Sistemas de detección de fraudes para la verificación de identidad: ¿Cómo funcionan?

El fraude de identidad se está acelerando: Según nuestro Informe sobre el fraude de identidad 2026, los deepfakes están relacionados con 1 de cada 5 intentos de fraude biométrico, mientras que los ataques por inyección han aumentado un 40 % año tras año. El fraude como servicio (Fraud-as-a-Service), en el que los ciberdelincuentes utilizan el modelo de negocio SaaS para proporcionar herramientas, servicios y asistencia a cambio de una cuota, también está en alza, lo que amplía la escala de este tipo de actividades.

Los sistemas de detección de fraudes se han vuelto fundamentales para proteger a las entidades del acceso delictivo o el robo de datos y recursos. Las mayores amenazas de hoy en día van más allá del robo de datos, ya que suplantan la identidad de las personas. Por eso la defensa más fuerte empieza por la identidad.

El software de detección de fraudes puede supervisar los sistemas y detectar indicios de posibles fraudes, como comportamientos inusuales de los usuarios, actividad anómala en la red e irregularidades en las direcciones IP, para después alertar a los equipos de los posibles problemas y tomar medidas proactivas para detenerlos. Estas soluciones de detección de fraudes son especialmente esenciales en sectores caracterizados por transacciones frecuentes e información clasificada, como la sanidad, las finanzas, la administración pública, así como para grandes empresas con infraestructuras técnicas complicadas.

• Los sistemas de detección de fraudes son fundamentales a medida que las amenazas se hacen más comunes y cada vez más sofisticadas, especialmente para las organizaciones de sectores muy regulados.
• El software moderno de detección de fraudes combina la lógica basada en reglas, el análisis del comportamiento y el aprendizaje automático para un enfoque multicapa que proporciona protección frente a las amenazas existentes y emergentes.
• El fraude impulsado por la IA está aumentando a una escala sin precedentes, dirigiéndose a las identidades de los usuarios y no solo a las transacciones.
• Una supervisión eficaz del fraude en el entorno actual requiere detección y puntuación de riesgos en tiempo real, integración con los sistemas de identidad y acceso, compatibilidad con la arquitectura Zero Trust y alineación con los requisitos de conformidad.
• Las soluciones también deben equilibrar la seguridad con la experiencia del usuario para evitar requisitos excesivos y errores de bloqueo.
• La detección de fraudes basada en la identidad vincula cada señal a una persona verificada, reduciendo los falsos positivos y las amenazas no detectadas.

En términos sencillos, los sistemas de detección de fraudes supervisan las transacciones, los comportamientos y las credenciales para identificar actividades potencialmente irregulares e ilegales en tiempo real. Estos van más allá del fraude financiero y las transacciones delictivas e incluyen casos de usurpación de identidad y robo de credenciales. Más del 40 % de los fraudes documentales afectan a tarjetas de identificación nacionales, que pueden utilizarse para crear una identidad falsa o robar la de otra persona.

Los costos son elevados: Según un informe, el fraude costó a las empresas estadounidenses 114.000 millones de dólares en 2024 entre los líderes encuestados, el equivalente al 9,8 % de los ingresos.

La prevención del fraude centrada en la identidad en forma de software de detección de fraudes puede reducir las pérdidas, preservar la integridad del sistema y aumentar la confianza de los usuarios. Estas soluciones utilizan métodos como el análisis del comportamiento, las señales de identidad y la evaluación de riesgos para calcular constantemente la probabilidad de fraude y analizar cuándo actuar.

Los sistemas de supervisión y detección de fraudes se despliegan con frecuencia en operaciones en las que la importancia de la seguridad de la identidad es especialmente elevada. Entre ellas se incluyen las transacciones financieras, el acceso a datos y sistemas privados y las aprobaciones sensibles o de alto riesgo, como el desembolso de prestaciones o el acceso a datos privados.

Los sistemas de detección de fraudes se basan en varios enfoques para crear un perfil de riesgo completo en toda la red.

La lógica basada en reglas constituye la primera línea de defensa, al detectar anomalías obvias como viajes imposibles (por ejemplo, varios intentos de inicio de sesión desde distintos países en cuestión de minutos) o transacciones voluminosas fuera del horario laboral normal. Estas acciones pueden indicar que la identidad de un usuario ha sido pirateada o robada, o que alguien está empleando una identidad sintética. Este enfoque también puede incorporar información sobre bases de datos de contraseñas comprometidas para señalar credenciales potencialmente robadas. Sin embargo, solo puede identificar patrones conocidos.

El análisis del comportamiento es otra capa. Examina cómo interactúan los usuarios con los sistemas y observa cualquier desviación en los hábitos, como cambios en las características de los dispositivos, la ubicación o la hora de inicio de sesión, los patrones de navegación o la duración de la sesión. Dado que la biometría conductual crea firmas de usuario únicas, son difíciles de replicar, incluso con credenciales robadas.

Por último, el aprendizaje automático analiza grandes conjuntos de datos para detectar desviaciones de patrones, lo que le permite identificar cambios sutiles que las otras capas pueden pasar por alto. Este método es especialmente esencial por su capacidad de aprendizaje y adaptación, sobre todo porque los delincuentes recurren cada vez más a la IA para perfeccionar sus tácticas.

• El aprendizaje automático puede ser supervisado, lo que significa que utiliza datos etiquetados (ejemplos anteriores de actividad fraudulenta y legítima) para entrenar modelos que predigan la probabilidad de fraude en nuevas transacciones. Suele utilizarse cuando hay suficientes datos históricos para que los modelos aprendan de ellos.
• El aprendizaje automático no supervisado detecta posibles fraudes encontrando patrones inusuales o anomalías en los datos sin necesidad de ejemplos etiquetados. Puede utilizarse cuando no hay suficientes datos históricos o para identificar tácticas de fraude nuevas y emergentes, como las identidades sintéticas y las deepfakes.

La detección híbrida de fraudes combina modelos de aprendizaje automático con lógica empresarial basada en reglas para obtener el enfoque más preciso, adaptable y con mayor capacidad de respuesta.

Mediante estas tácticas, el sistema de detección de fraudes decide cuándo un riesgo merece una intervención. Cuando se superan los umbrales, se activan alertas o retos de autenticación de dificultad creciente, equilibrando la seguridad con una experiencia de usuario fluida para los usuarios y escenarios de menor riesgo.

Detección del fraude frente a control del fraude: ¿Cuál es la diferencia?

La vigilancia del fraude se refiere a la observación pasiva de actividades en línea, como transacciones o inicios de sesión de usuarios. Cuando se utiliza sola, requiere que los equipos analicen las actividades y señalen manualmente los posibles problemas.

El tamaño y la escala de muchas grandes empresas y organizaciones, como las redes bancarias y los organismos gubernamentales, hacen que la supervisión por sí sola sea insuficiente. Es demasiado fácil que los comportamientos sospechosos y las anomalías pasen desapercibidos. Y si se trata de un robo o uso indebido de credenciales, puede pasar desapercibido e intensificarse en cuestión de segundos.

La detección de fraudes, en cambio, adopta un enfoque proactivo haciendo sonar la alarma cuando los riesgos alcanzan determinados niveles. En ese momento, el sistema activa una alerta o respuesta automática.

Muchos de los sistemas heredados existentes controlan sin poder intervenir en tiempo real. Las amenazas actuales, muy sofisticadas, y las infraestructuras empresariales en expansión requieren sistemas capaces de identificar los problemas en cuanto surgen y actuar de inmediato. Al centrarse en la verificación de las identidades de los usuarios, los sistemas modernos ofrecen una detección más rápida, precisa y eficaz de posibles fraudes.

Varios sectores de alta seguridad utilizan sistemas de detección de fraudes para señalar los intentos de infiltración en sus sistemas basados en la identidad.

Las entidades financieras utilizan la autenticación adaptativa para verificar la identidad de los clientes antes de permitir el acceso a sus cuentas o aprobar transacciones de gran volumen. Los métodos incluyen la huella digital del dispositivo y el análisis conductual para detectar patrones de inicio de sesión o transacciones inusuales. Esto ayuda a evitar los intentos de apropiación de cuentas, el fraude en los pagos, el uso de identificaciones sintéticas y el uso de credenciales comprometidas.

El software de detección de fraudes ayuda a los organismos públicos a proteger los portales digitales de servicios, como los sistemas de la Seguridad Social y Medicare, combinando múltiples capas de inteligencia de identidad. Puede analizar el comportamiento de inicio de sesión y las huellas dactilares de los dispositivos para detectar anomalías que sugieran robos de identidad o intentos de apropiación de cuentas. Esto garantiza que solo los usuarios legítimos puedan acceder a información sensible sobre prestaciones y datos personales o realizar cambios en sus cuentas.

Las organizaciones sanitarias confían en el software de detección de fraudes para identificar accesos no autorizados a sistemas de HCE o portales de pacientes. Por ejemplo, los sistemas de detección de fraudes pueden detectar anomalías en las reclamaciones de seguros, los datos demográficos o el historial médico que sugieran que alguien está utilizando una identidad robada para obtener asistencia o recetas.

Las grandes empresas con redes complejas y plantillas dispersas o híbridas dependen de un software de detección de fraudes que les ayude a mantenerse al tanto de posibles intentos de fraude. Para las empresas que venden bienes o servicios en línea, estas herramientas supervisan la actividad de pago de los clientes para identificar tarjetas potencialmente robadas, patrones de compra inusuales o identidades sintéticas.

Los sistemas de supervisión de la detección de fraudes en estos sectores no solo incorporan una sólida verificación de la identidad, sino que también tienen en cuenta matices y factores específicos de la industria. Las organizaciones pueden adaptar los flujos de trabajo de detección de fraudes en función de sus políticas específicas, activando requisitos de autenticación adaptativa en respuesta a diferentes eventos o series de eventos.

La última generación de tácticas de fraude está costando a las organizaciones más que nunca, ya que las nuevas tácticas se dirigen a las identidades de los usuarios, no solo al sistema. Casi el 60 % de las empresas de EE. UU. informaron de mayores pérdidas por fraude en 2025, mientras que el 72 % espera que el fraude generado por IA sea un reto importante.

Los ataques de phishing altamente sofisticados suelen realizarse a escala con IA, lo que conduce a un mayor éxito. «Estamos viendo el uso de IA generativa para crear identidades falsas, ya sea generando rostros, o utilizando rostros de personas ya existentes y usándolos como parte de falsificaciones profundas, o ya sean intentos de phishing, que podrían implicar voces generadas por IA», afirma Simon Horswell, director sénior especialista en fraude de Entrust. Los delincuentes suelen enviar varias solicitudes de MFA, lo que provoca el cansancio y la frustración del usuario y puede dar lugar a errores. Los datos de usuario robados se utilizan para crear identificaciones deepfake, cada vez más difíciles de distinguir de las versiones auténticas.

Por desgracia, las herramientas tradicionales de control de fraudes y los sistemas heredados no suelen detectar estos intentos, que pueden causar mucho daño rápidamente. El software moderno de detección de fraudes proporciona una supervisión continua y consciente del contexto que incorpora la autenticación de la identidad como capa central de defensa, vinculando cada intento de acceso o transacción a una identidad de usuario verificada y evaluando su riesgo en tiempo real.

Sin embargo, los equipos deben estar atentos a posibles escollos en las soluciones, como los siguientes:

• Falsos positivos que señalan como sospechosos a usuarios legítimos
• Falsos negativos que no identifican el fraude debido a una verificación insuficiente de la identidad
• Detección latente que no puede seguir el ritmo de los intentos de fraude rápidos y automatizados
• Datos aislados y herramientas incompatibles que hacen que la integración con los sistemas existentes sea compleja y poco fiable
• Controles demasiado agresivos que provocan fricción en el usuario y una experiencia negativa 

Los sistemas eficaces de supervisión de la detección de fraudes combinan un enfoque por capas de la verificación de la identidad, como la combinación de la huella digital del dispositivo con el análisis conductual; la puntuación del riesgo en tiempo real; y los flujos de trabajo que se adaptan a las pistas contextuales. «Hay riesgos que empiezan a surgir en cada fase de la transacción financiera», afirma Horswell. «Deberías estar entretejiendo IA en cada una de estas capas para aumentar y reforzar la seguridad que ya tienes implementada».

El enfoque de Entrust para la detección de fraudes se basa en el principio de que, si no se puede verificar a la persona, no se puede verificar la interacción. Por eso, nuestras soluciones integrales de verificación de identidad combinan funciones como la acreditación de identidad, las credenciales digitales y la autenticación biométrica para ayudar a las organizaciones a reducir las oportunidades de fraude, sin crear fricciones para los usuarios auténticos.

Nuestra solución de detección de fraudes se basa en nuestra galardonada IA y se ha entrenado tanto en documentos auténticos como fraudulentos. Este enfoque reduce los casos de fraude no detectados en un 54 % en comparación con otros enfoques de aprendizaje automático entrenados únicamente para detectar casos de fraude que ya han visto.

Obtenga más información sobre cómo las soluciones de seguridad centradas en la identidad de Entrust pueden ayudar a su organización a combatir el fraude y las ciberamenazas en cada etapa del ciclo de vida de la identidad.