Cómo superar los desafíos de ciberseguridad en la gestión de datos biométricos

Los puntos que trataremos en este tema son: 

• El horizonte de la identidad digital
• Amenazas y vulnerabilidades de la biometría
• Métricas de seguridad y la ciencia de la defensa
• La protección de los datos: criptografía y privacidad
• El marco ético: equidad, sesgo y libertades civiles
• Estrategia de implementación: privacidad desde el diseño

El horizonte de la identidad digital

Fuente: blog.truora.com

La transformación digital contemporánea ha impulsado un cambio de paradigma sin precedentes en la forma en que validamos quiénes somos en el entorno virtual y físico. Hemos transitado de un modelo basado en el conocimiento, como el uso de contraseñas o números de identificación personal (PIN), y en la posesión de objetos físicos, como tarjetas inteligentes o tokens, hacia un ecosistema con base en la biometría. 

En la actualidad, la identidad ya no es simplemente algo que el usuario tiene o sabe, sino que se ha convertido intrínsecamente en lo que el usuario es. Esta evolución hacia la biometría —que abarca desde el reconocimiento de la geometría facial y las huellas dactilares hasta el iris y la cadencia al caminar— ofrece una comodidad innegable, pero introduce aspectos críticos en la seguridad de la información. 

A diferencia de una clave alfanumérica que puede ser modificada tras una filtración, un dato biométrico es inmutable; si la representación digital de un rostro es vulnerada, el individuo enfrenta una vulnerabilidad que puede ser perpetua, dado que no puede cambiar sus rasgos biológicos básicos.

Amenazas y vulnerabilidades de la biometría

Fuente: consultoriainformatica.net

La robustez de un sistema de reconocimiento facial no debe medirse únicamente por la sofisticación de su algoritmo de comparación o "matching". La verdadera seguridad reside en la integridad de toda la cadena de procesamiento, que inicia en el sensor de captura y se extiende hasta el almacenamiento final de la plantilla biométrica. 

En este ecosistema, los adversarios han dejado atrás los métodos rudimentarios para adoptar herramientas de inteligencia artificial generativa, creando vectores de ataque cada vez más difíciles de detectar para los sistemas convencionales.

Dentro de la taxonomía de riesgos, los Ataques de Presentación, conocidos técnicamente como "spoofing", representan la amenaza más directa según la norma ISO/IEC 30107. Estos ataques consisten en presentar al sensor biométrico un artefacto o una característica humana artificial con el fin de interferir en la operación normal del sistema, ya sea para suplantar a un tercero o para ocultar la propia identidad y evadir la vigilancia. 

Los métodos más comunes y de menor costo son de tipo bidimensional. Los ataques de impresión, por ejemplo, utilizan fotografías de alta resolución del usuario legítimo que, a pesar de su sencillez, siguen siendo efectivos contra terminales básicos que carecen de sensores de profundidad o análisis de textura. 

Por otro lado, los ataques de reproducción o video-replay emplean pantallas de alta definición en dispositivos móviles para mostrar grabaciones del usuario, logrando simular movimientos naturales y parpadeos que suelen engañar a las pruebas de vida más elementales.

A medida que ascendemos en la escala de sofisticación, nos encontramos con los ataques volumétricos que emplean máscaras 3D. Estas piezas, fabricadas con materiales avanzados como silicona, látex o resinas impresas con tecnología de punta, replican con precisión la geometría facial de la víctima. 

Las versiones más complejas de estas máscaras pueden imitar la textura de la piel e incluso ser calentadas para simular el calor humano, buscando evadir los sensores térmicos de los sistemas de alta seguridad. Junto a esto, técnicas de maquillaje teatral o protésico se utilizan para alterar rasgos distintivos, buscando inducir errores en la identificación o aumentar la tasa de rechazos falsos del sistema.

Sin embargo, el desafío que más preocupa a los expertos hoy es la aparición de los deepfakes y los ataques de inyección de datos. Gracias a las Redes Generativas Antagónicas (GANs), es posible crear medios sintéticos hiperrealistas que sustituyen el rostro de una persona en tiempo real con una fidelidad que el ojo humano no alcanza a distinguir. 

En un ataque de inyección, el delincuente no interactúa físicamente con la cámara, sino que introduce el flujo de datos sintéticos directamente en el canal de comunicación del software. Al eludir el sensor físico, estos ataques invalidan los mecanismos de hardware diseñados para la detección de vida, obligando a las organizaciones a depender exclusivamente de análisis forenses digitales complejos para verificar la autenticidad del video.

Métricas de seguridad y la ciencia de la defensa

Fuente: latam.tivit.com

Para enfrentar este panorama, la industria se rige por la norma internacional ISO/IEC 30107-3, la cual define un marco estricto para evaluar la eficacia de los sistemas de detección de ataques de presentación. Es crucial que los responsables de ciberseguridad comprendan métricas como el APCER, que mide la proporción de ataques que el sistema clasifica erróneamente como genuinos. 

En entornos críticos como la banca o el control fronterizo, esta tasa de error debe ser lo más cercana a cero posible para evitar intrusiones. No obstante, existe una tensión natural con el BPCER, que representa la tasa de usuarios legítimos rechazados por error. Un sistema excesivamente rígido puede generar una fricción insoportable para el cliente, resultando en bloqueos accidentales y una experiencia de usuario negativa. 

La métrica definitiva de vulnerabilidad es el IAPMR, que combina la falla en la detección del ataque con la falla del algoritmo de comparación; certificaciones de alto nivel exigen que este valor sea prácticamente nulo.

La defensa efectiva requiere una estrategia de "defensa en profundidad" dividida en dos grandes frentes: la detección de vida y la protección de las plantillas almacenadas. La detección de vida es el componente que permite discernir si la fuente es un humano vivo presente en el momento o una representación inerte. Existen dos enfoques principales: el activo y el pasivo. 

La detección activa solicita al usuario realizar gestos específicos, como sonreír o girar la cabeza, pero esto añade pasos extras al proceso y puede ser vulnerable a deepfakes que renderizan estos movimientos a demanda. Por el contrario, la detección pasiva es preferida en entornos corporativos modernos porque opera de manera invisible, analizando micro-señales como la textura de la piel, distorsiones cromáticas o patrones de muaré sin que el usuario lo note.

Los sistemas de máxima seguridad suelen integrar hardware especializado. Los sensores infrarrojos son fundamentales, ya que la piel humana tiene una reflectancia específica bajo esta luz que las máscaras o pantallas no pueden imitar fácilmente. Asimismo, las cámaras de profundidad con tecnología LiDAR mapean la volumetría facial, descartando fotos planas al instante. 

Una de las innovaciones más prometedoras es la fotopletismografía remota (rPPG), que analiza cambios imperceptibles en el color de la piel provocados por el flujo sanguíneo con cada latido, una señal biológica prácticamente imposible de falsificar con objetos inanimados.

La protección de los datos: criptografía y privacidad

Una vez que el dato ha sido capturado, su almacenamiento representa el siguiente gran reto de ciberseguridad, regido por la norma ISO/IEC 24745. Guardar información biométrica en formatos simples es altamente riesgoso; por ello, los estándares exigen que los datos sean irreversibles y desvinculables. Aquí es donde entran en juego técnicas como la Biometría Cancelable.

Este método aplica una transformación matemática no invertible a la señal biométrica original. Si la base de datos es robada, la plantilla comprometida puede ser "cancelada" y reemplazada por una nueva mediante un cambio en los parámetros de la transformación, otorgando a la biometría una propiedad de revocabilidad similar a la de una contraseña.

Por otro lado, el Cifrado Homomórfico se perfila como la solución definitiva para la privacidad. Este avance permite realizar operaciones computacionales y comparaciones de identidad directamente sobre datos cifrados sin necesidad de descifrarlos en ningún momento. De esta forma, el sistema puede verificar la identidad de una persona comparando una muestra cifrada contra una base de datos también cifrada, obteniendo un resultado de coincidencia sin que los rasgos biométricos reales sean expuestos jamás al servidor o a terceros. Aunque históricamente ha sido un método costoso en términos de procesamiento, los avances recientes lo están haciendo viable para aplicaciones de autenticación masiva.

El marco ético: equidad, sesgo y libertades civiles

La implementación del reconocimiento facial no es una acción tecnológicamente neutra; tiene profundas implicaciones en la justicia social y la libertad individual. Uno de los problemas éticos más críticos es el sesgo algorítmico. Las evaluaciones del NIST han revelado consistentemente que muchos algoritmos presentan disparidades significativas en su rendimiento según el grupo demográfico. 

Se ha observado que las tasas de falsos positivos pueden ser hasta 100 veces mayores en rostros de personas afrodescendientes, asiáticas o mujeres, en comparación con hombres blancos. En un contexto de seguridad ciudadana, esto puede derivar en identificaciones erróneas y detenciones injustas, perpetuando sesgos sistémicos.

Por otro lado, las personas de piel oscura a menudo enfrentan mayores tasas de falsos negativos debido a limitaciones en los sensores y la iluminación, lo que resulta en una exclusión tecnológica donde sistemas de acceso básicos simplemente no funcionan para ellos.

Más allá del sesgo, existe el riesgo ético de la vigilancia masiva en espacios públicos. El despliegue de sistemas de reconocimiento facial en vivo puede crear lo que se conoce como un "efecto disuasorio" o panóptico digital. Cuando los ciudadanos saben que están siendo monitoreados de manera persistente, tienden a modificar su comportamiento, limitando su derecho a la libre asociación o a la protesta por miedo a ser perfilados. Esto plantea un desafío fundamental para las democracias: cómo equilibrar la seguridad pública con el mantenimiento de un espacio público libre de vigilancia constante y no consentida.

Normativa colombiana y estándares globales

En Colombia, el tratamiento de datos biométricos está estrictamente regulado bajo la Ley 1581 de 2012, que los clasifica como datos sensibles. Esto significa que su tratamiento afecta la intimidad del titular y su uso indebido tiene el potencial de generar discriminación. Por regla general, el tratamiento de estos datos está prohibido, a menos que se cumplan requisitos concurrentes muy rigurosos.

Primero, es obligatoria una autorización explícita, previa e informada; no se aceptan consentimientos tácitos o por conductas concluyentes. Segundo, la entrega del dato debe ser de carácter estrictamente facultativo. La ley exige informar al titular que no está obligado a autorizar el tratamiento de su biometría, y cualquier forma de coacción invalida legalmente el consentimiento. Además, la finalidad del uso debe ser específica y limitada; no es legal utilizar datos recolectados para seguridad en actividades comerciales o de marketing sin un nuevo permiso.

La Superintendencia de Industria y Comercio ha sido activa en proteger estos derechos, especialmente en el ámbito de la propiedad horizontal. A través de la Resolución 52185 de 2025, la entidad sancionó a conjuntos residenciales que condicionaban el ingreso de los habitantes al suministro de su huella o rostro. La doctrina es clara: el derecho a la vivienda y a la libre circulación no puede ser supeditado a la entrega de datos sensibles. 

Por lo tanto, todas las organizaciones que implementen estos sistemas están obligadas a ofrecer alternativas de acceso no biométricas (como tarjetas, códigos o personal de seguridad) que sean eficientes y no generen discriminación para quienes decidan no entregar sus datos.

En el sector financiero, la Circular Externa 001 de 2025 refuerza estos estándares para las Fintech, exigiendo una trazabilidad inmutable de las autorizaciones y prohibiendo el uso de biometría recolectada durante el registro de clientes para campañas comerciales posteriores sin consentimiento específico. 

A nivel internacional, el panorama es similar: el GDPR en la Unión Europea impone evaluaciones de impacto obligatorias antes de desplegar estas tecnologías, mientras que leyes como BIPA en Illinois permiten a los ciudadanos demandar a las empresas por violaciones a la privacidad incluso sin probar un daño financiero real, lo que ha elevado enormemente el riesgo legal para las corporaciones globales.

Estrategia de implementación: privacidad desde el diseño

Fuente: xentic.com.pe

Para navegar estos desafíos, las organizaciones deben adoptar la metodología de Privacidad desde el Diseño, integrando la protección del usuario desde la fase de planeación de cualquier sistema biométrico. Esto implica ser proactivos en la anticipación de riesgos y configurar los sistemas para que, por defecto, se recolecte la mínima cantidad de datos necesaria. Por ejemplo, si un acceso solo requiere una huella, no es ético ni legal capturar también el iris.

Un punto de decisión estratégica fundamental es la arquitectura del sistema: centralizada o descentralizada. La arquitectura centralizada, donde todas las plantillas se guardan en un servidor en la nube, permite una búsqueda rápida en bases de datos masivas, pero crea un "tarro de miel" extremadamente atractivo para los hackers, donde una sola brecha puede comprometer miles de identidades. 

Por el contrario, la arquitectura descentralizada o basada en el dispositivo (Edge), alineada con los estándares FIDO (Fast Identity Online), es la recomendada para la mayoría de las aplicaciones empresariales. Los estándares FIDO son especificaciones abiertas de autenticación que reemplazan contraseñas por métodos más seguros y sencillos, usando criptografía de clave pública para autenticación fuerte, como biométricos (huella, rostro) o llaves de seguridad, protegiendo contra phishing y robo de credenciales.

En este modelo, la plantilla biométrica nunca sale del dispositivo personal del usuario (como su smartphone). La verificación se realiza localmente y el servidor solo recibe una confirmación criptográfica del éxito del proceso. Esto no solo eleva la seguridad al evitar brechas masivas de datos, sino que reduce significativamente la carga de cumplimiento legal para la empresa, ya que esta no actúa como custodia de los datos sensibles.

Por último, aunque la biometría ofrece un camino prometedor hacia una mayor seguridad y eficiencia, su éxito depende de una gestión holística. Las empresas deben validar técnicamente a sus proveedores mediante certificaciones internacionales como ISO 30107 e informes de NIST sobre sesgo. 

Al mismo tiempo, deben garantizar que el consentimiento sea siempre libre y que existan alternativas reales para los usuarios. Solo a través de un compromiso genuino con la ética, la ciberseguridad avanzada y el respeto a la autonomía humana, la tecnología biométrica podrá alcanzar su pleno potencial en una sociedad que valora su privacidad.