El fraude de identidad ha cambiado radicalmente.
Durante décadas, la confianza digital se basó en contraseñas, documentos y comprobaciones de identidad estáticas. Si un rostro coincidía con el de un documento de identidad, las organizaciones podían seguir adelante con confianza.
Ese modelo ya no es válido.
Los «deepfakes» permiten ahora cometer fraudes de identidad a gran escala, desde cuentas sintéticas hasta la apropiación de cuentas y sofisticados ataques de suplantación de identidad. Según Deloitte, las pérdidas por fraude relacionadas con la IA generativa podrían alcanzar los 40 000 millones de dólares anuales en EE. UU. para 2027.
No se trata simplemente de una nueva táctica de ataque.
Se trata de un cambio estructural en la forma en que se genera y se amplía el fraude de identidad.
Y exige una nueva forma de evaluar las tecnologías de defensa.
Sin un marco de evaluación adecuado, las organizaciones corren el riesgo de optar por soluciones diseñadas para las amenazas del pasado.
Qué ofrece esta guía
Aprovecha este práctico marco ejecutivo, diseñado para ayudar a los líderes a evaluar las tecnologías de defensa contra los deepfakes con claridad y confianza.
En este libro aprenderás a:
✔ Distinguir entre la comparación facial y el reconocimiento facial verdadero (true- liveness detection )
✔ Evaluar los enfoques pasivos frente a los activos para la detección de vida (liveness)
✔ Evaluar el sesgo, la equidad y el rendimiento demográfico
✔ Determinar la escalabilidad en entornos de gran volumen y a nivel global
✔ Comprender la rapidez con la que una solución puede adaptarse a las técnicas emergentes de deepfake
✔ Alinear las decisiones sobre la garantía de identidad con los ingresos, el cumplimiento normativo y la estrategia de marca
Si tu organización tiene previsto evaluar las capacidades de defensa contra los «deepfakes» en los próximos 6 a 12 meses, este marco debería formar parte de ese debate.
Los «deepfakes» están evolucionando rápidamente. Tu proceso de evaluación también debería hacerlo.
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