Phishing

El phishing es una de las formas de fraude en línea más extendidas y adaptables, que afecta tanto a personas como a organizaciones. El término se refiere a intentos engañosos de obtener información confidencial –como contraseñas, datos de pago o credenciales de identidad– mediante la suplantación de una entidad de confianza. A diferencia de los ataques de fuerza bruta o de carácter técnico, el phishing explota la psicología humana, utilizando la familiaridad y la urgencia para manipular a los usuarios y hacer que tomen acciones que normalmente evitarían.

¿Qué es el phishing?

En ciberseguridad, el phishing es una técnica de ingeniería social que se basa en el engaño más que en vulnerabilidades del código. Los atacantes elaboran mensajes convincentes –a menudo correos electrónicos, mensajes SMS o sitios web falsos– que imitan comunicaciones legítimas de bancos, servicios en línea o incluso compañeros de trabajo. Cuando el destinatario hace clic en un enlace malicioso o comparte información personal, el atacante obtiene acceso a cuentas o sistemas que pueden ser monetizados o utilizados para otros ataques.

El phishing ha evolucionado mucho desde los correos mal redactados de principios de los 2000. Hoy puede involucrar sitios web clonados, plantillas corporativas realistas e incluso contenido generado por inteligencia artificial que se adapta dinámicamente al idioma y contexto del usuario. La sofisticación de las campañas modernas de phishing las hace difíciles de detectar –tanto para los usuarios como para las herramientas de seguridad tradicionales–.

Por qué el phishing es relevante para las instituciones financieras y negocios digitales

Para las instituciones financieras, fintechs y prestamistas en línea, el phishing representa algo más que una amenaza reputacional –es un riesgo sistémico–. Los defraudadores suelen usar credenciales robadas mediante phishing para ejecutar ataques de account takeover (ATO), crear identidades sintéticas o solicitar préstamos bajo falsos pretextos.

Como el phishing se dirige principalmente a los usuarios finales, su detección a menudo queda fuera de los sistemas tradicionales de prevención del fraude. Sin embargo, sus consecuencias afectan directamente los modelos internos de riesgo: una campaña de phishing exitosa puede distorsionar los datos de device intelligence, comprometer señales de comportamiento y generar falsos positivos o fraudes no detectados.

Por ello, las organizaciones están integrando cada vez más la concienciación sobre phishing en la gestión de identidad digital y en las evaluaciones de riesgo a nivel de dispositivo. Comprender no solo qué dispositivo se conecta, sino quién está detrás y si ese comportamiento coincide con patrones confiables, resulta esencial para reducir pérdidas.

Cómo funciona el phishing en la práctica

La mayoría de los ataques de phishing siguen un patrón predecible:

Preparación – El atacante estudia a su público objetivo (por ejemplo, clientes de un banco específico) y recopila datos como nombres de dominio, detalles de empleados o plantillas de correo electrónico.

Entrega – Se distribuye un mensaje fraudulento a través de correo electrónico, SMS (“smishing”), llamadas de voz (“vishing”) o plataformas sociales. El mensaje contiene un enlace o archivo adjunto que aparenta ser legítimo.

Engaño y explotación – La víctima hace clic en el enlace malicioso o descarga un archivo que la redirige a un sitio falso que imita a uno de confianza, donde se le solicita ingresar credenciales o datos de pago.

Recolección y uso – Los datos robados se venden, se utilizan para ataques de relleno de credenciales o se explotan para evadir procesos KYC en sistemas financieros.

Con la llegada del phishing generado por IA y la tecnología deepfake, la fase de engaño se ha vuelto aún más sofisticada: los correos pueden imitar estilos de escritura, las grabaciones de voz pueden simular a empleados reales y las interfaces completas de atención al cliente pueden clonarse para parecer auténticas.

Detección y prevención

Los filtros de seguridad tradicionales pueden interceptar una parte de los intentos de phishing, pero la defensa moderna contra el fraude requiere inteligencia en capas. Las instituciones financieras y plataformas digitales combinan hoy diversos enfoques:

• Device intelligence para detectar anomalías en huellas del navegador, parámetros del sistema operativo y patrones de comportamiento que indiquen sesiones comprometidas.
• Analítica de comportamiento para monitorear la coherencia de la interacción del usuario –como velocidad de escritura o flujo de navegación– y así identificar cuando una cuenta legítima actúa de forma inusual.
• Sistemas de scoring adaptativo que integran señales de reputación del dispositivo, ubicación y comportamiento de acceso para marcar transacciones de riesgo en tiempo real.

Esta visión multidimensional permite a las organizaciones distinguir entre usuarios legítimos e intentos de inicio de sesión fraudulentos derivados de ataques de phishing.

Para una comprensión más profunda de cómo el análisis a nivel de dispositivo mejora la detección del fraude, consulte la guía de JuicyScore sobre cómo el device intelligence ayuda a prevenir el fraude digital.

El impacto más amplio del phishing

El phishing no es solo un problema de seguridad –es un desafío para la continuidad del negocio–. Cuando los clientes pierden la confianza en la capacidad de una plataforma para proteger sus datos, la recuperación se vuelve lenta y costosa. Además, el phishing suele actuar como la primera etapa en esquemas de fraude más amplios, como el despliegue de ransomware, la infiltración interna o el incumplimiento normativo.

Las organizaciones que tratan el phishing únicamente como un “problema del usuario” corren el riesgo de ignorar las vulnerabilidades estructurales que lo facilitan. Construir resiliencia requiere un cambio tanto cultural como tecnológico: capacitar a empleados y usuarios, implementar device intelligence a gran escala y refinar continuamente los modelos de riesgo basados en datos.