SDK de reconocimiento facial

Los procesos digitales modernos de incorporación de usuarios se encuentran bajo presión. Los ataques fraudulentos ya no se limitan a la suplantación de identidad básica, sino que ahora incluyen deepfakes, identidades sintéticas y técnicas de inyección de cámara que eluden los sistemas de verificación tradicionales. Al mismo tiempo, los usuarios esperan experiencias instantáneas y sin complicaciones. Esto plantea un reto fundamental para los directores técnicos: cómo reforzar la verificación de identidad sin perjudicar las tasas de conversión ni aumentar la complejidad de la infraestructura.

Nuestro SDK de reconocimiento facial y KYC está diseñado precisamente para resolver ese problema. Al combinar la detección pasiva de vida, el procesamiento en el dispositivo y los flujos de trabajo automatizados de eKYC, previene el fraude sofisticado en el punto final, antes de que llegue a sus sistemas de backend.

Y lo que es más importante, funciona como parte de una plataforma biométrica multimodal, lo que permite una integración perfecta con el reconocimiento de huellas dactilares y de la palma de la mano, así como una protección avanzada contra el deepfake y capacidades ABIS para la gestión de identidades a gran escala.

El resultado es una capa de identidad segura, escalable y preparada para cumplir con la normativa, que funciona de forma discreta, sin entorpecer la experiencia del usuario.

Cómo combatir el fraude moderno: ISO 30107-3 — Verificación pasiva de la vitalidad

El fraude ha evolucionado, y tus medidas de protección también deben hacerlo. Las comprobaciones de imágenes estáticas y las pruebas activas de autenticación ya no son suficientes frente a los vectores de ataque actuales. Vídeos deepfake, los emuladores y las inyecciones de cámaras virtuales pueden imitar el comportamiento humano con suficiente realismo como para engañar a los sistemas heredados. Esto El SDK integra una función de detección pasiva de vida conforme a la norma ISO 30107-3, diseñado para funcionar de forma invisible durante el proceso de captura. En lugar de exigir al usuario que parpadee, se mueva o siga instrucciones, el sistema analiza:

Variaciones en la microtextura de la piel
Patrones de reflexión de la luz en las superficies faciales
Movimientos involuntarios sutiles y señales de profundidad

Estas señales se procesan en tiempo real para determinar si la entrada corresponde a una presencia humana real o a un intento sintético. Es fundamental destacar que este enfoque es resistente a:

Superposiciones de vídeo deepfake
Ataques de reproducción de pantalla
Inyección de cámara virtual
Máscaras 3D e imitaciones de alta resolución

Esto constituye la base de un sólido capa anti-deepfake, capaz de detectar ataques de suplantación de identidad sintética cada vez más sofisticados sin entorpecer el flujo de trabajo del usuario. Dado que el la detección se realiza de forma pasiva, elimina las dificultades para el usuario y, al mismo tiempo, aumenta considerablemente la seguridad. No hay retrasos, ni mensajes de aviso, ni pasos que puedan provocar el abandono. Detección de deepfakes, la prevención de ataques de inyección y el PAD pasivo son capas de funciones integradas en el Face SDK. Esta arquitectura de defensa en profundidad garantiza que cada función integrada detecte los ataques que otras puedan pasar por alto, lo que proporciona un escudo unificado en lugar de un conjunto de módulos independientes.

Inyección de cámara virtual: detener los ataques en su origen

Vencer a una cara falsificada es solo la mitad del problema. Los atacantes actuales no siempre intentan engañar a la cámara, sino que la eluden por completo.

Los ataques de inyección funcionan interceptando el flujo de vídeo entre la cámara física y tu sistema de verificación, y sustituyendo la señal real por un vídeo pregrabado o sintético que se transmite a través de un software de cámara virtual. No se necesita ninguna máscara. No se necesita ninguna foto impresa. El atacante se sienta frente a un teclado e inyecta una identidad deepfake o sintética directamente en tu proceso de captura, a menudo de forma imperceptible y a gran escala.

Por eso no basta con la detección de vida. Si la señal de entrada ya ha sido manipulada antes de llegar al motor de detección de vida, incluso un sistema PAD perfectamente calibrado puede resultar ineficaz.

Face SDK aborda este problema en la capa de captura. Antes de que se ejecute cualquier análisis de detección de vida o de coincidencia, el SDK comprueba la integridad de la cámara, el entorno del dispositivo y el contexto de ejecución del código, confirmando que el flujo de vídeo procede de la cámara de un dispositivo auténtico y que no ha sido interceptado ni sustituido. Los emuladores, las cámaras virtuales y la manipulación en tiempo de ejecución se detectan y bloquean en el momento de la captura.

El resultado es un proceso de verificación en el que tanto el contenido (el aspecto del rostro) como el mecanismo de transmisión (la forma en que el vídeo llegó a tu sistema) se validan de forma independiente.

La protección pasiva contra ataques de inyección (PAD), la prevención de ataques de inyección y la detección de deepfakes funcionan como capas independientes dentro del Face SDK: una arquitectura de defensa en profundidad en la que cada capa está diseñada para detectar los ataques que otras capas podrían pasar por alto.

Validación independiente: lo que realmente muestran los resultados

El SDK de reconocimiento facial no se valida internamente, sino que es validado por instituciones independientes y acreditadas en condiciones adversas. Esta distinción es fundamental para los líderes tecnológicos que evalúan a los proveedores de soluciones biométricas: en este ámbito, es fácil hacer afirmaciones, pero la validación por parte de terceros es lo que define la credibilidad.

La solución cuenta con las certificaciones PAD de nivel 1 y nivel 2 según la norma ISO/IEC 30107-3, otorgadas por iBeta Quality Assurance, un laboratorio acreditado por la FIDO, ampliamente reconocido como el estándar independiente de certificación de la vitalidad facial más riguroso disponible en el mercado. Además, ha sido evaluada por el Departamento de Ciencia y Tecnología del Departamento de Seguridad Nacional (DHS) en las instalaciones de pruebas de Maryland, en el marco de RIVR 2025, el programa de referencia del Gobierno de los Estados Unidos para sistemas de validación de identidad a distancia. Dos programas independientes, dos marcos diferentes, resultados consistentes.

Estas certificaciones no son meros hitos procedimentales, sino requisitos de acceso muy exigentes. Alcanzar el nivel 2 de la norma ISO 30107-3 requiere una inversión constante en I+D, la exposición a entornos de pruebas adversas y la capacidad de funcionar en escenarios de ataque controlados diseñados específicamente para vulnerar el sistema. Muy pocos proveedores alcanzan este nivel; y aún menos mantienen su rendimiento en múltiples marcos independientes.

RIVR 2025 amplía esta validación a condiciones reales. Dirigido por el Departamento de Seguridad Nacional (DHS) y su división de Ciencia y Tecnología (S&T), evalúa no solo la detección de ataques, sino también la velocidad de las transacciones y la experiencia del usuario, una combinación que rara vez se mide en su conjunto. Face SDK fue el único sistema, de entre todos los proveedores evaluados, que rechazó todos los ataques de todas las clases, tanto en iOS como en Android, al tiempo que logró los tiempos de transacción más rápidos y las puntuaciones más altas de satisfacción del usuario en el programa.

En la práctica, contar con la certificación ISO, haber sido evaluado por el DHS y validado por laboratorios acreditados por la FIDO no es solo un logro técnico, sino que indica que la tecnología opera al mismo nivel que los sistemas más avanzados del mercado. Es un indicador de madurez, inversión y resiliencia demostrada bajo un escrutinio independiente.

Integración perfecta de eKYC: normas ISO/IEC 19794-5

La verificación de identidad no consiste solo en detectar el fraude, sino también en garantizar la calidad de los datos y la interoperabilidad entre sistemas. Una captura de imágenes deficiente, formatos inconsistentes y procesos de revisión manuales suelen generar cuellos de botella que ralentizan la incorporación de nuevos usuarios y aumentan los costes operativos. El SDK resuelve este problema al cumplir plenamente con la norma ISO/IEC 19794-5, el estándar internacional para datos de imágenes faciales utilizados en el eKYC y en los documentos de identidad. Esto permite:

Optimización automática de la captura facial: las indicaciones en tiempo real garantizan un encuadre, una iluminación y una posición adecuados
Controles de calidad avanzados: detección de obstrucciones (por ejemplo, gafas, mascarillas), desviaciones en la postura e inconsistencias geométricas
Formatos de salida estandarizados: preparados para su integración con bases de datos gubernamentales, proveedores de identidad y servicios de verificación

Toda la validación se realiza al instante en el dispositivo, lo que le permite rechazar los datos de baja calidad antes de que entren en su sistema. Esto reduce las tasas de revisión manual y agiliza los procesos de incorporación. Además, el SDK se integra a la perfección con los sistemas ABIS para la identificación a gran escala (1:N), lo que permite la deduplicación, la comparación de identidades y el filtrado de listas de vigilancia en millones de registros. Para los directores técnicos, esto se traduce en una implementación más rápida, menos casos extremos y una capa de identidad coherente que se integra perfectamente con los procesos de KYC/AML existentes.

Cumplimiento normativo a nivel mundial sin exponer los datos

La presión normativa está aumentando en todos los sectores que manejan datos de identidad. Desde el RGPD en Europa hasta los marcos de lucha contra el blanqueo de capitales y de «conozca a su cliente» (KYC) en constante evolución a nivel mundial... se espera que las organizaciones protejan los datos de los usuarios sin dejar de garantizar la trazabilidad y la confianza. Los sistemas biométricos tradicionales dependen en gran medida del procesamiento en el servidor, lo que conlleva riesgos:

Transmisión de datos biométricos sensibles a través de redes
Almacenamiento de información de identificación personal (PII) en sistemas centralizados
Mayor carga normativa y mayor superficie de ataque

Face SDK adopta un enfoque diferente. El procesamiento biométrico se lleva a cabo en el propio dispositivo siempre que sea posible, sin necesidad de enviar datos biométricos sin procesar a la nube. La comparación, detección de actividad, y el análisis de fraudes se lleva a cabo en el momento de la captura. Los componentes del backend se encargan de la coordinación y la gestión de las sesiones; no almacenan imágenes faciales sin procesar. Esta arquitectura garantiza que:

Los datos biométricos nunca salen del dispositivo
No se almacenan imágenes faciales sin procesar en la nube
El RGPD y los principios de privacidad desde el diseño se aplican de forma inherente

Al minimizar la exposición de los datos, se reducen tanto los riesgos normativos como los costes de infraestructura. No es necesario recurrir a un procesamiento intensivo en el backend ni a complejas capas de protección de datos, ya que las operaciones más sensibles se gestionan a nivel local. Este enfoque también refuerza la estrategia general contra los deepfakes, ya que las amenazas se detectan en el momento de la captura, antes de que se propaguen por los sistemas.

Creado para crecer, diseñado para generar confianza

Esto SDK de reconocimiento facial y KYC está diseñado para organizaciones que no pueden permitirse renunciar a la seguridad, el cumplimiento normativo ni la experiencia del usuario. Permite:

Prevención del fraude en tiempo real en el perímetro
Una incorporación fluida con mayores tasas de conversión
Cumplimiento normativo simplificado en múltiples jurisdicciones
Reducción de los gastos generales de funcionamiento y de los costes de infraestructura

Dentro de la arquitectura biométrica multimodal de Identy.io, Face SDK actúa como una capa central diseñada para funcionar dentro de la misma pila biométrica móvil que Finger SDK y Palm SDK, y para alimentar directamente el sistema ABIS de Identy.io en flujos de trabajo de identificación 1:N a gran escala.

Cuando se amplía con ABIS y capacidades avanzadas contra el deepfake, la plataforma admite casos de uso tanto de verificación (1:1) como de identificación (1:N) a gran escala, lo que la hace adecuada para todo, desde la incorporación de clientes en el sector fintech hasta los sistemas nacionales de identidad.

Para los directores técnicos del sector fintech, la banca y las telecomunicaciones, esto no es solo una actualización, sino un cambio estratégico hacia una arquitectura de identidad más resiliente y centrada en la privacidad.

Si tu sistema actual tiene dificultades para hacer frente a los nuevos retos en materia de fraude o a los requisitos normativos, tal vez sea el momento de trasladar la verificación al lugar donde más importa: el dispositivo del usuario.