Incode lanza TrustGraph para detectar fraudes digitales entre instituciones
La tecnología permite compartir señales de riesgo entre organizaciones sin concentrar registros personales y busca identificar ataques que atraviesan distintas plataformas.
La automatización de los ataques digitales está obligando a bancos, fintechs y plataformas de comercio electrónico a replantear sus estrategias de seguridad. Ante este escenario, la empresa Incode lanzó TrustGraph, una red de inteligencia que permite conectar señales de fraude entre organizaciones sin intercambiar registros de clientes ni concentrar información personal en una base de datos centralizada.
La herramienta, presentada el 14 de octubre, busca identificar actividades sospechosas que pueden pasar inadvertidas cuando un atacante prueba distintos sistemas. Los intentos suelen parecer operaciones independientes para cada institución, debido a que las entidades únicamente tienen visibilidad sobre sus propias plataformas.
Durante su programa de adopción temprana, TrustGraph identificó hasta 53 casos adicionales de fraude por cada 100 que los modelos existentes de una organización ya detectaban.
La tecnología también incorpora señales positivas para reconocer a clientes legítimos y evitar verificaciones innecesarias durante el acceso a servicios digitales.
Cómo funciona la red de inteligencia contra el fraude
De acuerdo con Ricardo Amper, fundador y director ejecutivo de Incode, los atacantes aprovechan que cada institución observa únicamente las interacciones que ocurren dentro de sus sistemas.
La propuesta de TrustGraph consiste en convertir esos intentos individuales en señales que otras organizaciones participantes puedan consultar para reconocer patrones de riesgo.
A diferencia de los modelos tradicionales de colaboración antifraude, que pueden requerir el intercambio o la concentración de registros de clientes, la plataforma utiliza una arquitectura entre pares. Los datos originales permanecen bajo resguardo de la institución que los recopila, mientras que las demás pueden consultar señales sin acceder directamente a esa información.
Para hacerlo, emplea mecanismos criptográficos desarrollados a partir de patentes de Identiq, empresa adquirida por Incode en junio de 2026. Entre ellos se encuentra la computación segura multiparte (SMPC, por sus siglas en inglés), que permite comparar información sin revelar los datos originales.
México enfrenta nuevos desafíos de ciberseguridad
La propuesta llega en un contexto de mayor automatización de los ataques digitales. Un agente de inteligencia artificial puede probar continuamente sistemas de registro, modificar información después de recibir un rechazo y trasladar sus intentos a diferentes organizaciones.
El estudio Ciberseguridad, habilitador de confianza y competitividad, elaborado por Incode y Endeavor, señala que 41% de las organizaciones en México depende por completo de contraseñas tradicionales.
Además, Incode estima que la inteligencia artificial impulsará más de 60% de los intentos de fraude para finales de 2026. La automatización permite modificar estrategias y ejecutar operaciones de manera continua, lo que dificulta reconocer patrones cuando los ataques se distribuyen entre distintas plataformas.
Señales compartidas sin crear listas negras
TrustGraph ofrece tres capacidades principales. La primera conecta señales de fraude entre instituciones y las relaciona con identidades verificadas por Incode. Esto permite reconocer patrones aunque un atacante modifique su nombre, documento o dispositivo durante un registro, inicio de sesión o transacción de alto riesgo.
La segunda identifica posibles vínculos entre solicitudes que parecen independientes, mediante elementos compartidos como dispositivos o similitudes en la información documental.
La tercera incorpora señales positivas de confianza. Por ejemplo, si una persona completó un proceso de verificación en otra institución participante, esa referencia puede ayudar a reducir requisitos adicionales y facilitar el acceso a servicios.
Navjeet Grewal, director general de Verificación y Credenciales Digitales de Interac, red canadiense que conecta a casi 300 instituciones financieras, destacó que compartir señales permite identificar ataques que otra organización ya enfrentó.
La plataforma no funciona como una lista negra ni sustituye los sistemas internos de evaluación. Cada institución conserva la facultad de decidir si aprueba una operación, solicita verificaciones adicionales, la envía a revisión o la rechaza.
Con este modelo, Incode busca ampliar la capacidad de detección de actividades sospechosas y reducir los obstáculos para los usuarios legítimos, sin que la colaboración implique entregar el control de los datos personales.
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