Group_ injection attack

Detección de deepfakes

Protege la verificación de identidad digital frente a ataques con deepfakes

Ve más allá de la detección de deepfakes comunes. Identifica ataques más sofisticados y contenidos sintéticos en tiempo real.

Explorar la solución

53%

de empresas han sido víctimas de estafas financieras impulsadas por tecnología deepfake

Medius

47%

de organizaciones considera las amenazas derivadas de IA generativa como una preocupación principal

World Economic Forum

30%

de empresas dejará de considerar fiables las soluciones de verificación de identidad aisladas en 2026, debido a los deepfakes

Gartner

La creciente amenaza de los deepfakes en la verificación de identidad

Las imágenes deepfake, los intercambios de rostro y los vídeos manipulados son algunas de las amenazas que más rápido evolucionan. Los delincuentes usan herramientas accesibles para falsificar documentos de identidad, realizar ataques de plantilla y engañar a los sistemas biométricos.

InjectionAttacks-3 1

Detectar deepfakes básicos ya no es suficiente

Proteger la verificación de identidad va más allá de detectar deepfakes creados con herramientas sencillas. Las amenazas evolucionan y requieren un análisis más amplio de los contenidos. Además, como los deepfakes a menudo se combinan con tácticas como ataques de inyección o con plantillas de documentos falsos, es fundamental contar con una defensa integral contra el fraude.

FAQs

DeepfakeAttacks-2 1

EL RIESGO

Cómo los deepfakes con IA fomentan el fraude

Los deepfakes generados con IA permiten a los delincuentes suplantar a personas reales de manera convincente, eludir controles de seguridad y realizar ataques a gran escala. Durante la verificación de identidad y el onboarding de usuarios, los deepfakes pueden:

  • Crear documentos de identidad falsos que parecen auténticos
  • Generar identidades sintéticas complejas combinando datos reales y fabricados
  • Bypassear controles biométricos, a menudo junto con ataques de inyección

Según Javelin Research, en 2024 las pérdidas por fraude en nuevas cuentas alcanzaron 5,270 millones de euros (datos EE. UU.)

DeepfakeAttacks-3 1

LA SOLUCIÓN DE MITEK

Verificación de identidad segura con Mitek

La plataforma de Mitek, impulsada por IA, detecta deepfakes de cualquier tipo, contenido o formato, manteniendo una experiencia de usuario fluida. Al analizar rastros en múltiples capas, en lugar de centrarse solo en los generadores de deepfakes más comunes, nuestra solución facilita una verificación de identidad más segura, y ayuda a las empresas a reducir pérdidas por fraude y conservar la confianza de sus clientes.

La solución está diseñada para detectar:

Manipulación de contenido digital

Marcas de agua generadas por IA

Contenido sintético y uso de motores de generación de contenido

Combate el fraude con la detección de deepfakes de Mitek

Protección fiable

Identifica eficazmente deepfakes complejos como intercambios de rostro y técnicas de difusión

Defensa integral

Cubre una amplia gama de ataques, analizando pruebas desde la captura hasta la comparación

Integración flexible

Disponible como parte de la solución Digital Fraud Defender de Mitek o en formato SDK

¿Cómo funciona la detección de deepfakes de Mitek?

Mediante sofisticados algoritmos de IA, Mitek analiza rastros sutiles en imágenes y vídeos para distinguir contenido real de deepfakes manipulados o generados por IA.

Evaluación de manipulación digital

Detecta señales de contenido alterado digitalmente mediante software de edición de imágenes o modelos de deep learning.

Detección de rastros de IA

Busca rastros como marcas de agua para identificar intercambios faciales, morphing y fotos sintéticas creadas por generadores de IA.

Detección de contenido sintético

Identifica selfies manipulados o generados con IA, analizando atributos e indicios sutiles que revelan posibles alteraciones.

Protección antifraude integral

Defiende contra múltiples vectores de ataque digital —deepfakes, inyección y plantillas— ya sean únicos o combinados.

“Los estafadores no descansan. Están en constante evolución, lo que significa que debemos ser ágiles y flexibles. No se trata de una amenaza futura: está ocurriendo ahora mismo. Hemos adoptado la solución de detección del fraude de Mitek por los claros beneficios que aporta a la hora de combatir este tipo de amenazas emergentes”

LLOYDS BANKING GROUP

Mitek cuenta con la confianza de más de 7.000 organizaciones en todo el mundo

Con la confianza de millones de personas en todo el mundo, nuestras soluciones de nivel empresarial cuentan con el respaldo de las principales empresas líder a nivel mundial, lo que ofrece tranquilidad tanto a la compañía como a sus clientes.

FAQs

¿Qué tipos de ataques deepfake detecta la solución de Mitek?

Intercambio de rostros (face swaps): sustituir la cara de una persona por la de otra en un vídeo o imagen usando redes neuronales para mezclar de forma realista rasgos y expresiones.

Imágenes sintéticas: rostros o escenas generados íntegramente con IA que no existen en el mundo real, creados con modelos como redes generativas antagónicas (GANs).

Rostros en malla 3D: uso de un modelo 3D de un rostro (mesh) para animar o manipular expresiones y ángulos de forma realista, lo que permite recreaciones dinámicas o manipulaciones en tiempo real.

¿Cuál es la precisión de detección de la solución contra ataques deepfake?

La solución alcanza una tasa de detección superior al 95 % con un BPCER del 1,5 % en selfies frente a los motores y servicios de generación de deepfakes más populares. La tasa de error igual (EER) común en la mayoría de motores es del 3 %.

¿Cómo de adaptable es la solución a nuevas técnicas de deepfake?

Actualizamos continuamente nuestros modelos con datos del mundo real y conocimientos de nuestro laboratorio interno de generación de deepfakes, que produce una amplia gama de contenidos sintéticos con diferentes técnicas para que los modelos se generalicen de forma más eficaz.

¿Qué pasos adicionales pueden reforzar la protección frente a amenazas emergentes de IA?

Para lograr la máxima protección frente a amenazas futuras de IA generativa, combina esta tecnología con nuestra detección de ataques de inyección. Al analizar entradas en múltiples capas —contenido visual, flujo de vídeo y método de entrega subyacente— esta combinación ofrece una cobertura más sólida y una mayor precisión frente a actuales y nuevos vectores de ataque.