20 de enero de 2026
Tendencias en materia de fraude para 2026: cómo contrarrestar la industrialización de los vectores de ataque
Contenido
El panorama de amenazas para 2026 ha pasado de la ingeniería social manual a los ataques automatizados y algorítmicos. Para los CISO y los responsables de riesgos, el principal reto ya no es solo verificar la identidad de los usuarios, sino validar la integridad de las sesiones frente a la GenAI armada y la «IA agencial» autónoma.
La llamada de atención llegó a principios de 2024, cuando una empresa multinacional de Hong Kong sufrió una pérdida de 25 millones de dólares en un solo incidente. Esto no se debió a un exploit de día cero ni a un fallo de cifrado. Fue un fallo de confianza visual. Los atacantes utilizaron tecnología deepfake para suplantar la identidad del director financiero y de varios compañeros de trabajo al mismo tiempo.
Según la policía de Hong Kong, los atacantes utilizaron vídeos pregrabados manipulados para imitar a los participantes, lo que demuestra que la «verificación por el ojo humano» es ahora una vulnerabilidad. A medida que avanzamos hacia 2026, entramos en la era del fraude industrializado, en la que las organizaciones criminales aprovechan la automatización de nivel empresarial para eludir los controles biométricos tradicionales a gran escala.
Evolución de los vectores de amenaza a la identidad (2023-2027)
Característica | Fraude tradicional (heredado) | Fraude aumentado por IA (actual/futuro) |
Objetivo principal | Credenciales (nombre de usuario/contraseña), números de tarjetas | Datos biométricos, voz, documentos digitales |
Herramienta principal | Phishing por SMS, keyloggers | Deepfakes, intercambio de rostros, malware para la recolección de datos biométricos |
Coste del ataque | Medio (por volumen de ataques) | Marginal (unos 20 dólares por herramientas en la Dark Web) |
Escalabilidad | Lineal (limitado por operadores humanos) | Exponencial (automatización mediante IA agencial) |
Defensa obligatoria | Contraseñas seguras, autenticación de dos factores (2FA) por SMS | Detección de actividad, análisis de comportamiento, detección de inyección |
1. El impacto financiero: la amenaza de GenAI, valorada en 40 000 millones de dólares.
La IA generativa ha democratizado la creación de identidades sintéticas, lo que permite a los atacantes ampliar lo que antes era un proceso manual y artesanal.
El cambio: los atacantes ya no se limitan a robar identidades, sino que las sintetizan. Las herramientas disponibles en la web oscura permiten crear «identidades Frankenstein», que combinan información de identificación personal real con rostros generados por IA, capaces de eludir la verificación estándar de documentos.
La proyección: El Centro Deloitte para Servicios Financieros prevé que la IA generativa podría facilitar pérdidas por fraude que alcancen los 40 000 millones de dólares para 2027 solo en Estados Unidos.
Proyecciones del impacto financiero del fraude con IA generativa (EE. UU.)
Año | Pérdida estimada (miles de millones de dólares estadounidenses) | Contexto del escenario |
2023 | 12.3 | Punto de partida para la adopción masiva de GenAI. |
2024 | 16,2 (Proyecto) | Aceleración inicial utilizando herramientas «estándar». |
2025 | 21,4 (Proyección) | Aumento de la sofisticación y los ataques agenciales. |
2026 | 29,2 (Proyecto) | Maduración del modelo «Fraude como servicio». |
2027 | 40.0 | Consolidación de la IA como principal vector de fraude (CAGR 32 %). |
Implicación estratégica: Los presupuestos destinados a la prevención del fraude deben pasar de una recuperación reactiva a una defensa biométrica proactiva capaz de distinguir entre la fisiología humana y los píxeles generados por la inteligencia artificial.
2. El nuevo vector: «IA agencial» y ataques autónomos
La tendencia más significativa para 2026 es el auge de la IA agencial, que se refiere a sistemas autónomos capaces de percibir, decidir y ejecutar acciones de varios pasos sin supervisión humana. A diferencia de la IA genérica estándar, que crea contenido, la IA agencial puede actuar.
Ejecución autónoma: Los informes sobre amenazas emergentes indican que los delincuentes están utilizando agentes de IA autónomos capaces de navegar por los flujos de incorporación bancaria, responder a preguntas de seguridad e interactuar con los retos de verificación sin intervención humana. Esto permite la creación automatizada de cuentas de mulas de dinero a gran velocidad.
Los informes de Capgemini destacan que, aunque los bancos utilizan la IA para defenderse, el uso hostil de los «agentes de IA» crea un conflicto entre máquinas en el que la velocidad es el factor decisivo.
3. El bypass técnico: ataques de inyección y recolección biométrica
Mientras que los titulares de los medios se centran en los deepfakes visuales, el método técnico de entrega ha evolucionado significativamente. El vector más peligroso para la banca móvil en 2026 es el ataque de inyección.
El mecanismo: en lugar de presentar un rostro falso ante una cámara (que la función Active Liveness puede detectar), los atacantes utilizan malware y emuladores personalizados para «inyectar» un flujo de vídeo digital directamente en el canal de datos de la aplicación.
La evolución de «GoldFactory»: familias de malware como «GoldFactory», identificadas en 2024 como dirigidas a la región APAC, fueron los prototipos. Se conectaban al canal de vídeo del sistema operativo para robar datos faciales. En 2026, estamos viendo cómo estas tácticas se han industrializado, con scripts automatizados que pueden inyectar deepfakes en miles de sesiones simultáneamente sin necesidad de un operador humano.
Capacidades técnicas de los troyanos bancarios (iOS/Android)
Funcionalidad | Descripción técnica e impacto |
Recopilación de datos biométricos | Captura vídeo del rostro de la víctima con instrucciones de movimiento (parpadear, sonreír) para crear perfiles faciales robustos. |
Robo de documentos | Exige fotos de alta resolución de los documentos de identidad (anverso/reverso). |
Evasión de iOS | Utiliza perfiles TestFlight o MDM (gestión de dispositivos móviles) para instalar en iPhones sin Jailbreak. |
Proxy de tráfico | Dirige el tráfico de red a través del dispositivo de la víctima para ocultar la ubicación del atacante. |
Disfraz | Imita las aplicaciones de servicios gubernamentales (por ejemplo, pensiones/identidad) para ganarse la confianza inmediata. |
Implicaciones estratégicas: Gartner prevé que, para 2026, el 30 % de las empresas considerarán que las soluciones de verificación de identidad no son fiables por sí solas debido a esta amenaza. La defensa requiere capacidades específicas de detección de ataques de inyección (IAD).
Defensa estratégica: de «quién» a «cómo»
Para proteger el perímetro en 2026, la pregunta pasa de ser «¿Es este el usuario correcto?» a «¿Es esta una señal fiable?».
La defensa requiere una arquitectura multicapa que cumpla con las normas emergentes, como la norma europea CEN/TS 18099 para la detección de inyecciones.
La arquitectura forense de Oz
En Oz Forensics, diseñamos nuestra solución para proteger todo el proceso biométrico contra estas amenazas industrializadas. Así es como nuestra arquitectura contrarresta la IA agencial:
● Detección certificada de ataques de inyección (IAD): Agentic AI se basa en cámaras virtuales para escalar. Nuestra tecnología analiza el flujo de vídeo en busca de metadatos y artefactos específicos de estos ganchos virtuales. Hemos logrado una precisión de detección del 100 % en pruebas independientes de BixeLab (CEN/TS 18099), lo que garantiza una penetración cero por parte de los emuladores.
● Vitalidad pasiva (ISO 30107-3): la velocidad es fundamental. Utilizamos la detección pasiva, que no requiere la interacción del usuario. Esto evita la fricción que aleja a los usuarios, al tiempo que analiza la profundidad y la textura para detener los fraudes físicos que los agentes automatizados podrían intentar presentar.
● Análisis en el dispositivo y en el servidor: al combinar comprobaciones periféricas (para obtener información inmediata) con análisis forenses en el servidor, impedimos que los atacantes manipulen la lógica de decisión en el lado del cliente.
Conclusión: Resiliencia operativa
A medida que el fraude se industrializa y se vuelve autónomo, su defensa debe convertirse en arquitectónica. Depender de la verificación visual tradicional deja la puerta de la API abierta a ataques automatizados de IA agencial e inyección.
Proteger el balance financiero de su organización requiere una pila biométrica certificada para distinguir entre la presencia de un ser humano vivo y una inyección digital sintética.
Evalúa tu vulnerabilidad ante los vectores de amenaza de 2026.
Póngase en contacto con Oz Forensics para obtener información técnica detallada sobre nuestras capacidades de IAD y Liveness.
