Sistema de recolección de información
Enfoque
Nuestro Estrictomodelo -de Biometríadetección Comportamentalde
fraude Lase basa en la recolección y análisis de múltiples variables que describen el comportamiento del usuario, el contexto de uso, el estado del dispositivo, y otros factores del entorno digital. Esta información permite construir perfiles únicos que, al ser evaluados mediante inteligencia artificial, permiten identificar patrones legítimos, atípicos o potencialmente fraudulentos.
Toda esta recolección se realiza de forma enpasiva, sin interrumpir la experiencia del usuario, y sirve como base para el cálculo de un puntaje de riesgo que usasayuda a prevenir accesos maliciosos o actividades no autorizadas.
A continuación, se detallan las categorías de información recolectada por el sistema.
Elemento recolectado
Descripción
Forma de uso del celular
LaPatrón formaindividual quede usasinteracción tucon el dispositivo.
Uso de la pantalla táctil
LaRitmo, formapresión comoy usatrayectorias tual tocar o deslizar.
Uso del teclado
Velocidad de tipeo, presión y combinación de teclas.
Uso del mouse
LaMovimiento formadel como usas tu teclado
Lacursor, velocidad
cony clics.
Uso de atajos
Detección de teclas rápidas o combinaciones comunes.
Tamaño del dedo y huella
Dimensiones inferidas a partir de la
queinteracción tipeastáctil.
Si
usasatajosMovimiento Tamañodel dispositivo
Análisis de
tuestabilidad, huellainclinación dactilary El tamañopatrones de
tumovimiento.
dedo
Que
tanto
mueves
al
usarlo
Enfoquede Amplio - Contextocontexto y Ambiente
preferencias del usuario
Elemento recolectado
Descripción
Preferencias del tema
(Color,Configuraciones tamañocomo decolor, fuente)fuente, Dondecontraste, usasmodo tuclaro/oscuro, celularetc.
Qué
tipo
Tipo de dispositivo
usasSistema operativo (Android o iOS)
, Quefabricante, browsermodelo.
usas
Que
operadorNavegador usasutilizado
Navegador web en uso y su versión.
Operador móvil
Proveedor de red celular.
Aplicaciones
instaladas
Lista de aplicaciones activas o instaladas en el dispositivo.
Ubicación de uso
Entornos recurrentes desde los que
tienesse instaladasaccede (hogar, Categoríastrabajo, deetc.).
Informacióngeneral del Dispositivo
dispositivo
Elemento recolectado
Descripción
Zona horaria
configuradae idioma
Idioma(s)Configuración configurado(s)local del Marcasistema y
preferencias de idioma.
Marca, modelo
y sistema operativo
Identificación técnica del
dispositivohardware y Sistemasoftware operativodel dispositivo.
Configuraciones de usuario
Personalizaciones hechas por el usuario a nivel del sistema.
Configuraciones internas
Parámetros operativos internos del sistema.
Permisos otorgados
Accesos habilitados por el usuario (ubicación, cámara, etc.).
Fuentes instaladas
Tipografías presentes en el sistema operativo.
Estado del dispositivo
Información
sobrepermisos
Fuentes
instaladasElemento recolectado
Descripción
Estado
dely Dispositivo
Estadonivel de
labatería
bateríaCarga Estadoactual dey cargasi el dispositivo se encuentra cargando.
Tiempo de actividad
delTiempo dispositivotranscurrido desde el último reinicio o encendido.
Tamaño de pantalla
EstadoResolución dey comparticióndimensiones físicas del display.
Compartición de pantalla
Si el contenido del dispositivo se está transmitiendo.
Sensores Ambientalesambientales
Elemento recolectado
Descripción
Cantidad de luz
Nivel de luminosidad detectado en
lael habitaciónambiente.
Presión barométrica
Información útil para detectar altitud o entorno cerrado.
Información de Ubicaciónubicación
Elemento recolectado
Descripción
Ubicación aproximada
(Estimación basada en
red)redes móviles o Wi-Fi.
Ubicación precisa
(Coordenadas basadas en GPS
+y red)triangulación de red.
Ubicación basada en IP
Geolocalización aproximada mediante la dirección IP del dispositivo.
Información de SIM y Telefoníatelefonía
Elemento recolectado
Descripción
Número de teléfono
(siSi está
disponible)disponible en el dispositivo.
ID de SIM
(siy estáoperador
disponible)Identificación Operadorúnica dedel lachip SIMy su proveedor.
Número de SIMs activas
Cuántas tarjetas SIM están funcionando en el equipo.
Estado de llamadas
(Estado actual: en llamada,
timbrando,timbrando o sin
llamada)actividad.
Conectividad de Redred
Elemento recolectado
Descripción
Red celular
activa
Redy Wi-Fi actual
Nombre y tipo de redes conectadas.
Historial de redes Wi-Fi
(Redes utilizadas previamente si
estáestán disponible)disponibles.
Redes Wi-Fi escaneadas
cercanasRedes disponibles detectadas en el entorno.
Dirección MAC
dee Wi-FiIP
(siIdentificadores está disponible)
Adaptadoresúnicos de red
disponiblesdel Suitesdispositivo.
Adaptadores y cifrado
Información técnica de
cifrado utilizadas
Dirección IP públicaconectividad y
localseguridad.
(si
está
disponible)
Encabezados de red
(networky headers)proveedor
ProveedorInformación de
serviciosprotocolo y proveedor de Internet (ISP)
.
Dispositivos Cercanoscercanos
Elemento recolectado
Descripción
Dispositivos Wi-Fi cercanos
Equipos visibles en la red inalámbrica del entorno.
Dispositivos Bluetooth
cercanosEquipos con conexión Bluetooth disponibles o próximos.
Metadatos Adicionalesadicionales del Dispositivodispositivo
Elemento recolectado
Descripción
Datos clave de configuración
Información adicional usada para la identificación contextual.
Lista de redes Wi-Fi disponibles
(escaneadas)Redes detectadas durante el escaneo.
Dirección MAC del dispositivo
Identificador único de red del hardware (si está disponible)
.
La recolección estructurada y pasiva de información descrita anteriormente no solo permite una comprensión detallada del contexto digital y comportamental de cada usuario, sino que constituye la base operativa del modelo de detección de fraude implementado por nuestra solución.
Cada dato recolectado es procesado por un conjunto de modelos de inteligencia artificial que operan de forma simultánea y complementaria, permitiendo:
La construcción de un modelo de comportamiento individual del usuario, basado en su forma única de interactuar con el dispositivo (biometría comportamental).
La comparación con modelos generales de comportamiento legítimo y fraudulento, que han sido entrenados con grandes volúmenes de datos históricos.
La identificación de patrones asociados a defraudadores previamente detectados, permitiendo respuestas más rápidas y acertadas ante eventos conocidos.
Adicionalmente, gracias al análisis del entorno, redes, ubicación, configuración del dispositivo y sensores ambientales, se puede detectar:
Cambios atípicos de contexto, como conexiones desde ubicaciones inusuales o dispositivos no habituales.
Relaciones entre sesiones aparentemente independientes, mediante análisis relacional basado en grafos, que permite visualizar estructuras de fraude organizadas (usuarios compartiendo red, dispositivo o patrón de comportamiento).
Cálculo del score de riesgo
Toda esta información se integra en una arquitectura basada en inteligencia artificial que analiza los modelos individuales y colectivos en tiempo real. El resultado de este análisis es un score unificado de riesgo, que refleja con alta precisión la probabilidad de que una sesión sea legítima o fraudulenta.
Este score se convierte en un indicador clave para tomar decisiones automatizadas o asistidas sobre accesos, transacciones o actividades en plataformas digitales, elevando los niveles de seguridad sin comprometer la experiencia del usuario.
