Seguridad total en su flujo de identidad
La prueba de vida garantiza la presencia de una persona real, protegiendo contra fraudes como deepfakes y los ataques de suplantación. Es vital para una verificación de identidad segura en el onboarding digital y la autenticación.
Tecnología avanzada para una verificación segura y sin fisuras
Nuestra solución aprovecha las redes neuronales profundas para detectar ataques de inyección y presentación. El análisis del entorno en tiempo real y el seguimiento de micromovimientos mejoran la seguridad frente a amenazas sofisticadas.
Redes neuronales profundas para detectar ataques de inyección y presentación.
Verificación de la cámara original para detectar la suplantación del flujo de vídeo y los ataques a cámaras virtuales
Análisis en tiempo real de las condiciones ambientales (iluminación, desenfoque, deslumbramiento)
IA entrenada en miles de intentos de suplantación de identidad en el mundo real, incluidas máscaras 3D.
Detección y ajuste automáticos de la posición de la cara respecto a la cámara
Iluminación adaptativa mediante SDK para entornos con poca luz
Seguimiento de micromovimientos y señales de vida (por ejemplo, reflejos, pulso, movimiento ocular)
Guía inteligente del usuario en condiciones de captura desfavorables
Tasa de falsa aceptación (FAR)*
Tasa de conversión entre usuarios mayores de 60 años
+70%
mejores resultados que nuestro principal competidor
Tasa de conversión en el primer intento
97%
Casos prácticos
Aumente su seguridad y agilice la verificación de identidades
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Certificado para evitar el fraude biométrico
¿Qué es Oz Liveness y cómo funciona?
Oz Liveness es un servicio de detección de vida facial que confirma que hay una persona real y viva delante de la cámara, y no una foto, una reproducción de pantalla, una máscara o un «deepfake». Durante la captura, el SDK de Oz graba un breve vídeo y un motor integrado en el dispositivo comprueba la calidad y la autenticidad en tiempo real; a continuación, un conjunto de IA del lado del servidor, compuesto por unos 50 modelos, analiza las imágenes y los metadatos en busca de señales de suplantación o inyección. El gesto predeterminado, el selfi, es una prueba de vida pasiva y tarda unos 0,7 segundos en capturarse, por lo que la mayoría de los usuarios simplemente miran a la cámara. Oz Liveness cuenta con la certificación ISO/IEC 30107-3 de los niveles 1, 2 y 3 por parte de iBeta y BixeLab con un 0 % de ACPER/FAR, así como la certificación de la norma CEN/TS 18099 de la UE con un 0 % de APCER/FAR en todos sus SDK para web, Android e iOS.
¿Cuál es la diferencia entre la detección de actividad pasiva y la activa, y cuál utiliza Oz?
La verificación pasiva de vida funciona de forma silenciosa: el usuario solo tiene que mirar a la cámara, mientras que la verificación activa de vida le pide que parpadee, sonría o gire la cabeza. Oz admite ambas opciones, pero recomienda la verificación pasiva como predeterminada: ofrece mejores resultados y, lo que es más importante, es la defensa más sólida en la actualidad. Los gestos activos tenían como objetivo demostrar que se trataba de un ser humano vivo mediante movimientos que una foto no podría falsificar, pero las modernas herramientas de deepfake y de reanimación facial ahora sintetizan un parpadeo, una sonrisa o un giro de cabeza convincentes a demanda, por lo que exigir el gesto añade complicaciones sin ofrecer una garantía real y puede crear una falsa sensación de seguridad. En lugar de pedir al usuario que demuestre que está vivo mediante el movimiento, Oz analiza el propio vídeo en busca de los rastros que deja un ataque (artefactos de pantalla y de recaptura, distorsiones de fusión de deepfakes e inconsistencias temporales entre fotogramas), defendiéndose así tanto de los ataques de presentación como de los de inyección. Los gestos activos siguen estando disponibles cuando la normativa lo exige, pero como medida de seguridad, basarse en el movimiento activo es una práctica obsoleta.
¿Es suficiente con la vitalidad pasiva o necesito gestos activos?
La autenticación pasiva de vida es lo suficientemente segura para la mayoría de los procesos de registro y autenticación cuando se implementa correctamente, está certificada y cuenta con protección contra ataques de inyección, como es el caso de Oz Liveness (iBeta ISO/IEC 30107-3 Niveles 1, 2 y 3, 0 % de APCER; CEN/TS 18099 con un 0 % de APCER para inyecciones), pero no todas las tecnologías de verificación de vitalidad pueden ofrecer el mismo nivel de seguridad que la de Oz. La verificación pasiva también resulta más eficaz porque el usuario no tiene que hacer nada. Merece la pena añadir gestos activos cuando la normativa exija un desafío o cuando se desee un refuerzo visible de la seguridad. Con Oz puedes combinarlas: selfie pasiva por defecto y gestos activos cuando la normativa lo exija.
¿Oz Liveness requiere algún tipo de hardware o sensores especiales?
No, Oz Liveness no requiere ningún hardware especial ni sensores específicos; funciona utilizando las cámaras estándar de los smartphones, las tabletas y las cámaras web. Este enfoque basado exclusivamente en software simplifica la implementación y amplía la accesibilidad, ya que las empresas no necesitan invertir en hardware de captura adicional para utilizar la detección de vida certificada. Además, esto significa que el mismo motor funciona de forma coherente en todos los SDK: iOS, Android, Flutter y Web, sin dependencias de hardware específicas de cada dispositivo.
¿Cómo detecta Oz Liveness los «deepfakes» y los cambios de rostro mediante IA?
Oz Liveness detecta los «deepfakes» mediante un conjunto de unos 50 modelos de IA que analiza una secuencia de fotogramas de vídeo —y no una sola imagen— en busca de costuras de fusión, texturas poco naturales, inconsistencias en el movimiento y el flujo óptico, y artefactos de recaptura que delatan rostros sintéticos o reproducidos. Se ha entrenado con millones de muestras de ataques, incluidos deepfakes generados mediante el ajuste fino de LoRA y LivePortrait, además de ataques reales observados en entornos de producción. También utiliza la detección «fuera de distribución» para señalar patrones de ataque novedosos con los que no se ha encontrado antes, lo que le confiere resiliencia frente a nuevas herramientas de deepfake de «día cero».
¿Cómo detiene Oz los ataques de inyección, como las cámaras virtuales y los emuladores?
Oz detiene los ataques de inyección mediante una defensa multicapa. En primer lugar, en el momento de la captura, el SDK inspecciona el entorno del dispositivo en busca de cámaras virtuales, emuladores, rooting o jailbreak, depuradores y marcos de hooking, y el Web SDK añade una «Capa de Autenticidad de la Cámara» dedicada, que rechaza la sesión antes de que se grabe ningún vídeo. En segundo lugar, el vídeo se graba en un formato propio que conserva los artefactos de inyección, y una red neuronal profunda del lado del servidor lo analiza en busca de firmas de inyección. Un atacante tiene que superar las tres capas de forma independiente, razón por la cual BixeLab ha certificado a Oz con un 0 % de APCER según la norma CEN/TS 18099 de la UE en todos sus SDK para web, Android e iOS.
¿Qué certificaciones de autenticidad cuenta Oz Liveness?
Oz Liveness cuenta con la certificación ISO/IEC 30107-3 de los niveles 1, 2 y 3 otorgada por iBeta y BixeLab, ambos laboratorios acreditados por el NIST, con un 0 % de ACPER/FAR (no se aceptó ninguna suplantación). En cuanto a los ataques de inyección, superó la evaluación de BixeLab según la norma CEN/TS 18099 de la UE con un 0 % de APCER en web, Android e iOS. Un detalle clave: las certificaciones abarcan toda la arquitectura, es decir, tanto la capa de captura del SDK como la detección de ataques de presentación del lado del servidor, en lugar de un único componente aislado.
¿Qué SDK y plataformas son compatibles con Oz Liveness?
Oz Liveness ofrece SDK para iOS (Swift, iOS 11 como mínimo), Android (Kotlin/Java), Flutter (iOS 13+ y Android SDK 21+) y Web (un complemento web del lado del cliente y un adaptador web del lado del servidor). El SDK web requiere HTTPS y una licencia vinculada a tu(s) dominio(s) específico(s). Todos los SDK se ejecutan en modo vertical, incluyen una completa pila de seguridad en el dispositivo (detección de manipulación, root/jailbreak, emulador y hooks, así como SSL pinning) y admiten siete idiomas de interfaz de usuario. Se conectan a la API de Oz en los modos «Full» o «Instant» (sin almacenamiento).
¿Cuánto tiempo dura una comprobación de autenticidad de Oz y cómo es la experiencia del usuario?
Para el usuario, la verificación pasiva predeterminada mediante selfie tarda unos 0,7 segundos en realizarse: basta con que mire a la cámara, sin necesidad de realizar ningún gesto. En el backend, el análisis del lado del servidor tarda aproximadamente 2 segundos por verificación. El SDK guía al usuario en tiempo real sobre la iluminación y la posición del rostro, y solo graba cuando se cumplen las condiciones, lo que reduce al mínimo los rechazos erróneos y evita los reintentos. Si se opta por los gestos activos, cada gesto añade un intervalo de entre 3 y 5 segundos. Oz Forensics es conocida por la experiencia ágil y fluida que ofrece su detección de vida, lo que se traduce en experiencias sin fricciones para los usuarios finales y en mayores tasas de conversión.
¿Qué son el FAR, el FRR, el APCER y el BPCER, y qué resultados obtiene Oz?
Estas son las métricas de precisión estándar para los sistemas de detección de vida. La FAR (tasa de falsa aceptación) y la APCER (tasa de error en la clasificación de presentaciones de ataque) miden la frecuencia con la que se acepta erróneamente una suplantación; cuanto más bajas, mejor, y Oz registró un 0 % en ACPER/FAR en las certificaciones ISO/IEC 30107-3 y CEN/TS 18099. El FRR y el BPCER miden la frecuencia con la que se rechaza erróneamente a un usuario real: si son demasiado altos, se pierden clientes auténticos. La tecnología de Oz destaca por presentar unos valores de FRR y BPCER más bajos que los de la competencia en situaciones reales, alcanzando un rendimiento hasta tres veces superior al de otras soluciones.
¿Cómo mitiga Oz Forensics el sesgo en la detección de vida?
Oz Forensics mitiga el sesgo en la detección de vida entrenando su conjunto de IA, compuesto por unos 50 modelos, con decenas de millones de vídeos reales y muestras de ataques procedentes de diversos grupos demográficos, y evaluando el rendimiento en diferentes edades, géneros y etnias, en lugar de basarse en una única población de referencia. A esto se suma la detección «fuera de distribución», que señala patrones desconocidos en lugar de imponer una decisión de «aprobado/suspenso» basada en un conjunto de entrenamiento limitado, lo que ayuda a mantener unas tasas de rechazo erróneo bajas y uniformes entre los distintos grupos de usuarios. El rendimiento justo y equitativo se considera un requisito fundamental del diseño, no una cuestión secundaria.
¿Es Oz Liveness adecuado para entornos de alta seguridad, como las aplicaciones gubernamentales?
Sí, Oz Liveness es ideal para entornos de alta seguridad, incluidas las aplicaciones gubernamentales y del sector público, gracias a sus certificaciones frente a ataques de presentación e inyección con un APCER del 0 %, y a su compatibilidad con una implementación totalmente local. Para las instituciones que requieren un registro de auditoría y no pueden enviar datos biométricos a una nube de terceros, el modelo de licencias de Oz y su arquitectura local (a través de Docker o Kubernetes) ofrecen las garantías de soberanía de datos que suelen exigir las implementaciones del sector público. Además, Oz Forensics procesa más de 100 millones de comprobaciones de vitalidad al mes en operaciones que requieren un alto rendimiento, tiempo de actividad y escalabilidad.
¿En qué se diferencia Oz Liveness de iProov, FaceTec o Zoloz?
Oz Forensics, iProov, FaceTec y Zoloz son todos proveedores de soluciones de detección de vida sólidos y con certificación independiente, y la elección adecuada depende de tus prioridades. Oz destaca en cuatro aspectos: cuenta con la certificación de detección de ataques de presentación (Presentation Attack Detection) conforme a la norma ISO/IEC 30107-3, niveles 1, 2 y 3, y la certificación de detección de ataques de inyección (Injection Attack Detection) conforme a la norma CEN/TS 18099; además, estas certificaciones abarcan toda la arquitectura de SDK más servidor (no solo un módulo); ofrece una auténtica flexibilidad de implementación: SaaS y en las propias instalaciones, y también está disponible a través de mercados como AWS y Huawei; utiliza OzCapsula, un contenedor a prueba de manipulaciones con un registro de eventos inmutable que proporciona una prueba criptográfica de la integridad de los medios para fines de auditoría y legales; y también destaca por su verificación pasiva de la vitalidad mediante selfie con un tiempo de captura de aproximadamente 0,7 segundos para minimizar la fricción del usuario, lo que se traduce en un BCPER/FRR hasta tres veces inferior al de sus competidores.
