Cada despliegue parte de la misma base de análisis de liveness, pero se adapta al nivel de control que necesitas y al punto donde quieres interceptar el intento de fraude.
El motor de liveness detection listo para insertarse en tu pipeline existente. Recibe el flujo de frames y devuelve una decisión con el nivel de confianza y los indicadores de anomalía que la sustentan.
Incluye documentación de la API, ejemplos de integración en tres lenguajes y un entorno de pruebas con muestras sintéticas y reales de ataques.
Solicitar acceso al núcleoPara equipos que necesitan entender el porqué detrás de un rechazo. Este formato expone el desglose de ruido, las regiones de la imagen donde se detectó inconsistencia y el historial de intentos asociados a un mismo origen.
Pensado para auditoría, revisión manual de casos límite y generación de reportes internos sobre vectores de ataque recurrentes.
Consultar disponibilidad del móduloUn equipo de nuestra laboratoria acompaña la puesta en producción durante las primeras semanas. Ajustamos umbrales según tu volumen real de tráfico y el perfil de tus usuarios, y revisamos juntos los primeros rechazos.
El objetivo es que el sistema aprenda a distinguir entre un usuario legítimo con mala iluminación y una presentación preparada para engañar al sensor.
Hablar sobre despliegue supervisadoSi tu caso requiere combinar partes de estos formatos o trabajar sobre un hardware específico, lo vemos en una llamada corta antes de armar la propuesta.
Lo que suelen preguntar los equipos que integran verificación biométrica en flujos sensibles.
¿Tu caso tiene un requisito puntual que no aparece acá? Revisá las preguntas técnicas o escribinos directamente.
Nuestro laboratorio trabaja sobre los puntos donde los sistemas biométricos suelen fallar: la diferencia entre una cara real y una reproducción. Cada servicio se enfoca en un eslabón concreto del proceso de autenticación, no en promesas generales de seguridad.
La detección de vida activa solicita gestos aleatorios y analiza la respuesta en tiempo real. La pasiva, en cambio, estudia textura de piel, parpadeo y micro-movimientos sin que el usuario haga nada. Ambas se complementan con el análisis de ruido de sensor para descartar pantallas, máscaras o modelos 3D.
El resultado práctico es simple: menos fricción para el usuario legítimo y una barrera técnica real para quien intenta suplantar una identidad con material sintético.
Solicitar una prueba de concepto sobre un caso de uso específico