El sistema de detección de deepfakes más preciso del mundo

Deepsight protege a las compañías frente a deepfakes, suplantaciones impulsadas por IA, inyecciones de vídeo y manipulación de dispositivos, con una precisión sin precedentes respaldada por pruebas independientes de la Universidad de Purdue.
Deepsight by Incode. The world's most accurate deepfake detection system from Incode Technologies on Vimeo

Clientes y líderes de opinión del sector confían en Incode

Estudios independientes, testimonios de clientes y reseñas verificadas avalan el impacto de la tecnología de Incode.

Validado como el detector de deepfakes más preciso

“Evaluamos nueve de los sistemas comerciales de detección de deepfakes más utilizados y descubrimos que el detector de Incode logró la mayor precisión en la identificación de muestras falsas, con la menor tasa de aceptación errónea.

• • Shu Hu, Profesor Asistente y Director del Laboratorio de Machine Learning de Purdue*

Superó a 24 sistemas de detección de gobiernos, universidades y empresas

• 68x mejor tasa de falsos positivos en verificación de identidad en comparación con la siguiente mejor tecnología comercial
• 2,5x menor tasa de aceptación errónea en todas las muestras de deepfakes

El sistema de verificación de identidad de Incode supera todas las expectativas.

Una amenaza existencial

Los ataques con deepfakes están creciendo más rápido de lo que las defensas tradicionales pueden adaptarse

La IA generativa hace que los deepfakes sean fáciles de crear, baratos de escalar y casi imposibles de detectar por humanos o sistemas tradicionales, generando una amenaza existencial para la confianza digital.

• <1 minuto: Tiempo que se tarda en generar un deepfake convincente con herramientas gratuitas de IA.
  Fuente: MIT Tech Review, 2023
• 50-59%: Precisión humana al detectar deepfakes, apenas mejor que el azar.
  Fuente: Cooke et al., 2024
• $47MIL: Pérdidas por fraude de identidad de clientes bancarios en EE. UU. en 2024.
  Fuente: AARP/Javelin, 2024
• Crecimiento del 700%: Aumento de incidentes de deepfakes en fintech en 2023.
  Fuente: Deloitte, 2024

¿Qué es Deepsight?

Deepsight es un sistema de detección de deepfakes multicapa que bloquea el fraude en los puntos críticos de ataque. Analiza en tiempo real el comportamiento del usuario, la integridad del dispositivo y de la cámara, así como las capas de percepción, para garantizar que solo usuarios reales sean verificados y detener la suplantación de identidad impulsada por IA.

Capa de comportamiento

Detecta anomalías en el movimiento del dispositivo y en el comportamiento del usuario que indican actividad de bots o fraude automatizado.

Capa de integridad - Dispositivo

Identifica dispositivos manipulados, emulados o con acceso root utilizados para facilitar suplantaciones e inyecciones.

Capa de integridad - Cámara

Bloquea cámaras virtuales e impide inyecciones de video mediante validación de la fuente de la cámara.

Capa de percepción

Utiliza IA multimodal de primer nivel para analizar miles de puntos de datos a través de múltiples fotogramas, movimientos y profundidad, detectando deepfakes y suplantaciones físicas en selfies capturadas.

Beneficios

Por qué elegir Incode Deepsight

• Sistema probado de defensa contra deepfakes: Detecta deepfakes, inyecciones y dispositivos manipulados con el sistema más preciso del mundo, validado por la Universidad de Purdue.

• Protección frente a pérdidas económicas: Incluso un solo ataque puede provocar daños financieros y reputacionales significativos. Gracias a su IA multimodal, Deepsight bloquea amenazas complejas sin afectar el rendimiento.

• Activación instantánea, sin mantenimiento: Protección de nivel empresarial sin ralentizar tus operaciones. Se integra perfectamente en tus flujos de IDV y se actualiza automáticamente mediante Incode Trust Platform.

Responde ante amenazas en evolución

Adelántate al fraude asistido por IA

El fraude cambia rápidamente y puede atacar desde muchos frentes. Deepsight responde en tiempo real, bloqueando deepfakes a nivel de comportamiento, integridad (dispositivo, cámara) y percepción (IA multimodal avanzada para detección de prueba de vida).

Amenazas para tu compañía

• Deepfakes y suplantaciones físicas que burlan los mecanismos de verificación de liveness
• Cámaras virtuales y videos manipulados
• Dispositivos emulados o manipulados
• Bots y automatizaciones que imitan usuarios reales

Solución de Deepsight

• Detecta deepfakes y suplantaciones mediante análisis multimodal de vídeo, movimiento y profundidad
• Identifica cámaras virtuales con validación de la fuente
• Detecta dispositivos alterados mediante comprobaciones de integridad
• Detecta comportamientos automatizados y bots en tiempo real
• Proporciona protección sin fricción, invisible para el usuario y sin afectar la velocidad de verificación

IA multimodal de Deepsight

Adaptarse al fraude a la velocidad de la IA

A medida que los deepfakes de IA generativa se vuelven más convincentes, se requiere una protección en capas.

Incode Deepsight no se basa en un solo algoritmo. Analiza y protege múltiples puntos de entrada comúnmente atacados, evaluando señales de riesgo en tiempo real. Su capa de percepción emplea modelos de IA multimodal para analizar profundidad, movimiento y consistencia visual en múltiples fotogramas, identificando rápidamente señales de manipulación.

Deepsight para documentos

Los documentos generados por IA son la próxima frontera del fraude de identidad

La IA generativa no solo crea caras falsas convincentes, sino que crea documentos sintéticos convincentes. Deepsight for Documents protege la capa de documentos, capturando identificaciones falsificadas, pasaportes y documentos de respaldo que las herramientas de verificación tradicionales pierden.

Su función de detección de falsificación de IA identifica documentos creados o alterados por herramientas generativas de IA mediante la detección de artefactos visuales, inconsistencias de fuentes y anomalías de diseño invisibles para el ojo humano.

• 10x aumento del fraude de documentos generado por IA en 2 años
• 8,8x más fraude captado por Deepsight for Documents que la verificación basada únicamente en documentos.
• 25% de todos los intentos de fraude de identidad ahora están asistidos por IA y se estima que crecerán al 50% para fin de año

Casos de uso

Donde los deepfakes destruyen la confianza digital

• Onboarding con un deepfake de IA generativa: Los estafadores utilizan selfies o videos manipulados para eludir la verificación biométrica.
• Suplantación en atención al cliente: Los atacantes engañan a agentes de helpdesk utilizando identidades falsas o videos manipulados.
• Accediendo a datos confidenciales: Los impostores usan documentos robados, deepfakes o videos grabados para acceder a cuentas.
• Ataques automatizados a procesos de IDV: Los bots saturan los sistemas de verificación de identidad simulando usuarios reales.

Reconocido por la Industria y nuestros clientes

Pruebas internas con una muestra representativa de más de 1350 deepfakes

• 68x mejor tasa de falsos positivos que la siguiente mejor tecnología comercial
• 10x superando a las etiquetadoras humanas en cada prueba.

Preguntas Frecuentes

¿Qué es Incode Deepsight?

Deepsight es Incode's proprietary deepfake and liveness detection engine. It uses a multi-layer AI model to identify AI-generated faces, video injection attacks, and presentation attacks in real time — validated by Purdue University as the most accurate system in its class.

¿Qué tan preciso es Deepsight en comparación con otras herramientas de detección de deepfake?

Deepsight achieve a 68x better false-positive rate in identity verification compared to the next-best commercial technology, independently validated by Purdue University's Machine Learning Lab. It operates in milliseconds, making it suitable for real-time identity verification flows.

¿Qué es un ataque de inyección de video?

Un ataque de inyección de video ocurre cuando un estafador enruta un video sintético o pregrabado en un sistema de verificación de identidad a través de un controlador de cámara virtual, eludiendo las verificaciones de vitalidad que solo analizan la entrada de la cámara. Deepsight detecta los ataques de inyección a nivel de señal, no solo a nivel visual.

¿Qué es la detección de vitalidad y por qué importa?

La detección de vitalidad confirma que la persona frente a la cámara está físicamente presente, no es una foto, video o deepfake. Sin detección de vitalidad, cualquier sistema biométrico puede ser engañado con una foto impresa o un video deepfake.

¿Deepsight funciona en diferentes dispositivos y condiciones de iluminación?

Sí. Deepsight está diseñado para condiciones del mundo real, operando con precisión en cámaras móviles, webcams, iluminación variable y diferentes tonos de piel, manteniendo un rendimiento constante a gran escala.