La biometría —como la verificación facial o de voz— es una forma rápida, cómoda y sin fricciones de sustituir las contraseñas, los PIN y las preguntas de seguridad para facilitar el acceso de los usuarios a sus cuentas.
Por ello, la autenticación biométrica se ha adoptado de forma generalizada en sectores como el sector bancario, fintech's, teleoperadoras y plataformas de diferentes sectores.
Pero a medida que esta adopción ha crecido, también lo han hecho las amenazas. Los estafadores se están enfocando cada vez más a los sistemas biométricos con ataques que van desde los más simples hasta los más sofisticados, incluyendo ataques físicos como máscaras en 3D o vídeos reproducidos, así como deepfakes y voces sintéticas generadas por inteligencia artificial.
¿Qué es la detección biométrica de vida?
La detección biométrica de vida es una defensa clave frente a estas amenazas. Al confirmar que la información biométrica procede de una persona real —y no de una suplantación o manipulación—, la detección de vida permite a los proveedores identificar y bloquear este tipo de ataques, incluso a medida que evolucionan.
En este artículo exploraremos cómo funciona la detección biométrica de vida, qué tipos de fraude es capaz de prevenir y cómo encaja dentro de una estrategia de defensa contra el fraude más amplia y en múltiples capas.
El papel de la detección biométrica de vida en la protección de la autenticación
Sin detección biométrica de vida, los sistemas de autenticación pueden ser engañados incluso con los fraudes más simples, como el uso de una fotografía o una grabación de vídeo. Por eso, la detección biométrica de vida es un pilar fundamental para garantizar la seguridad de la autenticación biométrica. Permite a las organizaciones confirmar que la persona que intenta iniciar sesión es real, está presente y participa activamente en el proceso.
La detección biométrica de vida protege a las empresas tanto de pérdidas económicas como de daño reputacional. Además, protege a sus clientes frente al robo de cuentas y de identidad, que pueden derivar en pérdidas financieras y otros problemas a largo plazo. La detección de vida resulta especialmente eficaz cuando se combina con capas adicionales de seguridad de identidad en toda la organización, como la verificación de documentos, la biometría del comportamiento y el análisis y puntuación del riesgo contextual.
Cómo funciona la detección biométrica de vida
Con la detección biométrica de vida, la muestra biométrica que proporciona el usuario (rostro o voz) se verifica para confirmar que procede de una persona real en el momento de la captura. Esto ayuda a los sistemas a distinguir entre una entrada auténtica en tiempo real y archivos fraudulentos utilizados para suplantar la identidad de un usuario.
La detección biométrica de vida se aplica a distintas modalidades. Por ejemplo:
- Detección de vida facial: se utiliza para confirmar que un rostro es auténtico y que un estafador no está mostrando una foto estática, un vídeo grabado previamente o una máscara en 3D.
- Detección de vida por voz: comprueba que una muestra de voz corresponde a un habla en directo y espontánea, y no a una grabación ni a una muestra generada por inteligencia artificial.
Cuando se integran en la autenticación biométrica, tanto la detección de vida facial como la detección de vida por voz permiten a las organizaciones crear una protección más eficaz frente a las formas de fraude biométrico más comunes. Las técnicas de detección de vida se dividen en dos grandes categorías:
- Detección de vida activa: requiere la participación del usuario en el proceso. El sistema puede pedirle que parpadee, sonría, repita una frase concreta o gire la cabeza. Mediante esta tarea de tipo “pregunta-respuesta”, el sistema puede verificar que la persona está viva y respondiendo en tiempo real.
- Detección de vida pasiva: funciona en segundo plano y no requiere ninguna acción por parte del usuario —ni siquiera que sea consciente de que está funcionando—. Analiza micro expresiones, señales de profundidad, texturas, reflejos de luz y otros indicadores sutiles. Los métodos pasivos se han vuelto cada vez más populares por su capacidad de ofrecer una mayor seguridad sin sacrificar una experiencia de usuario fluida y sin fricciones.
Tanto la detección de vida activa como la pasiva se basan en sofisticados algoritmos impulsados por inteligencia artificial. Estos algoritmos son capaces de identificar rastros que revelan inconsistencias y que son característicos de imágenes o voces sintéticas; evaluar el movimiento para determinar si es natural y humano y realizar análisis de textura para detectar las sutiles diferencias que pueden existir entre la piel real y una imagen impresa o digital.
Estos sistemas funcionan en tiempo real, confirmando la detección de vida de forma instantánea.
¿Por qué es esencial implementar detección biométrica de vida?
La detección de vida refuerza los sistemas biométricos al garantizar que la autenticación solo se permita en presencia de una persona real. Sin este paso, los sistemas podrían ser burlados burlar con relativa facilidad.
Existen muchos ejemplos de ataques biométricos que pueden tener éxito si no se implementa la detección de vida. Algunos son simples: un estafador utiliza una foto impresa o reproduce en un teléfono un vídeo de la víctima. Otros son más complejos, como el uso de una máscara de silicona para imitar los rasgos faciales de otra persona. Eso sin tener en cuenta la nueva generación de ataques impulsados por inteligencia artificial, como el uso de voz generada por IA, que permite a los atacantes crear muestras de voz casi naturales para eludir la verificación por voz.
La detección de vida puede bloquear estos ataques antes de que lleguen a los sistemas de una organización. Como primera línea de defensa, garantiza que solo las muestras biométricas reales y vivas se procesen en el sistema.
¿Cómo ayuda la detección biométrica de vida a prevenir amenazas de fraude?
Ataques de presentación
La forma más común de fraude biométrico es el ataque de presentación: los atacantes muestran físicamente un tipo de dato biométrico falso al sensor del sistema. Algunos ejemplos de ataques de presentación son:
- Sostener una foto impresa frente a una cámara web.
- Reproducir un vídeo en el que aparece la víctima hablando o moviéndose.
- Utilizar una máscara realista impresa en 3D u otro dispositivo protésico que imite los rasgos faciales de la persona objetivo.
La detección de vida es una herramienta muy eficaz para bloquear este tipo de ataques de baja o media sofisticación, que representan la mayoría de los intentos de fraude.
Otros tipos de ataques
Las nuevas técnicas —algunas impulsadas por tecnologías de inteligencia artificial emergentes— han permitido a los atacantes desarrollar estrategias aún más avanzadas que van más allá de los ataques de presentación. Entre ellas se incluyen:
- Ataques de inyección: se introduce contenido manipulado o sintético directamente en el flujo de datos del sistema, eludiendo la cámara o el micrófono.
- Deepfakes de vídeo y clonación de voz: se utilizan medios sintéticos generados por IA para crear copias convincentes del rostro o la voz de una persona.
- Ataques híbridos: combinan varias de las técnicas mencionadas, como el uso de vídeo deepfake inyectado junto con audio manipulado.
La detección biométrica de vida forma parte de una estrategia por capas diseñada para combatir estos ataques sofisticados. Cuando se combina con análisis antifraude, inteligencia de dispositivos y algoritmos de machine learning capaces de adaptarse a nuevas amenazas, las empresas pueden desplegar una defensa integral y más resistente.
Casos de uso reales de la detección biométrica de vida
La detección biométrica de vida resulta especialmente útil en servicios que requieren verificar la identidad de forma remota y segura. Algunos ejemplos son:
- Onboarding remoto: las entidades financieras y las fintech, así como las empresas de telecomunicaciones, utilizan habitualmente la detección de vida para verificar que sus nuevos clientes son realmente quienes dicen ser, y no identidades robadas o sintéticas utilizadas para abrir cuentas fraudulentas.
- Recuperación de cuentas y autenticación reforzada (step-up authentication): la detección de vida añade una capa adicional de seguridad cuando los usuarios solicitan un restablecimiento de contraseña o realizan acciones sensibles, como cambiar su dirección o número de teléfono.
- Aprobación de pagos y transacciones: las transacciones de alto riesgo o alto valor suelen requerir autenticación biométrica reforzada con detección de vida.
- Autenticación de empleados: tanto las empresas como las agencias gubernamentales utilizan con frecuencia la detección de vida para garantizar la seguridad de los inicios de sesión y otros controles de acceso, especialmente en entornos híbridos o de trabajo remoto.
Ventajas y limitaciones de la detección biométrica de vida
Principales ventajas
Seguridad
La detección biométrica de vida ofrece una protección más sólida frente a intentos de suplantación, como el uso de fotos impresas, vídeos reproducidos o prótesis y máscaras. Al confirmar la presencia física del usuario, la detección biométrica de vida se convierte en una capa fundamental de protección dentro de las estrategias modernas de prevención del fraude.
Cumplimiento normativo
La detección de vida puede ayudar a cumplir con normas internacionales sobre detección de ataques de presentación, como la ISO/IEC 30107. De este modo, garantiza que las organizaciones cumplan los requisitos regulatorios en los procesos de verificación de identidad.
Reducción del fraude
La detección de vida reduce los casos de toma de control de cuentas y de apertura de cuentas fraudulentas al filtrar los intentos falsos o sintéticos desde las primeras etapas del proceso. Esto proporciona una sólida protección de las cuentas e identidades de los consumidores, además de reducir los costes operativos asociados a la gestión del fraude y las pérdidas económicas derivadas de él.
Comodidad del usuario
Las técnicas de detección de vida pasiva son totalmente fluidas: funcionan en segundo plano y no requieren ningún esfuerzo adicional por parte del usuario. Aumentan la seguridad sin sacrificar una experiencia de autenticación fluida y sin fricciones.
Limitaciones
La detección de vida ofrece una protección sólida frente a ataques de suplantación básicos; sin embargo, como mencionamos anteriormente, la defensa frente a ataques altamente sofisticados requiere un enfoque por capas que permita detectar y detener las amenazas de forma más completa.
El rendimiento del software de detección de vida también puede verse afectado por cámaras de baja calidad, una iluminación deficiente o problemas de red, factores que pueden generar sombras o artefactos inesperados. Además, es importante garantizar que no existan diferencias de rendimiento entre distintos grupos demográficos para que todos los usuarios disfruten de una experiencia igualmente fluida y precisa.
Perspectivas de futuro para la detección biométrica de vida
La detección biométrica de vida sigue evolucionando a medida que los estafadores adoptan técnicas cada vez más avanzadas. Los proveedores de soluciones de detección de vida están incorporando entradas multimodales, como el reconocimiento facial, de voz y la biometría del comportamiento, junto con el uso de modelos de inteligencia artificial avanzados capaces de identificar artefactos propios de los deepfakes.
A medida que los ataques de inyección y los medios sintéticos se vuelven más comunes, el sector avanza hacia el desarrollo de capacidades más sólidas para detectarlos y prevenirlos de manera eficaz.
Conclusión: por qué la detección biométrica de vida es importante
La autenticación biométrica es popular en usuarios y empresas, ya que ofrece comodidad y seguridad. Sin embargo, sin detección de vida, la autenticación biométrica sigue siendo vulnerable a la manipulación. La detección de vida proporciona la garantía esencial de que detrás del intento de autenticación hay una persona real y viva, y no un estafador utilizando algún tipo de suplantación o medio sintético.
El uso más eficaz de la detección de vida se da dentro de un marco de seguridad por capas, donde se refuerza con análisis antifraude, verificación de documentos, capacidades avanzadas de inteligencia artificial y aprendizaje automático que se adapta a los ataques emergentes.
Soluciones como IDLive Face Plus e IDLive Voice de Mitek permiten a las organizaciones combinar de forma fluida herramientas de detección de fraude de primer nivel con una autenticación sencilla y sin fricciones para el usuario.
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.