea realmente la auténtica, en todo momento.
Comprende cómo funciona la autenticación biométrica de Mitek
About Anastasia Molotkova - Product Manager at Mitek
Anastasia Molotkova is a certified product leader, specializing in AI-driven cybersecurity solutions that address emerging threats like deepfakes and generative AI fraud. She leads the development of innovative biometric technologies, including injection attack detection, deepfake detection and facial liveness detection, helping to set new security standards in digital onboarding and authentication.