En DeepGuard trabajamos sobre la frontera técnica donde los deepfakes fallan: el ruido de los sensores, la textura de la piel y los micro-movimientos involuntarios. Nuestros algoritmos de liveness detection analizan señales que una red generativa no puede replicar con fidelidad, y por eso la suplantación pierde ventaja antes de completar el intento.
Estas son las consultas que más recibimos de equipos técnicos y responsables de seguridad al evaluar la integración de liveness detection. Las respuestas son directas y sin tecnicismos innecesarios.
La detección activa pide al usuario un gesto específico, como parpadear o girar la cabeza. La pasiva analiza la imagen en segundo plano, sin que la persona tenga que hacer nada extra. La pasiva es más rápida y menos intrusiva, pero la activa suele ser más difícil de engañar con un video pregrabado. Para acceso de alto riesgo, recomendamos combinar ambas.
Nuestros algoritmos no buscan una sola señal, sino que cruzan varias capas de información: textura de piel, micro-movimientos oculares, consistencia de iluminación y el ruido propio del sensor. Un deepfake bien hecho puede engañar una capa, pero es muy difícil que mantenga coherencia en todas al mismo tiempo. Esa redundancia es lo que eleva la tasa de rechazo de ataques.
Puede ocurrir, sobre todo con iluminación extrema o cámaras de baja resolución. Por eso el sistema no bloquea de forma permanente: permite reintentos con condiciones ajustadas y ofrece una ruta de verificación alternativa supervisada por un operador. El objetivo es reducir el fraude sin convertir el acceso en una barrera para personas reales.
Depende del entorno. Para una app móvil con SDK estándar, la integración básica suele tomar de dos a cuatro días de trabajo. Si necesitan adaptar el flujo a sistemas embebidos o con hardware específico, el tiempo se extiende. Enviamos documentación clara y un entorno de pruebas para que el equipo evalúe antes de comprometerse.
Si tu caso no está cubierto aquí, escribinos con el contexto de tu implementación y te respondemos con una orientación concreta. También podés revisar las preguntas más detalladas sobre nuestros métodos.
Nuestro laboratorio se enfoca en un punto concreto: distinguir entre una persona viva y una réplica digital. Para eso trabajamos sobre dos frentes técnicos que se complementan entre sí.
El primero es el análisis de micro-movimientos y textura de piel que los sensores capturan durante una sesión de autenticación. El segundo es la inspección del ruido de fondo en la señal biométrica, donde los generadores de deepfake suelen dejar rastros estadísticos que no son visibles a simple vista.
Estas capacidades se aplican directamente en flujos de onboarding remoto, control de acceso y verificación de identidad en operaciones sensibles. Si querés conocer el detalle técnico de un caso concreto, leé nuestro análisis sobre detección de vida activa.