Cómo evitar que los vídeos de ejecutivos deepfake activen los pagos

Bastan menos de 5 segundos de audio público de un vídeo de LinkedIn para que un estafador clone la voz y la cara de su director general. 

En el tiempo que ha tardado en leer esta frase, podría haberse lanzado un ataque de fraude ejecutivo contra el departamento financiero de alguien. 

¿Es su prevención del fraude en los pagos lo bastante rápida para detectar un deepfake?

¿Y qué está haciendo ahora mismo para detectarlo?

En este blog, desglosaremos los diferentes tipos de fraude de vídeo ejecutivo, las técnicas que utilizan los estafadores y las principales señales de alarma a las que hay que prestar atención. También aprenderás cómo puedes utilizar la IA para prevenir estos ataques antes de que el dinero salga de tu cuenta.

Vamos a sumergirnos.

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Principales conclusiones

• El fraude ejecutivo de Deepfake causó $410M en pérdidas en la primera mitad de 2025.

• Los delincuentes utilizan intercambios de caras, clonación de voces y técnicas de manipulación de vídeo en directo.

• Los detectores de vídeo de IA pueden detectar pequeños fallos visuales y sonoros que los humanos pasan por alto, y lo hacen al instante.

• Cuando se realizan comprobaciones de vídeo con IA en la fase de aprobación del pago, se pueden bloquear los vídeos falsos antes de que se envíe el dinero.

• La combinación de las comprobaciones de vídeo con IA con la verificación de devolución de llamada y la doble aprobación elimina el punto débil al que se dirigen la mayoría de los ataques fraudulentos.

• En 2026, para acabar con el fraude en los pagos será necesaria la detección automatizada mediante IA. El juicio humano por sí solo ya no es suficiente.

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¿Qué son los vídeos ejecutivos que desencadenan pagos?

Los vídeos ejecutivos que activan pagos son vídeos grabados o en directo que piden o insinúan que un miembro del equipo financiero debe mover dinero. 

Los hay de tres tipos:

• Grabaciones de aprobación del CEO

Vídeos pregrabados en los que el director general aprueba una transferencia, un pago a un proveedor o una adquisición. Legítimamente, son para auditorías o comunicación entre zonas horarias.

Ejemplo de fraude: Los atacantes entrenan a la IA con grabaciones públicas de CEO (como LinkedIn, llamadas de ganancias, entrevistas de televisión) y generan un vídeo falso aprobando un pago.

Finanzas ve la cara y la voz del CEO, cree que es real y procesa la transferencia sin cuestionarla.

• Vídeos de autorización para directores financieros

Llamadas en directo o grabadas del Director Financiero autorizando grandes transacciones. Los directores financieros son objetivos clave porque su aprobación conlleva la máxima autoridad.

• Comunicaciones financieras internas

Vídeos de aspecto rutinario enviados a través de Slack o Teams para eludir los protocolos estándar de prevención del fraude en los pagos.

Ejemplo de fraude:

Ejecutivos italianos (principios de 2025) - Pérdida de más de 1 millón de euros: Los delincuentes clonaron las voces y caras de varios líderes para suplantar a un equipo ejecutivo italiano, lo que provocó una pérdida de más de un millón de euros antes incluso de que se realizara el primer barrido de detección de deepfakes.

Crece la amenaza del fraude ejecutivo de Deepfake

El fraude ejecutivo impulsado por Deepfake se dispara. Pérdidas $410M en el primer semestre de 2025, y los humanos sólo pueden detectar una pequeña proporción de este número.

Veamos algunos ejemplos de fraude ejecutivo:

Arup, Hong Kong (febrero de 2024) - Pérdida de $25M: Una empleada de finanzas se unió a una videollamada que parecía incluir a su director financiero y a sus colegas. La llamada fue generada por inteligencia artificial a partir de grabaciones de reuniones antiguas.

Realizó 15 transferencias por un total de HK$200M antes de confirmar las instrucciones.

Multinacional de Singapur (Mar 2025) - Pérdida $499K: Un director financiero aprobó una llamada de Zoom en la que aparecían un director financiero y un equipo directivo generados por IA.

La transferencia se realizó porque la llamada se enmarcó como una adquisición urgente. Sin un detector de vídeo de IA, el ojo humano no tenía ninguna posibilidad.

Ferrari (Jul 2024) - Ataque detenido: Los estafadores clonaron la voz del director general en WhatsApp para solicitar una transferencia confidencial. Los ejecutivos hicieron una pregunta de verificación que la IA no pudo responder. No se perdió ningún fondo.

Técnicas utilizadas por los estafadores para manipular vídeos

Técnica	Cómo funciona	Por qué es peligroso
Intercambio de caras / Vídeo Deepfake	La IA se entrena con vídeos de un ejecutivo y coloca su cara en el cuerpo de otra persona. Puede trabajar en directo o en vídeos grabados.	Parece muy real. Elude la detección visual básica de deepfake.
Clonación de voz	La IA copia la voz de una persona utilizando unos segundos de audio de entrevistas, llamadas o discursos.	Suena real; hace que el fraude ejecutivo sea difícil de cuestionar
Inyección facial en tiempo real	El software sustituye el rostro de una persona durante una videollamada en directo mediante una cámara virtual.	Permite conversaciones completas en directo mientras apareces como ejecutivo.
Reuniones falsas de varias personas	Los atacantes crean una videollamada completa con varios participantes falsos.	Parece más creíble porque muchos colegas parecen estar de acuerdo.
Investigación OSINT (Investigación de datos públicos)	Los estafadores recopilan vídeos públicos, organigramas e información empresarial antes de atacar.	Hace que el intento de fraude ejecutivo sea muy selectivo.
Suplantación de plataformas y canales	Los vídeos falsos se combinan con correos electrónicos, cuentas de WhatsApp o mensajes de chat falsos.	Los canales múltiples hacen que la estafa parezca más real.
Fraude como servicio	Las herramientas Deepfake y los kits de estafa se venden en línea a bajo precio.	Cualquiera puede realizar estafas avanzadas. Muy bajo coste, muy alta remuneración.

Señales de vídeos de ejecutivos potencialmente manipulados

Estas son algunas de las banderas rojas de deepfake que un detector de deepfake fiable puede detectar automáticamente:

Señales visuales

• Parpadeo: Parpadea muy poco o en momentos extraños.
• Sincronización labial: La boca y la voz no coinciden.
• Bordes de la cara: La cara se ve borrosa o difusa alrededor del pelo/cuello.
• Vista lateral: La cara se ve mal cuando giran la cabeza.
• Cabeza congelada: El cuello y los hombros no se mueven con naturalidad.
• Reflejos: Los ojos o las gafas no coinciden con la iluminación.
• La piel: Demasiado lisa o de aspecto falso.
• Iluminación: Las sombras no combinan con la habitación.
• Prueba de la mano: Los objetos delante de la cara causan efectos extraños.

Señales acústicas

• Voz de robot: demasiado limpia o poco natural.
• Pausas extrañas: Dudas extrañas al hablar.
• Sin ruido de fondo: Sonido demasiado perfecto para la sala.
• Cambios de acento: La voz suena ligeramente apagada para la gente que los conoce.

Comportamiento y contexto

• Urgente + secreto: Te presiona para que actúes rápido solo.
• Plataforma equivocada: Utiliza aplicaciones personales para eludir la detección automática del fraude.
• Sin doble verificación: Evita la verificación a través del número oficial.
• Omisión de normas: Ignora los pasos normales de prevención del fraude en los pagos.

Pruebas rápidas en directo

• Pídeles que muestren una vista lateral.
• Mira si su cara muestra fallos.
• Sacar la lengua para detectar errores.
• Realice una comprobación de verificación de vídeo de IA en directo preguntando algo que sólo ellos sabrían.
• Finaliza la llamada y llama al número oficial para confirmar.

Cómo la IA puede detectar el fraude en el vídeo ejecutivo

Los estudios demuestran que las personas no pueden identificar con precisión los deepfakes de alta calidad, y la tecnología avanza más rápido que la formación humana.

Tenemos que utilizar IA avanzada para detectar fraudes basados en IA;

• Detector de Deepfake: Detecta imágenes sintéticas

El detector de falsificaciones Deepfake Detector de TruthScan protege a los equipos financieros de los fraudes en los vídeos de los ejecutivos al detectar manipulaciones que los humanos no pueden ver.

Necesidad de captar manipulaciones sutiles? → Detecta pequeñas incoherencias faciales, cutáneas y de iluminación que los ojos en tiempo real pasarían por alto.

Necesita verificar el comportamiento natural? → Señala los vídeos en los que la IA no consigue reproducir el movimiento humano real.

Necesita examinar el propio archivo? → Examina las huellas digitales para demostrar si un vídeo ha sido manipulado o generado por IA.

Necesidad de detectar participantes falsos? → Detecta a los colegas generados por la IA en las llamadas de grupo, lo que evita los ataques de ingeniería social.

Necesitas protección en tiempo real? → Supervisa las videollamadas a medida que se producen para que las solicitudes sospechosas no desencadenen pagos.

Necesita ayuda para el flujo de trabajo automatizado? → Señala, retiene o escala automáticamente los vídeos sospechosos, manteniendo a los equipos financieros centrados en las amenazas reales.

Necesita precisión a nivel empresarial? → 99%+ detección con puntuaciones de confianza y marcas de tiempo para auditorías internas, investigaciones de fraude e informes normativos.

• Detector de vídeo AI

El detector de vídeo TruthScan AI analiza cada pago vinculado a vídeo antes de su aprobación, marcando el contenido sospechoso con puntuaciones de confianza.

Necesita poner fin a los pagos falsos? → La puerta de verificación previa retiene automáticamente los vídeos sospechosos para que no desencadenen un pago.

Necesidad de comprobar todas las comunicaciones? → TruthScan analiza conjuntamente vídeo, audio y texto para detectar instrucciones relacionadas,

Necesita asistencia para grandes volúmenes? → La API y el procesamiento masivo gestionan cientos de vídeos sin ralentizar los flujos de trabajo.

Necesitas protección contra llamadas en directo? → La extensión del navegador avisa al instante durante las videollamadas.

Necesitas adelantarte al fraude de la IA? → Las actualizaciones continuas atrapan los últimos deepfakes.

Integración de la verificación en los flujos de pago

Para reforzar la prevención del fraude en los pagos, integre la verificación directamente en su flujo de trabajo:

Paso 1: Proyección de vídeo previa a la autorización

La IA comprueba cada vídeo mediante un detector Deepfake antes de aprobarlo. Los vídeos marcados pasan a un revisor humano.

Paso 2: Doble autorización

Los pagos de alto valor requieren dos aprobaciones independientes desde canales distintos.

Paso 3: Devolución de llamada fuera de banda

Confirme las instrucciones a través de un canal independiente de confianza, como una llamada, Slack verificado o en persona.

Paso 4: Puntuación de anomalías

Combine señales de riesgo (alto valor, cuenta nueva, fuera de horario, urgencia, desajuste de plataforma) con la puntuación de vídeo para activar una verificación adicional.

Paso 5: Sólo canales verificados

Permita pagos sólo a través de plataformas corporativas aprobadas. Ignora correos electrónicos personales, WhatsApp o enlaces no verificados.

Paso 6: Credenciales C2PA

Utilice firmas criptográficas en los vídeos internos. Cualquier vídeo manipulado o generado por IA no supera la verificación de vídeo de IA.

Estrategias para reducir el fraude en el vídeo ejecutivo

He aquí cómo pueden protegerse las organizaciones.

# 1 - Formar a los equipos financieros para la suplantación de identidad con IA

Los empleados deben practicar ataques deepfake simulados y aprender la verificación bajo presión:

Formación	Importancia
Verificación de devolución de llamada	Evita que los atacantes utilicen números de teléfono o correos electrónicos falsos
Controles de vídeo en directo	El movimiento de la lengua, el perfil lateral y las pruebas de oclusión detectan falsificaciones.
Protocolo de retención de pagos	Permite al personal pausar las transacciones con seguridad
Proceso de escalada	Garantiza que las solicitudes sospechosas lleguen rápidamente a seguridad

# 2 - Palabras seguras para la verificación

En lugar de confiar únicamente en el vídeo, establezca frases preestablecidas o preguntas de desafío para evitar el fraude ejecutivo:

• Conocido sólo por un grupo pequeño y definido.
• Si un ejecutivo no puede proporcionarla, se da por terminada la interacción y se alerta a seguridad.
• Ha detenido con éxito verdaderos ataques en la sala de juntas.

# 3 - Asegurar la huella digital de los ejecutivos

Los vídeos públicos alimentan los modelos de IA de deepfake. Reduzca la exposición para protegerse de las derivaciones automatizadas de detección de fraudes:

Acción	Propósito
Auditoría de los vídeos/audios de ejecutivos existentes	Conozca lo que hay disponible en Internet para entrenar modelos de IA
Limitar las grabaciones de alta resolución y con luz limpia	Dificulta a los atacantes la creación de falsificaciones realistas
Informe ejecutivo	Asegúrese de que el personal comprende que toda grabación pública es material potencial de ataque
Equilibrar la presencia pública	Mantenga las necesidades de inversores, prensa y marketing, pero publique deliberadamente

# 4 - Aplicar la confianza cero a las instrucciones financieras

Nunca confíes únicamente en el vídeo, la voz o el correo electrónico. Verifícalo siempre por otro canal.

• Las políticas deben permitir al personal pausar los pagos incluso bajo presión ejecutiva.
• Eliminar la urgencia y la autoridad rompe la ventaja psicológica del ataque.

# 5 - Seguros y pruebas de ciberseguridad

Estrategia	Propósito
Seguros con cobertura contra el fraude de IA	Protege contra la ingeniería social deepfake y la interrupción de la actividad empresarial
Pruebas de penetración y ejercicios de equipo rojo	Simula ataques para garantizar que los procesos de devolución de llamada y verificación funcionan en la práctica.

# 6 - Cumplir la nueva normativa

• Ley de AI de la UE (agosto de 2025): Todos los deepfakes deben estar claramente etiquetados.
• Ley US TAKE IT DOWN: Criminaliza los deepfakes íntimos no consentidos.
• Orientaciones de FinCEN: Consulte FIN-2024-DEEPFAKEFRAUD cuando informe sobre actividades sospechosas.
• Los sectores regulados deben documentar las medidas adoptadas para prevenir el fraude.

Cómo TruthScan mejora la seguridad de los pagos por vídeo

TruthScan es una plataforma de detección de fraudes mediante inteligencia artificial que protege a más de 250 millones de usuarios de vídeos, imágenes, audio y texto falsos.

Ofrece seis funciones clave a las organizaciones que aseguran los pagos a través del vídeo ejecutivo:

1. Compruebe los vídeos en la puerta de flujo de trabajo
   Se conecta a sus sistemas de pago y comunicación. Cada vídeo se escanea automáticamente, de modo que su equipo solo ve los que parecen sospechosos.
   
2. Análisis forense completo con registros

Cada resultado incluye una puntuación de confianza, una marca de tiempo y detalles. Esto le proporciona una pista de auditoría completa para el cumplimiento y las investigaciones.

3. Detección de IA siempre actualizada
   El detector de falsificaciones TruthScan actualiza sus modelos a medida que aparecen nuevas herramientas de IA. Obtendrás la protección más reciente antes de que los estafadores se pongan al día.
   
4. Detectar el fraude en todos los canales
   No sólo comprueba el vídeo. Analiza audio, imágenes, correos electrónicos y chats para detectar ataques coordinados.
   
5. Diseñado para grandes volúmenes empresariales
   Maneja grandes cantidades de vídeos con facilidad. Los modelos personalizados alcanzan una precisión de 99%+, incluso para grandes cargas de trabajo.
   
6. Protección en tiempo real durante las llamadas
   Una alerta del navegador muestra si un vídeo es falso mientras se produce la llamada, antes de que se realice ningún pago.

Hable con TruthScan sobre la protección de pagos frente a falsificaciones profundas

Un solo ataque deepfake con éxito puede costar a una organización $500.000 o más, aunque la tecnología para lanzarlo puede costar menos de $2. Esa es la magnitud de la amenaza.

Puede evitar pérdidas masivas integrando la verificación por vídeo basada en IA directamente en los flujos de trabajo de aprobación de pagos.

• Detenga las solicitudes de pago fraudulentas antes de que se tramiten
• Protección de llamadas en tiempo real para autorización ejecutiva
• Registros de auditoría para el cumplimiento y la investigación
• Actualizaciones continuas para detectar las últimas herramientas de deepfake

TruthScan proporciona herramientas de verificación de vídeo de IA y detección de falsificaciones profundas de nivel empresarial. Con la integración de API, puede asegurarse de que cada vídeo ejecutivo se verifica antes de que se realice un pago.

Programe una demostración o consulte con el equipo de TruthScan en Truthscan.com para evaluar su exposición y crear un sistema de verificación de pagos listo para 2026.