Así es la nueva herramienta contra el fraude digital desarrollada por una compañía alicantina

Los ciberdelincuentes han encontrado un aliado fuerte en la tecnología. De esta manera, términos como el 'phishing', 'pharming', 'spoofing' y 'PA' se están poniendo de moda. Y es que, estas son las técnicas que utilizan para obtener los datos de los clientes y acceder a sus cuentas. El principal problema es la situación de incertidumbre que estos generan.

Por esta razón, Facephi, empresa alicantina líder en soluciones de verificación y gestión de la identidad digital, e ITI, centro tecnológico privado especializado en TIC, se han unido para crear una tecnología basada en IA Generativa y DL centrada en la prevención de los «ataques de presentación» (PA, por sus siglas en inglés). Estos consisten en la suplantación de la identidad a partir de documentos falsos.

La tecnología en la que están trabajando Facephi e ITI se centra en una de las herramientas más comunes para facilitar la adquisición de clientes sin necesidad de desplazamiento: el onboarding digital. Como cualquier otra herramienta que se usa en un entorno remoto y desasistido, hay que dotarla de una serie de medidas que eviten la suplantación o creación de identidades falsas.

Por ello, «cuando un usuario toma una foto de su documento, dicha fotografía es analizada por una mesa de fraude compuesta por personas que trabajan para garantizar la autenticidad y veracidad del documento en un tiempo reducido de respuesta, ya que el cliente espera recibir la información cuanto antes», según Raúl Hussein, director de Servicios de Análisis de Datos Avanzados en ITI y responsable científico del proyecto con Facephi.

El objetivo del proyecto es desarrollar una tecnología que automatice la detección de ataques de presentación en documentos de identidad mediante modelos de IA Generativa y Deep Learning (DL), que permitan diferenciar los auténticos de los falsos con menor coste, en menor tiempo y logrando una mayor eficacia.

Como los métodos de los delincuentes son cada vez más sofisticados y eficaces, es importante crear una tecnología robusta y potente. Para ello, se deben entrenar modelos que sofistiquen los métodos de defensa ante los PA. En esta línea, ITI está apoyando a Facephi en el entrenamiento de estos modelos a través de la creación de documentos sintéticos creados a través de técnicas de aumentado de datos para favorecer el cumplimiento regulatorio y ayudar a reducir los sesgos y las carencias existentes.

«Esta colaboración con ITI marca un avance significativo, extendiendo el uso de la IA Generativa más allá de la creación de imágenes faciales, para incluir también la generación de documentos de identidad», ha asegurado Javier Barrachina, director de I+D de Facephi.

El método empleado para generar los documentos sintéticos con los que entrenar la tecnología se conoce como Neural Style Transfer (NST), también llamada transferencia de estilo neuronal. Consiste en el uso de redes neuronales para obtener una imagen sintetizada que preserva el contenido de una imagen y el estilo de una o varias imágenes. De esta manera, se puede crear una imitación fidedigna de los documentos de identidad que mantenga los elementos característicos del original.

En palabras de Hussein, «desde ITI estamos trabajando con arquitecturas de redes neuronales, concretamente redes convolucionales, para generar documentos que tienen características similares a los sintéticos y con los que poder entrenar la tecnología de onboarding digital de Facephi. De este modo, se creará una herramienta de detección de ataques de presentación más robusta y con mejor rendimiento».

Gracias a estos procedimientos, Facephi e ITI están creando una base de datos para preparar de manera adecuada a la herramienta de onboarding digital. «Una tecnología DL convenientemente entrenada podrá ser una solución capaz de discriminar si el documento estaba presente físicamente en el momento de hacer la captura o si, por lo contrario, procede de una pantalla o de un papel. Incluso podría llegar a detectar si la foto de la persona en el documento ha sido sustituida físicamente», ha explicado Hussein.

Con este proyecto, Facephi e ITI están revolucionando los procesos de onboarding digital aumentando la precisión de estos y contribuyendo considerablemente a la seguridad de los usuarios en entornos donde el correcto uso de los datos personales sea de vital importancia para evitar ciberataques y fraudes. Todo ello con el objetivo final de proteger tanto a las entidades bancarias, como a las personas durante los procesos digitales.

«Nos encontramos en el umbral de una nueva era dominada por la Inteligencia Artificial, un campo en constante evolución. Es crucial establecer alianzas con socios tecnológicos estratégicos que faciliten nuestro avance y nos mantengan a la vanguardia de las tecnologías emergentes. Estas colaboraciones son fundamentales para liderar los desafíos que plantean las nuevas soluciones de identidad digital y la detección de fraudes», ha concluido Barrachina.

Desde las compañías están creando una base de datos para preparar la herramienta de 'onboarding digital'. «Una tecnología DL convenientemente entrenada podrá ser una solución capaz de discriminar si el documento estaba presente físicamente en el momento de hacer la captura o si procede de una pantalla o de un papel. Incluso podría llegar a detectar si la foto de la persona en el documento ha sido sustituida», ha explicado Hussein.

Según los datos más recientes publicados por el Banco de España, el número de reclamaciones por fraude se duplicó en el año 2022. El primer paso de los afectados suele ser interponer una denuncia, pero la dificultad de dar con el autor imposibilita la opción de reparar el daño por la vía penal. Entonces se ven obligados a acudir a la vía civil, en la que se dirige la demanda contra la entidad bancaria.

Los delitos son cada vez más sofisticados y eficaces. Por ello, es importante crear una defensa robusta y potente. En esta línea, ITI está apoyando a Facephi en el entrenamiento de estos modelos a través de la creación de documentos sintéticos.

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