# Detección del fraude

#### Descripción general

La **detección del fraude** consiste en identificar intentos de suplantación, documentos falsos, identidades repetidas o comportamientos sospechosos en procesos digitales como el onboarding, la autenticación o la recuperación de cuentas. Combina biometría, análisis documental y reglas antifraude para prevenir accesos no autorizados.

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### Servicios técnicos necesarios

**Frontend (SDKs)**

SDKs para captura biométrica y documental, disponibles en:

* Android / iOS (nativo)
* Web (JavaScript)
* Frameworks híbridos (Flutter, React Native, Cordova)

> 🔗 [Acceder a la documentación de SDKs Frontend →](https://facephi.github.io/sdk-mobile-documentation/es/)

**Requisitos de licenciamiento:**

* **Web:** Dominio o puerto de localhost
* **Mobile:** Package name (Android) / Bundle ID (iOS)

**Backend (vía API REST)**

| Servicio                                         | Endpoint                             | Descripción                                                           |
| ------------------------------------------------ | ------------------------------------ | --------------------------------------------------------------------- |
| **Prueba de vida (liveness detection)**          | `POST /evaluatePassiveLivenessToken` | Detecta si el rostro es real y en vivo                                |
| **Comparación facial 1:1**                       | `POST /authenticateFacial`           | Verifica que el usuario coincida con la identidad registrada          |
| **Validación documental por morfología**         | `POST /documentValidation/v2`        | Detecta alteraciones, montajes o falsificaciones en documentos        |
| **Consulta de duplicados (1:N)**                 | `POST /users/blacklist`              | Verifica si un rostro ya existe en la base de usuarios                |
| **Integración con reglas de negocio antifraude** | (Custom/Middleware)                  | Permite orquestar condiciones lógicas para activar alertas o bloqueos |

> 🔗 [Ver documentación de APIs →](https://docs.identity-platform.io/)

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### Flujo técnico recomendado

1. **Captura del documento y validación visual (morfología)**
2. **Captura de selfie y prueba de vida**
3. **Comparación facial (1:1)**
4. **Verificación de duplicados en base 1:N**
5. **(Opcional) Envío de datos a motor de reglas antifraude del cliente**
6. **Devolución de score de riesgo o resultado del análisis**

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### Arquitectura de referencia

> 🌍 Diagrama funcional y arquitectura estándar de integración: \[enlace al diagrama] *(a incluir en Confluence o embed)*

* SDKs → Middleware antifraude → APIs biométricas/documentales → Motor de reglas (cliente)

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### Consideraciones técnicas

* Un documento legítimo puede tener información alterada: combinar validación documental con análisis biométrico es clave
* 1:N se recomienda como prevención de múltiples cuentas con la misma identidad facial
* Middleware antifraude puede incluir lógica para bloquear intentos sospechosos según score, IP, dispositivo, etc.
* Se sugiere almacenar todos los eventos para trazabilidad y análisis posterior

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### Preguntas frecuentes (FAQ)

**¿Qué pasa si el mismo rostro intenta registrarse dos veces?**\
Puede detectarse con `users/blacklist` y bloquearse el segundo intento.

**¿Se detectan deepfakes o pantallas?**\
El servicio de liveness pasivo está entrenado para identificar imágenes, pantallas, máscaras, etc.

**¿Cómo se integran las reglas antifraude?**\
A través de lógica personalizada en el middleware del cliente o con herramientas de terceros que consuman los datos generados por los SDKs/APIs.

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#### Casos relacionados

* Alta de nuevos usuarios (requiere validación antifraude integrada)
* Recuperación de contraseñas (verificación del intento previo a restaurar el acceso)
* AML Screening (detección de usuarios en listas negras o con patrones de fraude)

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#### Descarga de recursos

* SDKs y ejemplos: \[repositorio GitHub / portal privado]
* Documentación técnica completa por SDK: \[enlace]
* Diagrama funcional editable: \[enlace a Figma o PDF]

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Esta guía permite implementar mecanismos efectivos de detección de fraude, combinando tecnologías biométricas, validación documental y control de duplicados para proteger las plataformas desde el primer contacto con el usuario.
