--- title: Detecte y prevenga el fraude de candidatos antes de que llegue a sus sistemas source_page: https://www.sardine.ai/candidate-fraud canonical: https://www.sardine.ai/candidate-fraud format: text/markdown description: Identifique currículums generados por IA, suplantaciones, deepfakes y falsificación de ubicación con detección pasiva de fraude en solicitudes, entrevistas y onboarding. --- **Quick links:** [Human page](https://www.sardine.ai/candidate-fraud) · [Home](https://www.sardine.ai) · [Customers](https://www.sardine.ai/customers) · [Blog](https://www.sardine.ai/blog) · [Demo](https://www.sardine.ai/demo) --- # Detecte y prevenga el fraude de candidatos antes de que llegue a sus sistemas Identifique currículums generados por IA, suplantaciones, deepfakes y falsificación de ubicación con detección pasiva de fraude en solicitudes, entrevistas y onboarding. ## Detenga a los candidatos falsos en todo el ciclo de contratación Evite que candidatos fraudulentos envíen solicitudes de empleo falsas y utilicen deepfakes durante las entrevistas. - 41%: De las empresas han contratado a un candidato falso - 1,300%: Aumento del fraude con deepfakes en entrevistas ### Detecte pronto a los candidatos fraudulentos Identifique cuándo los candidatos utilizan identidades robadas o sintéticas, números de teléfono o correos desechables, o deepfakes. ### Se integra directamente en su ATS Asegúrese de que quien hace la entrevista es la misma persona que se postuló, en todos los dispositivos, sesiones y ubicaciones. ### Reduzca el riesgo de seguridad corporativa Evite que las contrataciones fraudulentas accedan a sistemas, datos y flujos de trabajo sin ralentizar a los candidatos legítimos. ## Detenga a los candidatos fraudulentos antes de que superen el cribado y las entrevistas ## Solicitudes con identidades sintéticas Fraude de identidad Depure las identidades falsas de su cantera de candidatos. ### Detecte señales de alerta pronto Señale correos desechables, teléfonos VoIP y discrepancias de identidad antes de que los reclutadores revisen las solicitudes. ### Exponga los atributos reutilizados Identifique cuándo se reutilizan dispositivos, identidades o datos de contacto en varias solicitudes. ### Vea los niveles de riesgo de los candidatos Puntúe a los candidatos como riesgo bajo, medio o alto con señales explicables en las que los reclutadores pueden confiar. ## Currículums falsos y granjas de solicitudes Currículums generados por IA Bloquee las solicitudes automatizadas y escritas por IA antes de que desborden a los reclutadores y a los sistemas de seguimiento de candidatos. ### Etiquete el comportamiento no humano en las solicitudes Señale la automatización, las entradas mediante scripts y el comportamiento incompatible con la cumplimentación humana real de un formulario. ### Identifique patrones de envío anómalos Detecte envíos inusualmente rápidos, comportamiento de copiar y pegar y estructuras de currículum repetitivas. ### Exponga las campañas de solicitudes Vincule identidades, dispositivos y redes para descubrir granjas organizadas de solicitudes. ## Candidatos que usan una ubicación falsa o incorrecta en sus solicitudes Suplantación de ubicación ### Correlacione la ubicación declarada con la real Compare los datos de IP, la telemetría del dispositivo, la zona horaria y la ubicación declarada en busca de incoherencias. ### Atraviese las VPN y la infraestructura de proxies Revele el país y la región reales detrás de VPN, proxies y herramientas de ofuscación. ### Detecte la deriva de ubicación a lo largo del tiempo Identifique los cambios de ubicación entre las fases de solicitud, cribado y entrevista en directo. ## Suplantación en entrevistas y fraude con deepfakes Suplantación con deepfakes Proteja la integridad de la contratación sin perjudicar a los candidatos legítimos. ### Descubra los deepfakes Identifique señales de vídeo inyectadas, cámaras virtuales y entornos de entrevista manipulados. ### Detecte herramientas maliciosas Señale dispositivos emulados, navegadores headless y software de pantalla compartida utilizados para engañar. ### Detecte anomalías de comportamiento Detecte interacciones automatizadas o guionizadas y multitarea inusual que sugiera ayuda externa o suplantación. ## Detenga a los candidatos falsos y proteja a su plantilla ## Extienda la protección más allá de la contratación Proteja sus sistemas, cuentas y pagos frente a contrataciones fraudulentas y las identidades que traen consigo. ### Apropiación de cuentas (ATO) Detecte accesos no autorizados de contrataciones fraudulentas en los inicios de sesión y los cambios de cuenta. ### Detección de bots Identifique comportamientos automatizados y no humanos en solicitudes y entrevistas. ### Verificación bancaria Confirme la titularidad de la cuenta bancaria antes de abonar la nómina para frenar el desvío de pagos. ## Preguntas frecuentes ### ¿En qué se diferencia esto de las verificaciones de antecedentes o de las herramientas de cribado de RR. HH. tradicionales? El cribado tradicional se centra en la idoneidad del candidato y en verificar su historial laboral. La detección de fraude de candidatos se centra en identificar el engaño en solicitudes y entrevistas —suplantación, identidades sintéticas, currículums generados por IA y sesiones manipuladas— antes de que una contratación fraudulenta obtenga acceso. ### ¿Ralentizará esto a los candidatos legítimos o creará fricción adicional? No. La detección es pasiva y se ejecuta en segundo plano, sin requerir desafíos, cargas de archivos ni cambios en el flujo de trabajo. Los candidatos de bajo riesgo avanzan con normalidad, mientras que las señales de mayor riesgo se marcan para revisión con explicaciones claras. ### ¿Generará esto sesgos o descartará injustamente a candidatos cualificados? No. Sardine no evalúa el contenido del currículum, los antecedentes ni las características personales. Las señales de riesgo están ligadas a indicadores de fraude como la reutilización de dispositivos, el comportamiento automatizado, la suplantación y las incoherencias de ubicación, no a quién es la persona candidata ni a su procedencia. ### ¿Cómo detecta Sardine la suplantación en entrevistas o los candidatos con deepfake? Las sesiones de entrevista se validan analizando huellas de dispositivo, señales de comportamiento, coherencia de ubicación, cámaras virtuales, emuladores y herramientas de acceso remoto para confirmar que la persona entrevistada coincide con la que se postuló. ### ¿Podemos ver por qué se marcó a un candidato como de riesgo? Sí. Cada decisión incluye las reglas que se activaron, las señales que contribuyeron y una valoración clara de riesgo bajo, medio o alto, lo que da a los equipos de RR. HH., Seguridad y Cumplimiento un contexto defendible para actuar y documentar. ### ¿Cómo se integra esto con nuestro ATS y nuestro stack de contratación actuales? La integración se realiza mediante webhooks o formularios de solicitud alojados que envían las señales de riesgo directamente a los flujos del ATS y de los reclutadores. No hace falta sustituir nada de raíz y los controles se pueden configurar sin apoyo de ingeniería. ### ¿Cómo detecta Sardine los currículums generados por IA y las solicitudes de empleo automatizadas? La plataforma analiza la biometría del comportamiento, los patrones de envío, los tiempos de interacción y las señales de infraestructura repetida para identificar entradas guionizadas y abusos coordinados en las solicitudes desde las primeras fases del proceso de contratación. ### ¿Cómo identifica Sardine la suplantación de ubicación en la contratación remota? La ubicación declarada por el candidato se compara con la inteligencia de IP, la telemetría del dispositivo y el historial de sesiones para revelar incoherencias que puedan indicar enmascaramiento con VPN, infraestructura de proxies o discrepancias transfronterizas durante el cribado y las entrevistas.