{"id":3469,"date":"2026-10-16T08:44:34","date_gmt":"2026-10-16T08:44:34","guid":{"rendered":"https:\/\/contabilidadfamiliar.com\/index.php\/2026\/10\/16\/incode-lanza-trustgraph-la-primera-red-de-confianza-creada-para-la-era-agentica\/"},"modified":"2026-10-16T08:44:34","modified_gmt":"2026-10-16T08:44:34","slug":"incode-lanza-trustgraph-la-primera-red-de-confianza-creada-para-la-era-agentica","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/contabilidadfamiliar.com\/index.php\/2026\/10\/16\/incode-lanza-trustgraph-la-primera-red-de-confianza-creada-para-la-era-agentica\/","title":{"rendered":"Incode lanza TrustGraph, la primera red de confianza creada para la era ag\u00e9ntica"},"content":{"rendered":" \n                                        <p><div class=\"extracted-content\"><div id=\"readability-page-1\" class=\"page\"><div> <em>La tecnolog\u00eda conecta se\u00f1ales de fraude y confianza entre entidades financieras sin crear una base centralizada de informaci\u00f3n personal. En el programa de adopci\u00f3n temprana de Incode, identific\u00f3 hasta 53 casos adicionales de fraude por cada 100 que los modelos existentes de una organizaci\u00f3n ya detectaban. Ayuda a exponer el fraude recurrente y ag\u00e9ntico, incluso cuando un actor malicioso usa nuevos nombres, documentos o dispositivos<\/em> <strong>Incode Technologies<\/strong>, l\u00edder global de verificaci\u00f3n de identidad y prevenci\u00f3n de fraude impulsadas por inteligencia artificial (IA), anunci\u00f3 hoy el lanzamiento de&nbsp;<strong>TrustGraph<\/strong>, una red de confianza que preserva la privacidad y permite a bancos, fintechs y otras entidades financieras&nbsp;<strong>detectar patrones de fraude<\/strong>&nbsp;que podr\u00edan pasar inadvertidos cuando cada organizaci\u00f3n se limita a analizar sus propias interacciones. Con esta red, las instituciones participantes pueden distinguir se\u00f1ales de fraude asociadas con una persona o un patr\u00f3n detectado en otra organizaci\u00f3n, sin intercambiar registros de clientes ni exponer sus datos personales. Tambi\u00e9n reconoce se\u00f1ales de confianza de individuos que ya fueron verificados con \u00e9xito en otra instituci\u00f3n, lo cual ayuda a reducir obst\u00e1culos para los usuarios leg\u00edtimos. Durante el programa de adopci\u00f3n temprana,&nbsp;<strong>identific\u00f3 hasta 53 casos adicionales de fraude por cada 100 que los modelos existentes de una organizaci\u00f3n ya hab\u00edan detectado.<\/strong> \u201cEl fraude opera en red, pero las defensas siguen en silos\u201d, dijo&nbsp;<strong>Ricardo Amper, fundador y CEO de Incode<\/strong>. \u201cLos atacantes se benefician de actuar entre distintas organizaciones porque cada instituci\u00f3n suele ver \u00fanicamente sus propias interacciones. Una red de confianza cambia esa ecuaci\u00f3n al convertir intentos aislados en se\u00f1ales 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\u201d. El lanzamiento llega en un contexto en el que la protecci\u00f3n de la identidad digital representa un reto en M\u00e9xico. El estudio&nbsp;<strong>\u201cCiberseguridad, habilitador de confianza y competitividad\u201d<\/strong>, elaborado por&nbsp;<strong>Incode&nbsp;<\/strong>y&nbsp;<strong>Endeavor<\/strong>, advierte que 41% de las organizaciones en nuestro pa\u00eds depende solo de contrase\u00f1as tradicionales. Adem\u00e1s, apenas 11% de startups y scaleups reportan ataques diarios, \u201cmuy probablemente por debajo de la realidad\u201d. <strong>Contra el fraude que se repite entre instituciones<\/strong><br>Los defraudadores emplean nombres, documentos o dispositivos nuevos para volver a intentar una operaci\u00f3n despu\u00e9s de haber sido rechazados. Cuando esos intentos suceden en distintas instituciones, cada organizaci\u00f3n puede recibir solicitudes que parecen no tener relaci\u00f3n entre s\u00ed; esta tendencia se ha incrementado por la expansi\u00f3n de herramientas de inteligencia artificial, con las cuales es posible automatizar intentos y multiplicar su alcance. Incode calcula que la IA impulsar\u00e1 m\u00e1s de 60% de los intentos de fraude para finales de este a\u00f1o. Hasta ahora, las instituciones han tenido dificultades para compartir inteligencia antifraude a gran escala. Los m\u00e9todos tradicionales suelen exigir el intercambio o la concentraci\u00f3n de registros de clientes, lo que plantea riesgos de privacidad y crea repositorios de informaci\u00f3n que tienen potencial de convertirse en objetivos para los atacantes. TrustGraph aborda ese problema: las instituciones participantes, incluidos competidores directos, pueden beneficiarse de las se\u00f1ales de toda la red sin ver los registros de clientes de las dem\u00e1s, y su arquitectura criptogr\u00e1fica est\u00e1 dise\u00f1ada para proteger la identidad de las instituciones que consultan y aportan se\u00f1ales. No es una lista negra compartida: ante las se\u00f1ales de fraude y confianza arrojadas por la red, cada instituci\u00f3n determina, conforme a sus reglas y procesos, c\u00f3mo utilizar la informaci\u00f3n recibida para evaluar una solicitud, una sesi\u00f3n o una transacci\u00f3n. <strong>\u00bfC\u00f3mo funciona?<\/strong> Se basa en tecnolog\u00eda criptogr\u00e1fica patentada que opera entre pares, desarrollada a partir de m\u00e1s de una d\u00e9cada de investigaci\u00f3n de&nbsp;<strong>Identiq<\/strong>, pionera en validaci\u00f3n criptogr\u00e1fica de identidad entre pares y adquirida por Incode en junio de 2026. Se apoya en tres capacidades, a fin de que las instituciones fortalezcan sus procesos de prevenci\u00f3n: <ul> <li><strong>Identifica patrones de fraude entre instituciones:<\/strong>&nbsp;incluso cuando un actor malicioso cambia de nombre, documento o dispositivo. Las se\u00f1ales pueden usarse durante el registro de un usuario, el inicio de sesi\u00f3n o una transacci\u00f3n de alto riesgo.<\/li> <li><strong>Relaciona solicitudes que parecen independientes:<\/strong>&nbsp;dentro de los datos de una misma instituci\u00f3n, permite vincular solicitudes que comparten se\u00f1ales como un dispositivo o informaci\u00f3n documental similar.<\/li> <li><strong>Reconoce se\u00f1ales positivas de confianza:<\/strong>&nbsp;esta informaci\u00f3n busca ayudar a reducir fricciones para clientes leg\u00edtimos y respaldar decisiones de aceptaci\u00f3n.<\/li> <\/ul> La protecci\u00f3n de datos tambi\u00e9n es un principio central de esta tecnolog\u00eda. Los registros de clientes permanecen en la instituci\u00f3n que los resguarda, y TrustGraph cruza se\u00f1ales de fraude y confianza entre las instituciones participantes sin agrupar ni intercambiar esos registros. Para encontrar coincidencias, usa criptograf\u00eda que&nbsp;<strong>preserva la privacidad y computaci\u00f3n segura multiparte (SMPC en ingl\u00e9s)<\/strong>; esto permite comparar material criptogr\u00e1fico de un solo uso sin revelar los datos subyacentes a las instituciones participantes, aunado a la arquitectura entre pares que evita la creaci\u00f3n de un repositorio centralizado de registros de clientes. Interac, red de pagos e identidad de Canad\u00e1 que conecta a casi 300 instituciones financieras, reconoce el valor de este enfoque de red. \u201c\u00bfC\u00f3mo se puede esperar que cada empresa, por s\u00ed sola, le siga el paso a los deepfakes, las identidades sint\u00e9ticas y las estafas rom\u00e1nticas? Es imposible. Por eso elegimos a Incode, que hoy tiene la soluci\u00f3n m\u00e1s s\u00f3lida del mercado\u201d, dijo&nbsp;<strong>Navjeet Grewal, director general de Verificaci\u00f3n y Credenciales Digitales en Interac.<\/strong> \u201cTrustGraph permite a las instituciones beneficiarse de las se\u00f1ales de fraude de toda la red sin exponer datos de clientes. Si la empresa A sufre un ataque y el mismo actor despu\u00e9s apunta a la empresa B, esta \u00faltima no tiene que enfrentar ese ataque como si fuera la primera vez\u201d, agreg\u00f3 Grewal. Con esta red, Incode ampl\u00eda su enfoque de prevenci\u00f3n de fraude hacia un modelo de inteligencia compartida en el que las instituciones pueden aprovechar se\u00f1ales de toda la red sin renunciar al control de sus datos ni de sus decisiones. El objetivo es ayudar a detectar patrones que una sola organizaci\u00f3n dif\u00edcilmente podr\u00eda reconocer por s\u00ed misma y, a la vez, preservar la privacidad de los clientes leg\u00edtimos. <strong>Fuente: <a href=\"https:\/\/media.comunicae.com\/detalle-noticia?id=e32fbbb6-f158-42b6-b410-000d52f21a6f\">Comunicae<\/a><\/strong> <\/div><\/div><\/div><\/p>\n                                        \n                                        \n                                        <p>Fuente: <a href=\"https:\/\/techla.pro\/2026\/10\/14\/incode-lanza-trustgraph-la-primera-red-de-confianza-creada-para-la-era-agentica\/\">Enlace original<\/a><\/p>\n                                        ","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>La tecnolog\u00eda conecta se\u00f1ales de fraude y confianza entre entidades financieras sin crear una base centralizada de informaci\u00f3n personal. 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