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Incode presenta TrustGraph: tecnología que detecta hasta 53% más fraudes mediante una red de confianza sin compartir datos personales

La nueva solución utiliza criptografía avanzada, tecnología peer-to-peer y computación segura multiparte para identificar patrones de fraude entre bancos y fintechs. Su lanzamiento responde al avance de las amenazas impulsadas por inteligencia artificial, en un contexto en el que Perú registró más de 8.000 denuncias por suplantación de identidad digital entre enero y agosto de 2026

Gadgerss Por Gadgerss
24 octubre, 2026
En Seguridad
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Incode presenta TrustGraph: tecnología que detecta hasta 53% más fraudes mediante una red de confianza sin compartir datos personales
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La inteligencia artificial está transformando el panorama de la ciberseguridad, al permitir que los delincuentes automaticen la creación de identidades falsas, falsifiquen documentos y ejecuten intentos de fraude simultáneos en múltiples plataformas. Frente a este desafío, Incode Technologies, compañía global especializada en verificación de identidad y prevención de fraude mediante IA, anunció el lanzamiento de TrustGraph, una red de confianza diseñada para identificar ataques recurrentes entre instituciones financieras sin necesidad de compartir ni centralizar los datos personales de sus clientes.

La solución introduce un modelo de detección basado en señales de fraude y confianza de toda la red, que permite a bancos, fintechs y otras organizaciones reconocer patrones sospechosos que podrían pasar inadvertidos cuando cada institución analiza únicamente sus propios registros. También facilita el reconocimiento de usuarios legítimos previamente verificados por otras entidades participantes.

Durante el programa de adopción temprana de Incode, TrustGraph permitió detectar hasta un 53% más de casos de fraude frente a los modelos existentes de las instituciones participantes, equivalente a identificar hasta 53 casos adicionales por cada 100 previamente detectados.

Fraude agéntico: el nuevo desafío para la ciberseguridad

El avance de los agentes de inteligencia artificial está sofisticando el fraude digital, al permitir automatizar la creación de identidades falsas y realizar ataques simultáneos en múltiples plataformas. Esto representa un desafío para los sistemas tradicionales de seguridad, que operan de forma independiente y dificultan la detección de patrones de fraude entre instituciones.

De acuerdo con proyecciones de Incode, más del 60% de los intentos de fraude estarán impulsados por inteligencia artificial hacia finales de 2026, lo que plantea la necesidad de adoptar mecanismos de detección capaces de identificar amenazas que se desplazan entre diferentes organizaciones.

“El fraude opera en red, pero las defensas siguen en silos. Los atacantes se benefician de actuar entre distintas organizaciones porque cada institución suele ver únicamente sus propias interacciones. Una red de confianza cambia esa ecuación al convertir intentos aislados en señales que otros pueden usar. Esta es la infraestructura de confianza que exige la era de la IA, y nos enorgullece tenerla disponible a partir de hoy”, señaló Ricardo Amper, fundador y CEO de Incode.

¿Cómo funciona TrustGraph y qué tecnología utiliza?

Uno de los principales diferenciales de TrustGraph es su arquitectura de privacidad por diseño (privacy by design), que permite conectar señales de fraude entre instituciones sin intercambiar registros de clientes.

La solución utiliza criptografía patentada, comunicación entre pares (peer-to-peer) y computación segura multiparte (SMPC), una tecnología que permite comparar material criptográfico protegido para identificar coincidencias sin revelar los datos originales.

A diferencia de los modelos que requieren concentrar información en repositorios compartidos, TrustGraph opera sin una base de datos central de registros personales. Cada institución conserva la información de sus clientes y puede recibir señales sobre posibles intentos de fraude detectados en otras organizaciones participantes, sin acceder a sus registros.

Este enfoque busca reducir los riesgos asociados a la centralización de información sensible y superar las barreras de privacidad que tradicionalmente han limitado el intercambio de inteligencia para la prevención del fraude.

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En la práctica, la plataforma permite identificar patrones sospechosos incluso cuando los atacantes modifican nombres, documentos o dispositivos. Asimismo, genera alertas en tiempo real durante procesos de apertura de cuentas, autenticación e inicio de sesión, así como en transacciones de alto riesgo.

TrustGraph también puede reconocer a clientes legítimos previamente verificados en otras instituciones, contribuyendo a agilizar los procesos de incorporación y autenticación de usuarios. Cada organización mantiene la autonomía para decidir cómo actuar ante las señales recibidas, por lo que la red no funciona como una lista negra compartida.

Perú: más digitalización y nuevos riesgos de identidad

La expansión de los servicios financieros digitales en Perú plantea nuevos desafíos en materia de seguridad y prevención del fraude. Según datos del Ministerio Público, entre enero y agosto de 2026 se registraron más de 8.000 denuncias por suplantación de identidad digital. A ello se suma que, según la Superintendencia de Banca, Seguros y AFP (SBS), el 67% de los adultos peruanos tenía una cuenta o billetera digital en 2025, frente al 42% en 2020.

Asimismo, un estudio presentado por la SBS en marzo de 2026 reveló que el 44% de los encuestados guardaba sus contraseñas en sus dispositivos y el 27% utilizaba redes Wi-Fi públicas para realizar operaciones financieras, prácticas que refuerzan la necesidad de fortalecer la protección de la identidad digital y los mecanismos de prevención del fraude.

Una arquitectura desarrollada para la colaboración entre instituciones

La tecnología detrás de TrustGraph incorpora más de una década de investigación de Identiq, compañía especializada en validación criptográfica de identidad entre pares, adquirida por Incode en junio de 2026.

Su arquitectura permite conectar señales de riesgo entre organizaciones participantes sin utilizar un repositorio central de datos personales ni intermediarios que concentren la información de los clientes.

Interac, la red canadiense de pagos e identidad que conecta a cerca de 300 instituciones financieras, destaca el valor de este modelo colaborativo frente a amenazas como los deepfakes, las identidades sintéticas y otras modalidades de fraude digital.

“TrustGraph permite a las instituciones beneficiarse de las señales de fraude de toda la red sin exponer los datos de los clientes. Si la empresa A sufre un ataque y el mismo actor después apunta a la empresa B, la empresa B no tiene que enfrentar ese ataque como si fuera la primera vez”, afirmó Navjeet Grewal, Managing Director de Verificación y Credenciales Digitales en Interac.

La solución ya se encuentra disponible en la plataforma de Incode y puede integrarse con los sistemas existentes de verificación de identidad, registro y autenticación. A medida que nuevas instituciones se incorporen a la red, su capacidad para identificar patrones de fraude recurrente puede ampliarse.

Con TrustGraph, Incode apuesta por un modelo de ciberseguridad basado en inteligencia compartida, criptografía y protección de datos, orientado a enfrentar amenazas que ya no se limitan a una sola institución.

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