La biometría de comportamiento es una de las herramientas de los métodos de autenticación continua, y se está consolidando como una pieza clave en la lucha contra el fraude digital. A diferencia de otras tecnologías biométricas más conocidas, como el reconocimiento facial o la verificación por voz, que se basan en lo que un usuario es, la biometría de comportamiento analiza lo que un usuario hace. Es decir, cómo escribe, cómo se mueve por una web o cómo interactúa con un dispositivo.
Estos patrones de comportamiento, únicos e invisibles, forman una firma digital que es muy difícil de imitar, incluso para los atacantes más sofisticados. Por ejemplo, mientras una persona legítima suele escribir su contraseña pulsando tecla por tecla, un estafador probablemente la copiará y pegará. Esta diferencia, junto a miles de señales más, permite detectar anomalías en tiempo real sin afectar la experiencia del usuario.
En este blog, te contamos cómo funciona esta tecnología, qué amenazas combate, cómo puede transformar la seguridad en sectores clave como la banca, las fintech o los seguros y cómo Facephi la aplica a través de su solución Behavioural Biometrics, diseñada para ofrecer una protección antifraude avanzada, proactiva y sin fricciones.
¿Cómo funciona la biometría de comportamiento?
Esta tecnología se basa en estudiar los patrones digitales que cada persona genera al interactuar con un dispositivo. Así, es posible evaluar el riesgo de forma continua a lo largo de toda la sesión del usuario, desde el inicio hasta el cierre.
En el caso de Facephi Behavioural Biometrics, la solución recopila y analiza más de 3.000 señales distintas utilizando inteligencia artificial y machine learning. Gracias a este análisis profundo, el sistema genera un perfil conductual único para cada usuario, que permite identificar cualquier desviación respecto a su comportamiento habitual.
¿Qué tipo de señales analiza?
Para crear este perfil conductual único, Facephi Behavioural Biometrics evalúa señales como:
- Typing biometrics: velocidad, ritmo y patrones de escritura.
- Mouse biometrics: trayectoria, clics y desplazamientos del ratón.
- Mobile biometrics: movimientos del dispositivo, presión en pantalla, gestos.
Estas señales permiten identificar desviaciones respecto al comportamiento habitual del usuario, lo que ayuda a detectar intentos de fraude en tiempo real.
Pero la tecnología va más allá. También tiene en cuenta el contexto técnico y ambiental de cada interacción para obtener un análisis más preciso. Este enfoque contextual incluye:
- Datos del dispositivo y de la red: sistema operativo, tipo de conexión, proxies, VPNs…
- Geolocalización IP y GPS, SIM, accesibilidad y más.
- Indicadores de malware: firmas, tráfico sospechoso, permisos anómalos…
Todo este análisis se traduce en un scoring de riesgo dinámico y continuo, capaz, por ejemplo, de detectar un intento de acceso desde un dispositivo desconocido que copia y pega credenciales, disparando una alerta y bloqueando la sesión antes de que se complete. que se ajusta en tiempo real sin generar fricción para el usuario legítimo.
Amenazas clave que resuelve la biometría de comportamiento
Protección contra Account Takeover (ATO)
Uno de los mayores retos actuales en ciberseguridad es el Account Takeover (ATO), o apropiación de cuentas. Se produce cuando un atacante consigue acceso a las credenciales de un usuario legítimo y entra en su cuenta.
Aquí es donde la biometría de comportamiento marca la diferencia. Al monitorear cada sesión en tiempo real y combinar datos actuales e históricos, la solución puede detectar comportamientos sospechosos al instante. Además, adapta las defensas sin generar fricción para el usuario, manteniendo una experiencia fluida.
Detección de fraude en Apertura de Nueva Cuenta (NAF)
Otra amenaza creciente es el fraude de cuentas nuevas (NAF). En este caso, los estafadores crean cuentas falsas, a menudo con identidades robadas o sintéticas, para cometer delitos financieros, estafas o blanqueo de capitales. Muchas veces el atacante supera los controles iniciales y consigue operar como si fuera un usuario legítimo.
Gracias al análisis conductual, Facephi Behavioural Biometrics es capaz de:
- Detectar comportamientos sospechosos y patrones de fraude en tiempo real.
- Evitar intentos de toma de control desde el inicio.
- Generar un scoring preciso para identificar cuentas fraudulentas.
- Distinguir entre usuarios legítimos y posibles atacantes.
Todo ello se traduce en un sistema que protege desde el inicio y reduce drásticamente el riesgo de que cuentas fraudulentas pasen los filtros de seguridad.
Ventajas de integrar la biometría de comportamiento en tus soluciones antifraude
Incorporar esta tecnología en tu ecosistema de ciberseguridad no solo mejora la protección, sino que también optimiza recursos y eleva la experiencia del usuario. Entre sus principales beneficios destacan:
- Automatización inteligente del análisis de riesgo con IA adaptativa.
- Protección proactiva y sin fricción frente al crimen financiero.
- Reducción de costes operativos, al eliminar tareas manuales innecesarias.
- Protección de los usuarios legítimos, evitando accesos fraudulentos.
En un mundo donde la identidad digital se está convirtiendo en el nuevo perímetro de seguridad, proteger a tus usuarios sin obstaculizar su experiencia es más importante que nunca. Los métodos tradicionales ya no son suficientes, la biometría de comportamiento representa un cambio de paradigma. Permite detectar el fraude antes de que ocurra, sin afectar la fluidez de la experiencia del usuario. Solicita una demo de nuestra solución de biometría de comportamiento y descubre cómo prevenir fraudes antes de que ocurran.