Cédulas falsas y huellas de silicona desafían validación de identidad

El reciente caso de una mujer, capturada mientras intentaba vender por $400 millones un lote que le pertenecía a una víctima del terremoto, encendió nuevamente las alarmas sobre la vulnerabilidad del sistema de validación de identidad en Colombia. La delincuente tenía una cédula modificada y huellas dactilares impresas en moldes de silicona y adheridas a sus dedos, que al inicio lograron evadir los controles documentales y biométricos de la Notaría de Dosquebradas (Risaralda). La suplantación de identidad y el fraude documental en el país han dejado de ser delitos de oportunidad para convertirse en fenómenos cada vez más estructurados, bajo esquemas asociados al cibercrimen. Casos de suplantación Según la Superintendencia de Industria y Comercio, entre 2022 y mayo de 2026 se radicaron 13.983 reclamaciones formales por suplantación, que se suman a un acumulado histórico de más de 40.316 denuncias desde 2020 ante la Delegatura para la Protección de Datos Personales. El sector más afectado es el de las telecomunicaciones, con el 81% de los casos, seguido por los sectores financiero e inmobiliario. "Este caso en puntual, expone nuevamente la vulnerabilidad del hardware actual y los esquemas de autenticación mono biométricos que hay en varias regiones de Colombia", dice Fredy Aguiar, BDM (Business Development Manager) de Become Digital. Dice que una porción significativa de los lectores de huella en notarías y entidades financieras cuenta con más de seis años de antigüedad y carece de sistemas avanzados de prueba de vida (Liveness Detection) para contrarrestar ataques de suplantación (Spoofing) con materiales sintéticos. Advierte, sin embargo, que el problema no se limita a la antigüedad de un lector. El punto central está en qué es exactamente lo que está validando el sistema. En un proceso de identificación biométrica hay dos conceptos que suelen confundirse: el Matching y el Liveness Detection. El primero compara las características de una huella o de un rostro con una referencia almacenada y determina si existe coincidencia. El segundo, en cambio, busca determinar si detrás de esa información existe una persona real presente en ese momento. Según el directivo de Become Digital, una lectura biométrica convencional es susceptible a ataques de presentación cuando el sistema no cuenta con mecanismos suficientes para distinguir entre una característica física auténtica y una réplica. La prueba de vida incorpora elementos como el análisis de profundidad, textura, reflejos y microexpresiones para identificar intentos de suplantación. "Una lectura de patrón solo responde ‘¿a quién se parece este dato?’. La prueba de vida responde a ‘¿es un ser humano real presente en este instante, o es una biometría sintética intentando suplantar?’", señala. Pero la compañía cuestiona el por qué se ignora esta capa de seguridad en Colombia y añade que por costos percibidos, falta de actualización regulatoria y fricción operativa, ya que muchas instituciones priorizan la rapidez del proceso sobre la seguridad real. Lo realmente importante es encontrar el punto ideal entre seguridad y conversión. La realidad de hoy exige nuevas herramientas digitales, pues el fraude también las incorpora a medida que pasa el tiempo. Una fotografía puede ser utilizada para intentar engañar determinados controles faciales; un video manipulado puede servir para ataques de presentación y, en escenarios más sofisticados, la inteligencia artificial (IA) permite producir contenidos sintéticos cada vez más convincentes. Problema a escala Otro dato clave en el asunto es que la capturada, en el caso de Dosquebradas, había sido previamente detenida por pertenecer a una red criminal que falsificaba cédulas físicas para solicitar créditos vehiculares. Para un notario o un asesor comercial, detectar falsedades complejas a simple vista es prácticamente imposible. Es aquí donde la IA y la validación documental digital se vuelven claves. Esta es la tecnología actual que aplica Become Digital en diferentes sectores industriales, permitiendo un análisis forense de imágenes mediante visión artificial (computer vision). Esta tecnología es capaz de detectar inconsistencias en microimpresiones, tramas de seguridad y tipografías; verificar la refracción de luz en patrones holográficos; y realizar una validación cruzada automática. Esta solución es robusta pues integra la biometría facial con prueba de vida y análisis profundo del documento de identidad y los riesgos digitales (como la suplantación de tarjeta SIM o la calificación de riesgo de correo y teléfono) para validar la identidad completa.