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¿Cómo detectar el fraude en los procesos de vídeo identificación?

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TrustCloud | ¿Cómo detectar el fraude en los procesos de vídeo identificación?

El fraude a través de video identificaciones amenaza la seguridad de las empresas y usuarios en entornos digitales. TrustCloud VideoID Asistida es una solución integral para combatir este problema, ofreciendo una protección robusta contra suplantaciones de identidad o deepfakes.

Las brechas de seguridad en la video identificación: obstáculos para la confianza digital 

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a video identificación se ha convertido en una herramienta fundamental para la verificación de la identidad en el ámbito digital. Permite a las empresas y organizaciones confirmar la identidad de sus usuarios de forma remota y segura, a través de una videollamada automatizada o con ayuda de un video agente. Este recurso ha redefinido la relación entre consumidores y compañías y ha flexibilizado procedimientos normalmente farragosos e inseguros con bancos, aseguradoras o plataformas de gaming. 

Sin embargo, todavía queda un largo camino por recorrer. Este proceso no está exento de riesgos y los ciberdelincuentes trabajan sin descanso para inventar nuevas técnicas y saltarse todos los protocolos de seguridad. El fraude en la video identificación es una realidad que puede tener graves consecuencias, tanto para las empresas como para los usuarios. 

Cifras sobre un fenómeno masivo 

Un informe de 2024 elaborado por Onfido destaca que el 85% de los fraudes en video identificaciones a nivel mundial se realizan mediante la presentación de un vídeo falso en una pantalla.  

Otro estudio, llevado a cabo por Juniper Research en 2023, situaba el coste del fraude a escala mundial en una cifra cercana a los 17 mil millones de dólares. En España, por ejemplo, según un informe de Rubricae, un 53% de las empresas afirma haber experimentado más intentos y casos de fraude en video identificaciones en el último año. 

Esta tendencia ascendente se refleja en daños a la reputación que erosionan la confianza de usuarios y clientes. Un solo caso de suplantación de identidad que salte a los medios de comunicación o a las redes sociales puede generar una publicidad negativa y afectar la imagen de la marca. 

En algunos casos, el fraude en la video identificación puede tener consecuencias legales para las empresas, por lo que no hay que subestimar sus efectos. Por ejemplo, si una empresa permite que un usuario fraudulento abra una cuenta bancaria, podría ser responsable de las actividades delictivas que este realice. 

¿Cuáles son los métodos de fraude más comunes en la video identificación? 

  • Suplantación de identidad: El método más común de fraude en la video identificación es la suplantación de identidad. En este caso, el defraudador utiliza la identidad de otra persona para crear una cuenta o realizar una transacción. 
  • Uso de documentos falsos: Los defraudadores también pueden utilizar documentos de identidad falsos para engañar a los sistemas de video identificación. 
  • Deepfakes: Los deepfakes son videos manipulados o creados desde cero que imitan rostros o voces reales y pueden utilizarse para crear una falsa identidad. Esta tecnología es cada vez más sofisticada y representa un desafío creciente para la video identificación.  

Programas de prevención integrales: clave para evitar los daños y fortalecer la video identificación 

Las empresas deben desarrollar programas holísticos para prevenir el fraude en la video identificación, con medidas como: 

  • Utilizar tecnología de verificación de identidad robusta: Existen diferentes tecnologías que pueden ayudar a detectar el fraude, como el análisis facial, la verificación de documentos y la detección de manipulaciones de video. 
  • Implementar procesos de verificación de identidad sólidos: Es importante contar con procesos de verificación de identidad bien definidos que incluyan múltiples pasos de verificación y, en el mejor de los casos, causen la mínima fricción al usuario.  
  • Capacitar a los empleados: Los empleados que realizan video identificaciones deben estar formados al más alto nivel en identidad digital y fraude.  

Además de las medidas mencionadas anteriormente, es importante que las empresas se mantengan informadas sobre las últimas tendencias en fraude en la video identificación (por ejemplo, los deepfakes, tal y como hemos comentado anteriormente). Esto les permitirá adaptar sus procesos de verificación y adelantarse a las nuevas estrategias. 

Sectores más afectados por el fraude en la video identificación 

Algunos sectores son especialmente vulnerables, ya que manejan gran cantidad de datos sensibles. A pesar de estar sometidos a rígidas regulaciones, son un imán para los defraudadores por el alto valor de la información que gestionan. 

  • Servicios financieros: Bancos, compañías de seguros y corredores de bolsa son un objetivo muy atractivo para los defraudadores, ya que concentran dinero y datos personales. 
  • Comercio electrónico: El fraude en el comercio electrónico también es un problema importante. Los defraudadores pueden crear cuentas falsas, realizar compras fraudulentas y robar información personal de los consumidores. 
  • Servicios postales: En los últimos años se han intensificado las estafas relacionadas con los servicios postales, en paralelo con la diversificación de sus productos y de sus métodos para verificar la identidad de los usuarios., incluida la video identificación para obtener certificados digitales o recibir pedidos.  
  • Sector salud: En este caso, los defraudadores se centran en acceder a registros médicos, medicamentos recetados y otros servicios, auspiciados también por la adopción de tecnologías para facilitar la vida del paciente. 
  • Sector del juego: Las plataformas de gaming son habitualmente utilizadas por los delincuentes para lavar dinero, por lo que es una industria que debe fortalecer especialmente sus procesos de identificación.  
  • Administración pública: En este caso, cometer un fraude a través de video identificación se podría utilizar para solicitar beneficios sociales u obtener documentos de identidad falsos. 

 TrustCloud VideoID Asistida: el mejor aliado para mitigar el fraude en las video identificaciones 

En la lucha contra el fraude en las video identificaciones, TrustCloud VideoID es la opción más competente del mercado, con una combinación de tecnología de vanguardia y el apoyo de un equipo de video agentes formado en lucha contra el fraude y gestión de la identidad. La efectividad de TrustCloud VideoID podría resumirse en varias claves. 

Diferentes capas de seguridad configurables, como pruebas de vida, se combinan para facilitar los procedimientos de identificación más robustos. El objetivo es asegurar que la persona al otro lado de la pantalla es quien dice ser. La ejecución de fórmulas de Inteligencia Artificial en segundo plano ayuda a comprobar que no se está utilizando un deepfake. 

Además, todas las videollamadas se graban para su revisión posterior, lo que garantiza una trazabilidad completa y facilita la identificación de patrones sospechosos. Asimismo, se realizan auditorías periódicas de las sesiones de video identificación para asegurar el cumplimiento de los estándares de seguridad y detectar cualquier irregularidad. 

VideoID mejora la experiencia del usuario, reduce la tasa de abandono e incluye funciones como asistencia de audio o chat de texto en tiempo real para garantizar la plena accesibilidad a personas con dificultades digitales, sordas o poco acostumbradas a estos canales. 

TrustCloud VideoID se compromete con el Cumplimiento Normativo en cualquier territorio, al adherirse a las más estrictas normas de seguridad y privacidad de datos, lo que garantiza la tranquilidad tanto a los usuarios como a sus clientes.  

Un muro infranqueable contra los deepfakes 

En 2023, el mundo de la seguridad financiera se enfrentó a un reto sin precedentes con un aumento de 31 veces en los intentos de deepfake en comparación con el año anterior, lo que significa un crecimiento de 3000%. La mayoría de las personas no es capaz de distinguir un deepfake de una imagen real. Muestra de ello es el aumento de delitos como “el fraude del CEO”, que cuestan millones de dólares a empresas en todo el mundo. 

En un panorama como este, donde la tecnología de deepfakes se vuelve cada vez más agresiva y sofisticada, la capacidad para detectarlos y prevenir su uso fraudulento en procesos de verificación de identidad es crucial. TrustCloud VideoID incorpora las más avanzadas técnicas de detección de deepfakes para garantizar la máxima seguridad a sus usuarios. 

Como expertos en transacciones digitales seguras, aplicamos una tecnología de vanguardia basada en modelos de Inteligencia Artificial entrenados al más alto nivel que pueden reconocer los patrones distintivos de los deepfakes.   

Esta tecnología se aplica desde nuestra plataforma en los procesos de identificación en tiempo real y también en el análisis retrospectivo de datos. Abarca tanto imagen como vídeo y está respaldada por un equipo de expertos en inteligencia artificial y seguridad cibernética que trabaja constantemente para mantenerse al día con las últimas tendencias y técnicas de generación de deepfakes. Durante el proceso se utilizan algoritmos avanzados para analizar la probabilidad de suplantación o intento de suplantación de identidad usando imágenes reales de personas. También evalúan la integridad del contenido de video para identificar cualquier manipulación de rostros y determinan si una cara en una imagen es real o generada mediante GAN.   

TrustCloud combina un conjunto de sofisticadas técnicas para identificar deepfakes con una alta precisión. En resumen: 

  • Análisis del rostro: Se realiza un análisis del rostro del usuario durante el proceso, buscando anomalías e inconsistencias que podrían indicar la manipulación del video. Una vez capturadas las imágenes de los documentos y concluida la video identificación, se ejecuta de manera fluida la funcionalidad de detección de deepfakes, capaz de analizar si existe manipulación de video, fotos o GAN (Redes Generativas Adversarias o Generative Adversial Networks): creación de identidades sintéticas rostros humanos con AI a través de partes tomadas de la red. 
  • Detección de patrones de Inteligencia Artificial: Se emplean algoritmos de inteligencia artificial especializados en la detección de patrones característicos de los deepfakes (o de los GANs), como micro movimientos faciales artificiales o inconsistencias en la textura de la piel. 
  • Comparación con documentos de identidad: La imagen del usuario se compara con la foto de su documento de identidad, verificando la correspondencia de rasgos faciales y evitando la suplantación mediante deepfakes de alta calidad. 

La detección automática de deepfakes que plantea TrustCloud protege la identidad de las personas, siempre con consentimiento informado previo de la utilización de su información biométrica, y blinda los procesos de video identificación, KYC y KYB. Se enfoca en atacar todos los frentes de un procedimiento de deepfake y se integra con fluidez dentro de transacciones complejas.   

En conclusión, TrustCloud VideoID no solo ofrece una sólida protección contra el fraude, con especial foco en los deepfakes, sino que también tiene un impacto positivo en la percepción de los usuarios hacia las tecnologías de identificación. Al ofrecer una experiencia personalizada y segura, fortalece la confianza del usuario y reduce la resistencia hacia estos sistemas. Además, al cumplir con los estándares más estrictos de seguridad y privacidad, maximiza los recursos y la imagen de las empresas, especialmente aquellas sujetas a regulaciones rigurosas. 

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