Incidentes de liveness
Para reportar un bypass en la detección de vida o una anomalía en la captura biométrica, el canal directo es el correo técnico. Incluí el log de la sesión y el modelo del dispositivo.
info@jeuxdebaccarat.comSi tu equipo trabaja con verificación biométrica y necesita evaluar la resistencia de un sistema ante ataques de presentación, escribinos directamente. Respondemos consultas técnicas sobre integración de algoritmos de detección de vida, análisis de ruido en señales y pruebas de penetración sobre flujos de autenticación.
Si un sistema de verificación rechaza a un usuario legítimo o acepta una muestra sintética, el incidente se trata como una falla de seguridad. Escribinos con el identificador de la prueba y el tipo de sensor utilizado.
Para reportar un bypass en la detección de vida o una anomalía en la captura biométrica, el canal directo es el correo técnico. Incluí el log de la sesión y el modelo del dispositivo.
info@jeuxdebaccarat.comPara dudas sobre la implementación del SDK, tiempos de procesamiento o compatibilidad con cámaras monocromáticas, el equipo de integración responde en el mismo hilo.
Abrir formulario de contactoAntes de escribir, revisá las preguntas frecuentes sobre umbrales de tolerancia y modos de captura. Ir a preguntas frecuentes
Estas son las dudas que más nos plantean quienes llegan a esta sección buscando entender cómo funciona la protección contra deepfakes y qué pueden esperar de un análisis de liveness. Si tu caso no aparece aquí, podemos revisarlo juntos.
La detección activa pide a la persona que realice un gesto concreto, como girar la cabeza o parpadear, y el sistema verifica que la respuesta sea coherente con un rostro real. La pasiva, en cambio, analiza la imagen sin pedir ninguna acción, observando textura de piel, reflejos y profundidad. Para entornos de alta seguridad solemos combinar ambas, porque cada una cubre puntos ciegos de la otra.
Los deepfakes actuales son muy buenos imitando la apariencia, pero dejan rastros en el ruido de la señal, en la iluminación inconsistente entre fotogramas y en micro-movimientos que no siguen la física de un rostro real. Nuestros algoritmos analizan esas anomalías estadísticas, no solo lo que el ojo humano percibe. Es un trabajo de comparación constante entre lo que debería ser una captura real y lo que se desvía de ese patrón.
Puede ocurrir, sobre todo con iluminación muy pobre o cámaras de baja resolución. Por eso el sistema está calibrado para pedir una segunda captura en lugar de rechazar de forma definitiva. Preferimos una repetición incómoda a una falsa aceptación. En la práctica, la tasa de falsos rechazos se controla ajustando los umbrales según el contexto de uso, no con una configuración única para todo.
El objetivo es no retener más de lo necesario. Procesamos la secuencia de video para extraer el resultado de la verificación y, en la mayoría de los despliegues, descartamos el material original una vez completado el análisis. Los detalles de retención dependen del proyecto y de la normativa aplicable, pero el principio es el mismo: minimizar la huella de datos biométricos.
Si necesitas entender un caso concreto o preparar una prueba con tu propio flujo, podemos conversar sobre los pasos siguientes. También puedes revisar las preguntas generales del laboratorio o escribirnos directamente desde la página de contacto.