InjecGuard no nació como producto, sino como respuesta a un problema que apareció en mesas de fraude de plataformas financieras: videos generados que llegaban al endpoint de KYC sin pasar por ninguna cámara. La historia del proyecto es la de un equipo que fue ordenando capas de defensa a medida que entendía mejor el ataque.
Los primeros meses se dedicaron a reconstruir cómo una petición de verificación podía ser sustituida antes de llegar al servicio. Revisamos registros de sesión, tiempos de respuesta y coherencia entre fotogramas en casos reales aportados por equipos de prevención de fraude. Ahí quedó claro que las comprobaciones centradas en el dispositivo no cubrían el escenario: el atacante no necesitaba una cámara, solo una llamada bien formada.
El primer prototipo no intentaba detectar rostros falsos, sino responder una pregunta más acotada: ¿este flujo se comporta como una captura en vivo o como un archivo inyectado? Comprimimos señales de ruido, consistencia temporal y respuesta a estímulos en un único veredicto por sesión. Fue tosco, pero suficiente para descartar hipótesis y descartar falsos positivos con iluminación pobre o redes lentas.
Con el prototipo en mano, el equipo decidió no vender una detección perfecta. Se optó por encadenar controles: autenticación fuerte de sesión, límites de tasa por identidad y dispositivo, validación de procedencia y análisis de contenido en el servidor. Cada capa tiene coste operativo y fricción para el usuario legítimo, así que el trabajo consistió en calibrar cuánto rigor toleraba cada flujo sin romper la experiencia de quien sí está frente a una cámara.
En las plataformas donde se probó la barrera, el cambio más visible no fue un número de bloqueos, sino la calidad de la evidencia: cada sesión sospechosa quedó documentada con las señales que la marcaron. Eso permitió a los equipos de fraude discutir casos concretos en lugar de discutir umbrales. También apareció un efecto secundario útil: los atacantes que operaban a escala dejaron de encontrar rentable el vector.
InjecGuard sigue siendo un proyecto acotado. No cubrimos todo el ciclo de identidad ni prometemos resolver el fraude financiero completo. Nos concentramos en la inyección directa en API de KYC porque es un vector concreto, medible y con víctimas claras. El resto de la historia se escribe con cada integración nueva y con cada intento que no llega a completarse.
Si tu equipo revisa sesiones de verificación y quiere contrastar señales, la conversación empieza por los registros que ya tienes. Escríbenos a info@sugarbrandsugar.com o visita contacto.
Cronología interna del proyecto InjecGuard: cómo pasamos de una hipótesis sobre inyección directa en API a un conjunto de barreras desplegadas en producción.
Durante las pruebas con equipos de fraude de dos plataformas financieras detectamos que los videos sintéticos no llegaban por la cámara, sino incrustados en la propia llamada al endpoint de verificación. Documentamos el recorrido de la petición y los puntos donde el stream podía sustituirse antes de tocar el servicio.
Construimos un conjunto de indicadores sobre el propio stream: coherencia temporal entre fotogramas, respuesta a estímulos en vivo y metadatos del contenedor. No buscábamos una prueba única, sino capas que, sumadas, hicieran inviable el ataque a escala sin castigar al usuario legítimo con mala conexión.
Movimos la decisión al servidor. Autenticación fuerte de sesión, límites de tasa por identidad y por dispositivo, y análisis de procedencia del stream antes de aceptar cualquier fotograma. La fricción para el atacante subió; la del usuario real, medida en milisegundos, apenas se movió.
La barrera corre en producción sobre flujos de KYC expuestos. Revisamos falsos positivos cada semana, sobre todo en sesiones con iluminación pobre o redes lentas, y ajustamos la ponderación de señales. El objetivo sigue siendo el mismo: que inyectar un video generado en el API deje de ser un camino rentable.
Cada etapa dejó una lección concreta sobre dónde falla la verificación remota cuando el atacante controla el stream antes de que llegue al servicio. Esa es la historia que sostiene el trabajo actual de InjecGuard.