Amazon Rekognition (Rostros)

Amazon Rekognition: Auditoría de Soberanía Biométrica y Defensa contra Inyección de Deepfakes (2026)

A partir de enero de 2026, Amazon Rekognition (Faces) ha evolucionado hacia una Capa de Identidad Agéntica. La arquitectura aprovecha la Agregación de Vectores de Usuario para consolidar perfiles biométricos multiimagen, reduciendo significativamente las Tasas de Rechazo Falso (FRR) en condiciones de iluminación no deterministas para más de 100 millones de identidades a escala empresarial 📑.

Orquestación Biométrica y Vectores de Usuario

El motor principal utiliza un modelo de persistencia 'centrado en el usuario' en el que hasta 100 incrustaciones matemáticas (vectores faciales) se fusionan en un único clúster de UserID 📑.

• Escenario de Verificación Empresarial: Entrada: Captura facial móvil desde múltiples ángulos → Proceso: Puntuación de similitud frente a clústeres de UserID de 100 vectores en una colección de 100 millones de sujetos → Salida: Confirmación de identidad de alta precisión con latencia inferior a 500 ms 📑.
• Vitalidad Basada en la Mirada: Implementa desafíos biométricos activos mediante el seguimiento del ángulo de la mirada (pitch y yaw), independientemente de la postura de la cabeza, para frustrar ataques avanzados de proyección 3D 📑.

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Defensa contra Inyección de Deepfakes y Liveness v2

La arquitectura 2026 incluye Face Liveness v2, un componente especializado que identifica artefactos en el dominio de la frecuencia característicos de la IA generativa y la inyección digital a nivel de capa de abstracción de hardware 📑.

• Fundamentación Agéntica (Bedrock Nova): Los metadatos visuales son interpretados por el modelo Amazon Bedrock Nova, proporcionando un 'rastro de pensamiento' en lenguaje natural para explicar el razonamiento detrás de las puntuaciones de confianza biométrica 📑.
• Seguridad en la Persistencia de Vectores: Las incrustaciones se almacenan en una capa de persistencia gestionada, cifrada y no reversible, con salting por inquilino. La topología específica de indexación de grafos de vectores permanece sin revelar para prevenir ataques de reconstrucción 🌑.

Directrices de Evaluación

Los evaluadores técnicos deben verificar las siguientes características arquitectónicas:

• Latencia de Recuperación a Gran Escala: Evaluar el RTT (tiempo de ida y vuelta) para búsquedas 1:N cuando las colecciones de UserID superen el umbral de 100 millones de sujetos [Documentado].
• Eficacia de Liveness v2: Realizar pruebas de equipo rojo de la Defensa contra Inyección de Deepfakes frente a modelos de difusión en tiempo real para validar las tasas declaradas de cero penetraciones [Unknown].
• Disponibilidad Regional: Verificar que las funciones de Agregación de Vectores de Usuario estén completamente desplegadas en su región específica de AWS, ya que las marcas de residencia de datos localizadas pueden afectar a la disponibilidad de las funciones en la UE y Japón [Inference].