Su verificación de identidad por vídeo puede estar rota, y el ataque ya está catalogado por MITRE

Muchas empresas dan de alta clientes sin verlos. El proceso es conocido: el cliente entra desde el móvil, fotografía su identificación por las dos caras, y después la aplicación le pide que mire a la cámara y gire un poco la cabeza o parpadee. Ese último paso se llama prueba de vida, y existe para comprobar que delante de la cámara hay una persona y no una fotografía.

Ese último paso es el que está fallando.

Cómo se resuelve hoy el alta a distancia

El montaje habitual tiene tres piezas. Lectura del documento y verificación de sus elementos de seguridad. Comparación biométrica entre la foto del documento y la cara que aparece en la cámara. Y prueba de vida, que puede ser pasiva —el sistema analiza la imagen sin pedir nada— o activa, con instrucciones que el usuario debe seguir.

El supuesto sobre el que se sostiene todo es que la imagen que llega al servidor viene de la cámara del dispositivo. Ese supuesto es el punto débil, y no es nuevo: lo nuevo es lo barato que se ha vuelto romperlo.

Qué ha cambiado

Hay dos formas de engañar a estos sistemas y conviene distinguirlas, porque se defienden de manera distinta.

El ataque de presentación consiste en poner algo delante de la cámara: una fotografía impresa, un vídeo en una pantalla, una máscara. Es el ataque clásico y contra el que se diseñaron las pruebas de vida. Funciona regular.

El ataque por inyección no pasa por delante de la cámara: sustituye la cámara. El atacante instala una cámara virtual, que el sistema operativo presenta como una cámara más, y le entrega directamente la imagen que quiere. Si además esa imagen es un rostro generado en tiempo real que sigue los movimientos del atacante, la prueba de vida activa deja de servir: cuando el sistema pide girar la cabeza, la cara falsa gira la cabeza.

Las cifras publicadas por la industria describen un crecimiento que no es gradual. Según los informes anuales de amenazas de iProov, los ataques por suplantación de rostro crecieron un 300 % respecto a 2023, y los ataques mediante cámara virtual nativa se multiplicaron por encima del 2.600 %, en parte porque estas aplicaciones llegaron a las tiendas oficiales. El informe de 2026 añade un aumento del 741 % en ataques por inyección sobre iOS, que hasta hace poco se consideraba el entorno más difícil.

Y hay un dato que conviene citar en las reuniones donde alguien diga que esto es exagerado: MITRE incluyó esta vulnerabilidad del proceso de identificación en su catálogo ATLAS, el registro público de técnicas de ataque contra sistemas de inteligencia artificial. Ya no es una demostración de un fabricante: es una técnica catalogada.

Por qué importa especialmente en América Latina

El patrón geográfico que describen esos informes es relevante para cualquier empresa de la región. Las técnicas se prueban primero en el sudeste asiático —donde se registró un pico del 720 % en el tercer trimestre de 2025— y desde ahí se industrializan y se trasladan a otros mercados, con América Latina señalada expresamente como destino de esa expansión.

Traducido a la práctica: si su empresa da de alta clientes a distancia, el hecho de no haber detectado fraude todavía no significa que el proceso resista. Significa que aún no ha sido el objetivo.

Qué se puede hacer, y qué cuesta

No hay una casilla que activar. Lo que sí hay son cuatro medidas con costes muy distintos.

Comprobar si su proveedor detecta inyección, no solo presentación. Es una pregunta directa y se responde por escrito: ¿detectan cámaras virtuales y manipulación del flujo de vídeo, o solo suplantación delante del objetivo? Cuesta un correo y es lo primero que hay que hacer.

Exigir que el reto sea impredecible y venga del servidor. Los sistemas que iluminan la pantalla con una secuencia de colores generada en el momento son más difíciles de falsificar que los que piden parpadear, porque el atacante tendría que reproducir en tiempo real cómo esa luz concreta se refleja en una cara real.

Añadir señales que no sean la cara. Coherencia del dispositivo, comportamiento de la sesión, antigüedad del número de teléfono, geolocalización. Ninguna es concluyente por sí sola y juntas cambian el resultado.

Revisar qué pasa después del alta. Un alta fraudulenta casi nunca se queda quieta: cambia datos de contacto, añade beneficiarios o intenta mover fondos en los primeros días. Vigilar esa ventana es más barato que blindar la puerta y suele dar más resultado.

Cómo saber si funcionó

Tres indicadores, y el primero es incómodo.

Cuántas altas fraudulentas se detectaron después del alta y no durante. Si el número es cero y el volumen es alto, lo más probable es que no se estén buscando, no que no existan.

Qué porcentaje de intentos rechaza el sistema por sospecha de inyección. Si el proveedor no puede dar ese dato desglosado, es que no lo está midiendo.

Cuánto tarda el equipo en enterarse. Desde que entra un alta fraudulenta hasta que alguien lo sabe. Ese número, medido de verdad, ordena las prioridades mejor que cualquier informe.

La verificación remota de identidad se diseñó para un mundo en el que fabricar una cara convincente en movimiento era caro. Ese mundo terminó, y los procesos que se montaron con aquel supuesto siguen funcionando exactamente igual que el día que se instalaron.