Las tecnologías biométricas ofrecen comodidad, pero no garantizan seguridad absoluta. Hasta un 20–30% de los sistemas comerciales pueden ser vulnerables a suplantación facial o de huella en condiciones reales. Para las entidades financieras, la palabra clave no es “biometría”, sino biometría robusta y multifactor, combinada con análisis de comportamiento.
¿Son realmente seguras las tecnologías biométricas para la banca digital en 2025?
Las entidades financieras han adoptado la biometría como el nuevo estándar de autenticación. Pero ¿hasta qué punto reconocimiento facial y huella digital ofrecen una protección suficiente frente a ataques cada vez más sofisticados?
¿Por qué la biometría no es infalible (y qué vulnerabilidades deben preocupar a los bancos)?
Aunque las credenciales biométricas son únicas y difíciles de replicar, siguen expuestas a técnicas de ataque avanzadas. Los riesgos más relevantes hoy incluyen:
- Suplantación mediante deepfakes 2.0, capaces de emular gestos, luz y textura de la piel en tiempo real.
- Máscaras 3D hiperrealistas, que engañan a sensores no dotados de detección de vida (liveness).
- Clonado de huellas desde superficies o fotografías en alta resolución.
- Falsos positivos, especialmente en sistemas mal calibrados o entrenados con datasets insuficientes.
Cada uno de estos fallos ocurre no solo por la tecnología en sí, sino por cómo se implementa, integra y valida en cada aplicación bancaria.
¿Por qué dos apps con la misma biometría ofrecen niveles de seguridad distintos?
La diferencia radica en los controles adicionales y en el diseño de arquitectura. Algunos factores críticos:
- Calidad y certificaciones del proveedor biométrico (ej. ISO/IEC 30107-3 para liveness).
- Uso de biometría pasiva vs. activa.
- Protección del modelo y del vector biométrico en reposo y tránsito.
- Integración con otros factores de riesgo (ubicación, dispositivo, historial de acceso).
En otras palabras: la biometría no es segura o insegura por sí sola; lo es la cadena completa de validación.
¿Qué combinación de capas de seguridad funciona realmente en banca?
Los bancos líderes ya no se basan en un único mecanismo. La tendencia es el “biometric MFA”, donde la biometría es solo el inicio.
Capas recomendadas:
- Biometría con liveness avanzado
- Análisis de comportamiento del usuario (UBA)
- Detección de patrones anómalos de acceso
- Identificación del dispositivo y reputación
- Validación transaccional contextual
Ejemplo práctico:
Una app puede permitir acceder con reconocimiento facial, pero exige verificación por comportamiento + token criptográfico para transacciones críticas.
¿Cómo ayuda Entelgy Security América a detectar vulnerabilidades antes que un atacante real?
En Entelgy Security América realizamos ejercicios de Red Team que simulan ataques físicos y digitales contra los sistemas biométricos de una organización.
Estas pruebas incluyen:
- Intentos controlados de suplantación facial mediante deepfakes.
- Pruebas de máscaras 3D y técnicas de bypass.
- Evaluación de liveness y resistencia anti-spoofing.
- Análisis integral del flujo de autenticación.
El objetivo: descubrir dónde falla el sistema y fortalecerlo antes de que ocurra un ataque real.
