AntiSpoof Lab

Aún queda un paso antes de tocar el umbral

Si has llegado hasta aquí revisando métricas, umbrales o registros de auditoría, lo más útil es poner el caso concreto sobre la mesa. Cuéntanos qué motor usas, qué ataques has visto pasar y en qué punto de operación estás trabajando. Con eso podemos decirte si el problema está en la capa de detección de vida, en la captura o en la política de decisión.

Antes de escribir, revisa los escenarios ya documentados en casos de uso. Si tu duda es de configuración o de integración del SDK, el canal directo es contacto. Y si vienes de fuera y quieres el contexto general del laboratorio, empieza por la portada.

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Antes de abrir un caso: qué damos por sentado

Estas son las aclaraciones que aplicamos en cada consulta que llega al Support Desk. Definen qué cubre una revisión de liveness, qué no, y en qué punto conviene escalar a un análisis forense del material. Si tu duda no encaja en ninguna de estas categorías, escríbenos y la ubicamos juntos.

Una captura no es una prueba de vida Una selfie o un video aislado no confirman presencia física. Solo un reto activo o una señal pasiva correlacionada en el tiempo permiten hablar de verificación. Guardar el archivo sin contexto de sesión limita cualquier diagnóstico posterior. Falso positivo y falso negativo no son lo mismo Rechazar a un usuario legítimo y aceptar una inyección sintética tienen costes distintos según el flujo. Antes de ajustar umbrales, definimos qué error duele más en tu operación concreta. El dispositivo forma parte del resultado Cámaras con poca apertura, compresión agresiva del navegador o capas de virtualización cambian las señales disponibles. Un motor que funciona en un móvil reciente puede degradarse en hardware antiguo o en escritorio con webcam genérica. La iluminación no se resuelve con software Contraluz fuerte, luz infrarroja de cámaras de vigilancia o pantallas reflejadas alteran la microtextura de piel. Podemos mitigar parte del efecto, pero no sustituir una captura mal hecha. Anti-spoofing no equivale a identificación Detectar que hay una persona real delante no dice quién es. Liveness y reconocimiento facial son capas separadas con métricas separadas; mezclarlas en un mismo informe confunde la lectura. Los casos ambiguos se documentan, no se adivinan Cuando el material no permite una conclusión clara, registramos la evidencia disponible y explicamos el límite. Preferimos un informe honesto a una clasificación forzada.
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