En un mundo cada vez más hiperconectado, el fraude digital se ha convertido en una amenaza omnipresente y en constante evolución. Los ciberdelincuentes utilizan herramientas cada vez más avanzadas, como la inteligencia artificial y los deepfakes, para explotar vulnerabilidades, abocando a las empresas a una lucha constante contra una avalancha de ataques cada vez más sofisticados.
Según el Centro de Servicios Financieros de Deloitte, en 2027 las pérdidas por fraude facilitado por IA generativa podrían sobrepasar los 38.000 millones de euros solo en Estados Unidos, como barómetro de referencia para el resto de mercados internacionales. Para mantenerse un paso por delante, las empresas deben adoptar un enfoque integral contra el fraude digital, reforzando proactivamente sus procesos de verificación de identidad y fortaleciendo sus defensas con soluciones basadas, también, en inteligencia artificial.
Explora los últimos avances contra el fraude
Entendiendo el fraude digital
En términos generales, el fraude digital engloba cualquier actividad fraudulenta realizada online o a través de medios digitales. Uno de los principales desafíos para las empresas es la proliferación de contenido digital manipulado. Los avances en IA generativa han permitido la creación de contenido hiperrealista que resulta casi indistinguible de material auténtico.
Esta tecnología, accesible y de bajo coste, supone un riesgo significativo para las empresas que dependen de la confianza online. Los estafadores aprovechan estas herramientas para explotar brechas en los procesos de verificación de identidad o atacar a empresas que tardan en responder a nuevas amenazas.
Cómo la IA generativa impulsa el fraude digital
A medida que la tecnología de IA avanza, también lo hacen los métodos de los estafadores para explotar las debilidades en los sistemas de verificación de la identidad digital. Aunque los deepfakes suelen acaparar los titulares, existen diversas tácticas impulsadas por IA que se utilizan en el fraude de identidad.
Ataques con deepfakes
Los deepfakes son un tipo de contenido sintético manipulado digitalmente para reemplazar la imagen o la voz de una persona con la de otra. Pueden presentarse en forma de audio, imagen o vídeo y se utilizan para hacer que una persona parezca decir o hacer algo que en realidad nunca ha hecho. Mediante redes neuronales y grandes volúmenes de datos, los deepfakes pueden imitar voces, expresiones faciales e incluso gestos en tiempo real durante un proceso de verificación de identidad.
Cuando los empezamos a conocer, los intentos de suplantación de identidad mediante vídeo requerían habilidades avanzadas en edición y gráficos y era muy complejo conseguir un resultado final que no pareciese alterado o falso a simple vista. Ahora, con herramientas accesibles de IA generativa, los estafadores pueden crear deepfakes sorprendentemente realistas sin apenas conocimientos técnicos.
Un caso reciente que conocimos en medios internacionales fue "la videollamada del amor". Una estafa reportada en Hong Kong en la que los delincuentes utilizaron deepfakes en videollamadas para hacerse pasar por mujeres atractivas, engañando a hombres y defraudándolos por un total de más de 44 millones de euros.
Ataques de inyección
Un ataque por inyección ocurre cuando un atacante introduce información maliciosa en una aplicación o sistema vulnerable. En el ámbito del software, los hackers suelen inyectar código para forzar la ejecución de comandos no deseados. En el contexto de la verificación de identidad, esto puede implicar la manipulación digital de imágenes o vídeos, que se inyectan en un dispositivo mediante una cámara virtual o un emulador, y se asocian a una identidad falsa creada digitalmente.
En sus inicios, los ataques por inyección dependían de la alteración manual de imágenes o videos pre grabados. Con el uso de la IA generativa, los atacantes pueden crear contenido sintético en tiempo real y alimentarlo a través de software de emulación, engañando a los sistemas de verificación de forma mucho más rápida, fácil y con increíbles detalles precisos.
Un ejemplo es el caso de la empresa KnowBe4, que en 2023 descubrió que un ingeniero de software remoto que habían contratado era en realidad un ciberdelincuente que utilizaba una identidad estadounidense robada y una fotografía mejorada con IA. A pesar de los protocolos de contratación exhaustivos, el engaño no se descubrió hasta que el nuevo empleado comenzó a cargar malware en los dispositivos de la empresa.
Ataques con plantillas de identidad
En este tipo de fraude, una red organizada crea plantillas de documentos falsos generados con IA y los combina con información personal robada, generando múltiples identidades sintéticas. Como estas identidades contienen datos personales reales, es más probable que superen las verificaciones en bases de datos. En los casos más sofisticados, los grupos de fraude utilizan a personas con pequeñas variaciones en su apariencia para pasar las pruebas de detección de vida que emplean muchos sistemas de verificación.
Tradicionalmente, el fraude de identidad requería documentos falsificados físicamente o alteraciones manuales en archivos digitales. Hoy, la IA generativa permite crear documentos de identidad falsos que parecen legítimos y pueden ser personalizados en segundos. Es el caso de la web que creaba y ponía al alcance de cualquiera DNI falsos por menos de 15 €
Un paso por delante en la lucha contra el fraude digital
Durante años, el método principal para la verificación de la identidad online ha sido la validación de documentos oficiales. Asegurarse de que una persona posee un documento emitido por el gobierno ha sido un indicador sólido de que es un individuo legítimo. Para reforzar esta validación, se añadió la comparación de imágenes, que consiste en cotejar la foto del documento con un selfi del usuario. Como hemos visto, en el pasado los estafadores necesitaban habilidades avanzadas en diseño gráfico para falsificar estos documentos con éxito.
Sin embargo, el auge de la IA ha facilitado la creación y manipulación digital de contenido, reduciendo significativamente la barrera para cometer fraudes digitales. Este cambio ha puesto en jaque los procesos tradicionales de verificación de identidad y ha obligado a los proveedores de prevención del fraude a reaccionar con medidas de seguridad más sólidas.
Afortunadamente, la propia inteligencia artificial también proporciona herramientas avanzadas para detectar contenido manipulado digitalmente. Tecnologías como el reconocimiento de patrones permiten a las empresas identificar amenazas emergentes con rapidez. Por ejemplo, la IA puede analizar grandes volúmenes de datos para detectar anomalías, como el uso repetido de la misma imagen en diferentes cuentas, e implementar medidas eficaces tanto para la detección como para la prevención.
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