/¿Qué son los ataques de inyección y cómo prevenirlos?

En el ámbito de la verificación de identidad y la seguridad biométrica, protegerse contra diversos tipos de fraude es fundamental. Entre ellos, los ataques de inyección y las amenazas de deepfakes destacan por su potencial para comprometer la integridad de los sistemas de verificación de identidad. Este artículo explora la naturaleza de los ataques de inyección, cómo se detectan y las medidas que Veridas emplea para garantizar una seguridad robusta contra estas amenazas.

Tipos de Ataques de Fraude de Identidad

El fraude de identidad se puede categorizar en dos tipos principales:

1. Ataques de Presentación: Involucran al atacante presentando pruebas falsificadas directamente a la cámara del dispositivo de captura, como fotocopias, capturas de pantalla u otras formas de suplantación para engañar al sistema.
2. Ataques de Inyección: Son más sofisticados, donde el atacante introduce pruebas falsas directamente en el sistema sin usar la cámara. Esto a menudo implica manipular los canales de captura de datos o comunicación.

Tipos de ataques de inyección

Los ataques de inyección relacionados con la verificación de identidad pueden explotar la forma en que las aplicaciones manejan entradas multimedia como imágenes, videos y audio. Aquí algunos tipos específicos de ataques de inyección en este contexto:

1. Ataques de Inyección de Documentos: Utilizan documentos de identidad robados, falsificados o manipulados. Los atacantes pueden introducir pasaportes falsificados, licencias de conducir u otros documentos de identificación en el sistema de verificación subiendo documentos alterados o usando software para crear versiones falsificadas de identificaciones legítimas.
2. Ataques de Inyección de Selfies: Ocurren cuando los atacantes envían selfies alterados o falsos al sistema de verificación de identidad, utilizando imágenes pregrabadas, fotos manipuladas o rostros generados sintéticamente (deepfakes) que coinciden con los documentos de identidad robados. También pueden emplear técnicas de manipulación de imágenes para ajustar la iluminación, ángulos u otros atributos para eludir la detección de vida.
3. Ataques de Inyección de Videos: Los atacantes introducen videos pregrabados o manipulados en lugar de transmisiones de video en vivo, incluyendo deepfakes o videos editados para imitar la interacción en tiempo real. Al inyectar estos videos, los atacantes buscan engañar las funciones de reconocimiento facial y detección de vida del sistema de verificación.
4. Ataques de Inyección de Voz: Involucran el envío de grabaciones de voz falsificadas o manipuladas, usando muestras de voz robadas, voces sintéticas generadas mediante algoritmos de aprendizaje profundo o grabaciones alteradas para hacerse pasar por el usuario legítimo.
5. Manipulación de Canales de Datos: Los atacantes manipulan los canales de captura de datos o comunicación para inyectar información falsa directamente en el sistema, interceptando y alterando paquetes de datos durante la transmisión o usando herramientas de software para insertar datos fraudulentos.

Para defenderse contra estos ataques, las aplicaciones deben implementar una validación de entrada robusta, sanitizar todas las entradas multimedia, emplear bibliotecas seguras para procesar archivos multimedia y utilizar medidas de seguridad exhaustivas. Veridas ha identificado con éxito varios tipos de intentos de ataque de inyección, incluyendo el uso de cámaras virtuales para inyectar pruebas de identidad falsas y técnicas de morphing.

Detección de Ataques de Inyección con Soluciones Veridas

Veridas emplea un conjunto completo de medidas de seguridad diseñadas para detectar y prevenir ataques de inyección. A continuación, se detallan los métodos clave utilizados:

• Seguridad de API: Veridas utiliza mecanismos de seguridad robustos para prevenir invocaciones no autorizadas de las APIs, que podrían usarse para inyectar contenido malicioso. Estos incluyen el uso de api-key y filtros de IP, entre otros protocolos avanzados de seguridad.
• Detección de Cámaras Virtuales: El sistema puede detectar el uso de cámaras falsas (e.g., cámaras virtuales). Esta capacidad asegura que las imágenes o videos inyectados en el sistema a través de una cámara virtual, como si hubieran sido capturados por una cámara real, sean identificados y bloqueados.
• Detección de Ataques Man-in-the-Middle: Los sistemas de Veridas son capaces de detectar instancias donde las imágenes han sido interceptadas y alteradas antes de ser procesadas por los motores biométricos. Esto incluye la detección de cambios debido a manipulación digital, compresión, alteración de formato y recorte.
• Técnicas de Business Intelligence: Se monitorean docenas de parámetros para asegurar la integridad del proceso de verificación de identidad. Estas verificaciones confirman que el proceso se ejecuta de extremo a extremo en el mismo dispositivo, evitando cualquier evidencia inyectada directamente en el sistema.

Ejemplo de Ataque de Inyección

Pongamos un ejemplo ficticio: una empresa de servicios financieros de Estados Unidos reconocida en todo el mundo fue víctima de un sofisticado ataque de inyección dirigido a su proceso de verificación de identidad. Los atacantes aprovecharon una vulnerabilidad en los protocolos de tratamiento de datos de la empresa, lo que les permitió inyectar documentos de identidad falsificados y selfies manipulados directamente en el sistema de verificación.

El ataque consistió en interceptar las transmisiones de datos y utilizar deepfakes de alta calidad y fotos editadas para crear identidades fraudulentas de aspecto realista. A pesar de que la empresa utilizaba medidas de detección de liveness, los atacantes burlaron estas defensas con vídeos pregrabados que imitaban interacciones en tiempo real. Se crearon más de 5.000 cuentas fraudulentas, lo que provocó pérdidas financieras directas superiores a 10 millones de dólares.

Esta brecha provocó importantes pérdidas económicas y daños a la reputación de la empresa. La confianza de los clientes cayó en picado y la empresa registró un descenso del 20% en el registro de nuevas cuentas. El incidente puso de manifiesto la necesidad de mejorar el cifrado, las tecnologías avanzadas de detección de actividad y la supervisión continua para evitar ataques similares en el futuro. Desde entonces, la empresa ha aplicado estas medidas para restablecer la confianza y garantizar la seguridad de su proceso de verificación de identidad.

Mitigación de Amenazas de Deepfakes

Los deepfakes presentan un desafío significativo debido a su capacidad para crear imágenes o videos altamente realistas pero falsos. Veridas emplea algoritmos especializados para detectar deepfakes tanto en documentos de identidad como en selfies, complementando las medidas anti-inyección. Estos algoritmos trabajan junto con otras técnicas de seguridad para asegurar que el sistema pueda identificar y rechazar con precisión los intentos de deepfake.

Cumplimiento Normativo y Certificaciones

Las soluciones de Veridas no solo son robustas en sus capacidades tecnológicas, sino que también cumplen con rigurosos estándares regulatorios. En España, por ejemplo, el Centro Criptológico Nacional (CCN) estableció directrices para evaluar herramientas de identificación por video, exigiendo la detección de varios intentos de robo de identidad, incluyendo deepfakes. Veridas ha logrado una tasa de error del 0% en estas evaluaciones, demostrando la eficacia de sus medidas de seguridad.

Conclusión

Los ataques de inyección y las amenazas de deepfake representan riesgos significativos para los sistemas de verificación de identidad biométrica. Sin embargo, con técnicas avanzadas de detección y medidas de seguridad robustas, Veridas asegura que sus soluciones permanezcan seguras y confiables. Empleando estrategias integrales como la seguridad de API, la detección de cámaras virtuales y algoritmos especializados de detección de deepfakes, Veridas se encuentra a la vanguardia en la protección contra intentos sofisticados de fraude de identidad.