La pandemia de la COVID-19 ha puesto de manifiesto, de forma poco halagüeña, el estado de la ciberseguridad en todo el mundo. Se prevé que, a finales de 2021, las pérdidas globales derivadas de la ciberdelincuencia alcancen los 6 billones de dólares, y los 10,5 billones de dólares en 2025. Desde la suplantación de identidad hasta otros ataques de suplantación, el mundo está asistiendo a un aumento global de la ciberdelincuencia. Para combatir este tipo de estafas, es imprescindible que los consumidores sean conscientes del problema y conozcan las formas de protegerse. Estas estadísticas son alarmantes, pero, lamentablemente, sin una educación adecuada y una verificación segura de la identidad, estas cifras seguirán creciendo.
Amenazas para la seguridad de la identificación digital
El «spoofing»es uno de los métodos más habituales que utilizan los ciberdelincuentes para burlar los sistemas de autenticación biométrica. El «spoofing» es el término técnico que se utiliza para referirse a la suplantación de identidad de usuarios legítimos mediante identificadores biométricos falsos con el fin de acceder a datos valiosos. La mayoría de los métodos de «spoofing» se basan en la falsificación de características físicas, como rasgos faciales, huellas dactilares o patrones venosos, engañando así a los sensores para que reconozcan a usuarios que en realidad no están presentes.
En marzo de 2021, el servicio de reconocimiento facial del Gobierno chino fue objeto de un ataque informático. Como consecuencia, dos piratas informáticossustrajeron más de 76 millones de dólares enviandofacturas fiscales falsas a empresas y a sus clientes. Segúnun estudio realizadopor Accenture en 2012, existen patrones básicos de fraude biométrico que los hackers aprovechan de forma sistemática. Una suplantación exitosa puede acarrear pérdidas económicas considerables tanto para el particular como para la empresa. Por ello, los proveedores de servicios biométricos recurren a diversas herramientas para combatir la suplantación biométrica. El método más eficaz es liveness detection.
Liveness detection definido
Liveness detection En biometría, la detección de vida es la capacidad de un sistema para determinar si una huella dactilar o un rostro (u otra modalidad) es real (perteneciente a una persona viva presente en el momento de la captura) o falso (procedente de una imitación o de una parte del cuerpo sin vida). Existen dos tipos principales de detección de vida: activa y pasiva. La detección activa liveness detection solicita al usuario que realice una acción que no pueda replicarse fácilmente con una falsificación. Una técnica se denomina «activa» si espera que el usuario haga algo para confirmar que es una persona viva. Normalmente, se esperaría que el usuario cambiara la posición de la cabeza, asintiera con la cabeza, parpadeara o siguiera con la mirada una marca en la pantalla de su dispositivo. Además, puede incorporar múltiples modalidades, como el análisis de pulsaciones de teclas o el reconocimiento de voz. La verificación pasiva liveness detection utiliza algoritmos para detectar indicadores de una imagen no real sin interacción por parte del usuario. A diferencia del ejemplo activo mencionado anteriormente, con la verificación pasiva es posible que el usuario no sea consciente de que se está realizando una comprobación de autenticidad, ya que no afecta a la experiencia del usuario. La captura de datos biométricos de alta calidad durante el registro mejora el rendimiento de los algoritmos de comparación y liveness detection .
La importancia de liveness detection
Las soluciones biométricas se están convirtiendo en el método más aceptado y preferido para garantizar la seguridad y verificar la identidad. Muchas aplicaciones y soluciones móviles han adoptado la tecnología de reconocimiento facial, que ahora está ampliamente disponible en la última generación de dispositivos móviles.El reconocimiento faciales una modalidad biométrica muy utilizada para el registro y la autenticación en dispositivos móviles:
- Casi todos los dispositivos móviles cuentan con cámaras integradas que admiten esta función.
- La experiencia del usuario a la hora de hacerse un «selfie» es extraordinariamente intuitiva y cómoda.
- Según el NIST, el reconocimiento facial tiene una precisión del 99,7 %y esta cifra aumenta año tras año.
Sin embargo, sin liveness detection, algunos algoritmos de reconocimiento facial pueden ser engañados con relativamente poco esfuerzo, debido a la amplia disponibilidad de imágenes faciales en Internet y a la facilidad con la que alguien puede ocultar parte de su rostro. Por este motivo, es esencial aplicar medidas robustas liveness detection cuando se utiliza el reconocimiento facial para la autenticación móvil.
¿Qué nivel de seguridad ofrece el « liveness detection » en tu solución biométrica?
En un mundo plagado de estafadores, es imprescindible que las empresas y los consumidores se mantengan informados sobre las distintas estafas relacionadas con la ciberseguridad para proteger sus datos. A medida que el mundo sigue adoptando la tecnología biométrica, debemos asegurarnos de que el liveness detection sea lo suficientemente sólido como para protegerse contra los ataques de suplantación de identidad y de presentación. A la hora de buscar un proveedor de liveness detection de soluciones biométricas para la incorporación digital remota o la autenticación, hay varios factores a tener en cuenta: la fiabilidad, la velocidad, la experiencia del usuario y las pruebas de detección de ataques de presentación (PAD) realizadas por terceros para la protección contra la suplantación de identidad. Las pruebas PAD son esenciales porque muchas soluciones de verificación de vitalidad activas, en realidad, no funcionan de manera eficiente. El software de verificación de vitalidad debe haber sido probado y validado por un laboratorio de pruebas independiente, como iBeta, que certifique que es seguro y robusto. iBeta es un laboratorio acreditado por el NIST que ha sometido a pruebas el software de muchos proveedores para la protección contra la suplantación de identidad.
Si estás buscando una autenticación más segura, el marcode autenticación biométrica móvil Knomi® esuna opción sólida. Knomi ofrece verificación de identidad para facilitar el proceso de registro en dispositivos móviles. Sus avanzados controles de seguridad permiten autenticar permisos de conducir y pasaportes, y garantizan una comparación facial biométrica resistente a la falsificación entre imágenes en vivo e impresas. Además, la solución de Knomi ha superado los niveles 1 y 2 de las pruebas PAD, de conformidad con la norma ISO/IEC 30107-3, realizadas por iBeta, un logro que solo han conseguido unas pocas empresas.
