Protege a las empresas de identidades sintéticas y fraudes generados por IA. Según la Universidad de Purdue en Estados Unidos, logró la mayor precisión con la menor tasa de falsos positivos entre las herramientas comerciales
Incode Technologies, líder mundial en seguridad de identidad y prevención de fraude, anunció el lanzamiento de Deepsight, la tecnología más avanzada para detectar y bloquear deepfakes, cámaras virtuales, inyecciones y ataques de identidad sintética. Su precisión supera otras soluciones disponibles y marca un nuevo estándar en la defensa contra amenazas impulsadas por IA.
Deepsight de Incode fue evaluado en el estudio «¿Adecuado para su propósito? Detección de deepfakes en el mundo real» de la Universidad de Purdue en EE.UU., autoridad global en ingeniería e IA. La tecnología de Incode logró la mayor precisión y la menor tasa de falsos positivos, superando modelos gubernamentales, académicos y comerciales, garantizando rigor, independencia y precisión.
En un entorno donde los sistemas autónomos toman decisiones, procesan transacciones y verifican identidades, es indispensable distinguir entre una persona real y una falsificación generada por IA. Deepsight resuelve este desafío mediante una arquitectura multimodal que analiza video, movimiento y comportamiento del usuario y datos de profundidad para detectar inconsistencias, todo en 100 milisegundos y sin fricción para el usuario.
«Los deepfakes dejaron de ser una curiosidad: hoy son un arma de fraude masiva», afirmó Ricardo Amper, fundador y CEO de Incode. «Cuando la identidad puede falsificarse, todo se rompe. Deepsight restaura la confianza».
Deepsight llega en un momento crítico en el que México y Latam enfrentan +2,800 ciberataques semanales, según el reporte «Ciberseguridad, habilitador de confianza y competitividad», realizado por Incode y Endeavor.
3 capas de defensa: precisión que llega al nivel del modelo generativo
Deepsight analiza la identidad a través de tres capas, que pueden detectar detalles específicos que determinan si la persona es real o una suplantación:
- Capa de percepción: distingue deepfakes de rostros humanos reales mediante IA multimodal.
- Capa de integridad: valida la cámara y el dispositivo para bloquear cámaras o medios virtuales.
- Capa de comportamiento: identifica microanomalías en la interacción humana que los deepfakes y bots no pueden imitar.
«Determinar si alguien es real se está convirtiendo en uno de los desafíos tecnológicos más importantes de la era digital», comentó Roman Karachinsky, Chief Product Officer de Incode.
«Evaluamos nueve de los sistemas comerciales de detección de deepfakes más utilizados y el detector de Incode alcanzó la mayor precisión en la identificación de muestras falsas», detalló Shu Hu, profesor adjunto de la Facultad de Informática Aplicada y Creativa, y Director del Laboratorio de Aprendizaje Automático y Análisis Forense de Medios (M2) de la Universidad de Purdue. En pruebas internas, Deepsight fue 10 veces más preciso que los revisores humanos capacitados.
Deepsight ya se está implementando en TikTok, Scotiabank y Nubank, y ha protegido a millones de usuarios en más de 6 millones de sesiones de identidad en vivo.
Esta solución está disponible dentro de la plataforma Incode Identity, ampliando la protección a empresas en:
- KYC en onboardings.
- Verificación escalonada, de empleados y de edad.
- Autenticación continua.
«La IA transformará la manera en que vivimos, trabajamos y nos conectamos. Nuestra responsabilidad es preservar la confianza. Deepsight es nuestra forma de defender la realidad misma», concluyó Amper.
