AntiSpoof Lab

Capacidades de verificación para equipos de identidad

Lo que un analista de fraude, un integrador de SDK o un responsable de cumplimiento necesita tener a mano cuando una cámara deja de ser fiable: pruebas de presencia, análisis de artefactos y criterios para decidir umbrales sin romper la experiencia del usuario legítimo.

Pruebas de vida activa y pasiva combinadas

Retos de parpadeo, giro de cabeza o respuesta verbal frente a señales pasivas de microtextura y coherencia temporal. La decisión de qué capa activar depende del riesgo de la operación, no de una única métrica de precisión.

Detección de inyección de vídeo virtual

Revisión de ruido de sensor, marcas de doble compresión, geometría de lentes y latencia entre fotogramas para distinguir una cámara física de un flujo sustituido antes de llegar al SDK.

Lectura crítica de métricas APCER y BPCER

Fijar el punto de operación, declarar la composición del conjunto de prueba y revisar el rendimiento por subgrupos demográficos y de hardware. Una tasa única de error suele esconder el comportamiento real en producción.

Registro de evidencia para auditoría

Correlación de señales y trazas forenses que permiten reconstruir una verificación fallida semanas después, cuando el equipo legal o de cumplimiento necesita justificar una decisión automatizada.

Adaptación a condiciones reales de captura

Iluminación variable, dispositivos de gama baja y compresión agresiva son la norma, no la excepción. Los umbrales se ajustan por contexto de despliegue en lugar de asumir un laboratorio controlado.

Si tu equipo está definiendo el punto de operación, conviene contrastarlo con los casos de uso documentados antes de fijar umbrales en producción.

Lo que gana tu equipo cuando la verificación de presencia se diseña con criterio técnico y no como una casilla más del formulario.

Un ataque con vídeo pregrabado o una cámara virtual se detecta antes de que el SDK entregue una decisión. Registramos ruido de sensor, marcas de doble compresión y latencia entre fotogramas para separar señal física de flujo inyectado.

Menos ataques de presentación aceptados

El umbral no se fija por una cifra de marketing. Se ajusta según el riesgo de la operación: alta seguridad en apertura de cuentas, fricción reducida en accesos de bajo valor. Cada punto de operación queda documentado.

Umbral calibrado por riesgo real

Combinamos prueba activa (reto de movimiento, parpadeo, respuesta verbal) con análisis pasivo de microtextura y coherencia temporal. La capa activa eleva el coste del ataque; la pasiva protege cuando el usuario no puede colaborar.

Dos capas que se compensan

APCER y BPCER se mueven en direcciones opuestas al tocar el umbral. Entregamos curvas por subgrupo demográfico y por modelo de dispositivo, no una tasa única que esconde dónde falla el motor.

Métricas que no engañan

Cada rechazo o aceptación deja rastro: fotogramas clave, indicadores calculados y motivo de la decisión. Sirve para auditoría interna, para disputas del usuario y para reentrenar el modelo con casos reales.

Evidencia lista para auditoría

Revisamos el rendimiento cuando cambian cámara, iluminación o red. Un motor que rinde en laboratorio puede caer en producción; medimos en condiciones de campo antes de subir el umbral de exigencia.

Validación en condiciones de campo

Verificación de presencia pensada para operar, no para lucir en una demo

Si quieres ver cómo encajan estas capas en un flujo completo, revisa los casos de uso o el enfoque del equipo que mantiene el laboratorio.

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