Rostros sintéticos
Intercambios de rostros, fusiones e identidades totalmente sintéticas a partir de una sola imagen o prompt.
Qué es un deepfake
Un rostro que nunca estuvo frente a una cámara
Un deepfake es un rostro generado o intercambiado por IA. Los mejores engañan a las personas: los humanos los detectan apenas mejor que lanzar una moneda. Pero el modelo deja señales.
Sintético · las señales lo delatan
- Bordes fusionados Costuras donde un rostro nuevo se superpone al nacimiento del cabello y la mandíbula.
- Iluminación inconsistente Brillos y sombras que no coinciden con la escena real.
- Mirada poco natural Parpadeos, líneas oculares y microexpresiones que no se comportan con naturalidad.
- Piel demasiado lisa Detalle de poros y textura que el modelo no logra reproducir por completo.
Señales que Deepsight lee en tiempo real, las que un revisor no puede ver.
El ataque
Cómo llega un rostro falso a tu cámara
La IA generativa volvió los falsos baratos y convincentes: uno creíble toma 35 segundos y menos de 20 dólares. La inyección se salta el lente y vence la prueba de vida que solo mira la imagen.
Inyección de cámara
Video pregrabado o generado por IA que se inyecta al flujo a través de una cámara virtual.
Ataques de presentación
Fotos impresas, repeticiones en pantalla y máscaras 2D o 3D presentadas ante una cámara real.
0%
de crecimiento en incidentes de deepfakes en fintech en un solo año
Deloitte, 2024
50-59%
de precisión humana al detectar deepfakes, apenas mejor que lanzar una moneda
Cooke et al., 2024Cómo funciona
Cuatro capas de confianza. Una puntuación.
Deepsight revisa cada sesión en cuatro capas a la vez, comportamiento, dispositivo, cámara y percepción, y las fusiona en una puntuación, en tiempo real e invisible para el usuario.
Donde importa
Donde los deepfakes rompen la confianza digital
Los defraudadores apuntan los deepfakes a los momentos que más importan. Deepsight corre invisible dentro de cada uno: un cliente real pasa sin fricción, uno sintético se detiene.
-
Onboarding
Los defraudadores envían selfies deepfake y video inyectado para abrir cuentas a escala.
Persona real, en vivo -
Recuperación de cuentas
Identificaciones robadas y video pregrabado se cuelan por las verificaciones escalonadas para tomar cuentas.
Deepfake rechazadoSelfie en vivo VerificadaVideo pregrabado BloqueadoFoto de ID robada Bloqueada -
Mesa de ayuda y agentes
Rostros manipulados e intercambios en tiempo real engañan a los agentes de soporte en videollamadas.
Intercambio detectado -
Granjas de bots
Sesiones automatizadas en dispositivos emulados inundan la verificación imitando a usuarios reales.
Granja de bots señaladaSeñaladaAprobadaSeñalada -
Fuerza laboral y contratación
Candidatos remotos usan rostros sustitutos y deepfakes para pasar los filtros de contratación.
Suplente deepfake bloqueado
ID registrada En video
Resultados verificados
Bancos globales, fintechs y marketplaces confían en Incode.
68×
mejor tasa de falsos positivos que el siguiente mejor detector comercial de deepfakes.
8 de 10
principales bancos de EE. UU. eligen Incode
4 de 5
principales bancos de LATAM operan con Incode
24
sistemas de detección evaluados por Purdue
Certificaciones y reconocimientos
Nombrados Líder en el Magic Quadrant™ de Gartner®para Verificación de Identidad por tercer año consecutivo. Descargar el reporte
¿Qué es la detección de deepfakes?
La detección de deepfakes identifica medios generados o manipulados por IA, rostros sintéticos, intercambios de rostros, fusiones y video inyectado, usados para hacerse pasar por una persona real. Incode analiza señales biométricas y visuales en tiempo real para confirmar que la persona frente a la cámara está genuinamente presente y en vivo.
¿Cómo detecta Incode los deepfakes?
Incode ejecuta Deepsight, un motor multicapa. Bloquea emuladores de dispositivos y cámaras virtuales antes de la captura, valida el origen de la cámara contra la inyección y usa IA multimodal más un modelo de visión y lenguaje para leer los artefactos que la IA generativa deja atrás, todo fusionado en una sola puntuación en milisegundos.
¿Qué es un ataque de inyección de video?
Un ataque de inyección de video encamina una señal pregrabada o generada por IA hacia un flujo de verificación a través de un controlador de cámara virtual, evadiendo las pruebas de vida que solo analizan la imagen. Incode detecta la inyección a nivel de señal, no solo a nivel visual, y bloquea las cámaras virtuales antes de que comience la captura.
¿Qué es la prueba de vida y por qué no basta por sí sola?
La prueba de vida (liveness) confirma a una persona real y físicamente presente, en lugar de una foto o una repetición. Pero los deepfakes modernos y los ataques de inyección pueden engañar a una prueba de vida que solo inspecciona la imagen. Deepsight suma integridad de dispositivo, cámara y comportamiento sobre la percepción, cerrando las brechas que una prueba de vida deja abiertas por sí sola.
¿Qué tan precisa es la detección de deepfakes de Incode?
Evaluado por Purdue University frente a los detectores comerciales más utilizados, Incode logró la mayor precisión y la menor tasa de falsa aceptación. En producción ofrece una tasa de falsos positivos 68× mejor que la siguiente mejor tecnología comercial, operando en milisegundos.
¿Qué sigue?
Detén los deepfakes antes de que lleguen a ti.
Descubre cómo Deepsight confirma una persona real y en vivo y bloquea inyecciones, suplantaciones y medios sintéticos en tiempo real.