Holograin marca nóminas, extractos bancarios y facturas que un generador de imágenes de IA ha redibujado a partir de un escaneo o una foto del teléfono.
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Después de un prompt de IA
La nómina de un solicitante indica 2.639,59 euros al mes. La fotografían, abren una aplicación de imágenes y escriben: cambiar el salario neto a 3.639,59. Treinta segundos después, cargan la misma nómina con una cifra mejor.
Sin rastros de un editor de PDF, sin cuadros pegados sobre una cifra, sin dígitos en la tipografía incorrecta. El generador no parcheó la página. Dibujó una nueva.
Lo que no puede hacer es dibujar como un escáner o la cámara de un teléfono. Deja su propia textura, invisible a simple vista, y Holograin está entrenado para encontrarla.
Todos los nombres y números en esta nómina son ficticios. Le pedimos a Nano Banana, el modelo de imágenes de Google, que cambiara el salario neto.
Las puntuaciones van de 0 a 100. Por encima de 50 se marca la página, lo cual ocurre en 1 de cada 100 documentos legítimos.
Pedimos un número. La IA redibujó toda la página. El mismo punto en ambas versiones, ampliado, con el original arriba.
El cambio que solicitamos: misma fuente, mismo tamaño, mismo lugar.
Un cambio que nadie pidió: una línea de nómina inventada que desplazó hacia abajo todas las filas siguientes.
El resto de la página, redibujada. Ampliada seis veces, una palabra intacta se ve igual a simple vista. Holograin mide la diferencia en los píxeles.
La aritmética también falló: 2,862.38 menos 222.79 sigue siendo 2.639,59, y Holofin verifica esto. Un estafador cuidadoso corrige la suma. Lo que el generador deja en los píxeles, permanece.
Tres documentos ficticios más, un prompt cada uno. Cada puntuación se muestra tal como se midió.
Nuestro prompt: Cambie el saldo de cierre de 2.589,93 a 8.589,93 euros.
Un número que nadie pidió cambiar: el abono de nómina ahora indica 2.630,59 en lugar de 2.639,59. La IA también añadió una fila vacía.
Nuestro prompt: Cambie los ingresos fiscales de referencia de 31.846 a 48.846 euros.
Una edición limpia. El único indicio visible: el cálculo inferior sigue sumando 31.846.
Nuestro prompt: Cambie la fecha de la factura del 14/10/2026 al 30/10/2026.
Apareció una fila vacía en medio de los cargos.
Nuestro prompt: Cambie la fecha de la factura del 14/10/2026 al 30/10/2026.
Un generador que Holograin nunca vio en su entrenamiento. Nada que un lector notaría: solo cambió la fecha. Holograin aún lo marca.
Con una configuración que marca erróneamente 1 documento legítimo de cada 100, Holograin detecta 9 de cada 10 documentos redibujados por IA tras su carga.
Los detectores genéricos de imágenes de IA aprenden de fotografías y pasan por alto los documentos. Holograin aprendió de 1,448 ediciones de IA de documentos financieros franceses reales, y su umbral se establece en 1,061 páginas legítimas: un detector que marca continuamente a solicitantes honestos es uno que su equipo aprende a ignorar.
Estos provienen de nuestro conjunto de pruebas más amplio: cada canal tiene su propio umbral, establecido en unas 825 páginas legítimas de ese canal, y las páginas de IA provienen de documentos nunca vistos en el entrenamiento.
| Cómo nos llegó la imagen | Páginas de IA detectadas |
|---|---|
| La imagen tal como la devolvió el generador | 96% |
| Tras la carga en Holofin | 90% |
| Después de la recompresión de WhatsApp | 85% |
| Tras una captura de pantalla móvil | 97% |
| Un generador excluido del entrenamiento (imagen de GPT-5.4), tras la carga | 95% |
Un modelo de IA general acusa a sus clientes legítimos o pasa por alto las falsificaciones.
HolograinHolofin
Gemini 4 ArgonGoogle
GPT-6.1 Sol ProOpenAI
Detector de código abierto estándarCommunity Forensics
A su propio criterio, Gemini 4 marcó 45 documentos legítimos de cada 100; GPT-6.1 pasó por alto 60 falsificaciones de cada 100.
Método, 31 de octubre de 2026: cada detector evaluó las mismas 200 páginas tras su carga en Holofin, 100 renderizadas nuevamente por cinco generadores de IA (Nano Banana 2.1, Gemini 2.5 y 3.1 image, GPT-5 image mini, GPT-5.4 image) y 100 documentos genuinos de clientes, ninguno utilizado en el entrenamiento. Los modelos generales leyeron cada página con el prompt de un analista de fraude y dieron una probabilidad. F1, que combina detectar falsificaciones y no acusar a clientes genuinos (1,0 es perfecto): Holograin 0,91 en su configuración de producción, Gemini 4 Argon 0,77 y GPT-6.1 Sol Pro 0,57 en su propio veredicto. Un modelo general también envía cada documento a su proveedor; Holograin se ejecuta en los servidores de Holofin. Los valores 90% y 1% superiores en esta página provienen de nuestro conjunto de pruebas más amplio, con unas 825 páginas genuinas por canal.
Cobertura
Un defraudador puede elegir cualquier editor de imágenes. Holograin cubre los principales, y añadimos cada nuevo generador a medida que se lanza.
Recraft V4
Krea K3
Holograin es una validación dentro del motor de fraude de Holofin, nunca un veredicto por sí solo.
Antes de la conversión
Holograin
Los metadatos pueden eliminarse. La textura que un generador deja en los píxeles no.
A su alrededor
Un estafador cuidadoso recorta la única cifra a cambiar, edita ese pequeño cuadrado y lo pega de nuevo en el escaneo original. El resto de la página es legítima, y el cuadrado es demasiado pequeño para destacar del ruido ordinario del escaneo.
Lo medimos. En ediciones pegadas de esta manera, Holograin casi no detecta nada en el umbral del 1%.
Las otras validaciones de Holofin los detectan: un dígito en la fuente incorrecta, una columna desalineada, un total que ya no cuadra. Por eso Holograin es una señal, nunca el veredicto completo.
Preguntas
Los modelos de imágenes Gemini de Google, Nano Banana entre ellos, y los modelos de imágenes de OpenAI. En imágenes de GPT-5.4, excluido totalmente del entrenamiento, sigue detectando el 95% de las páginas redibujadas tras su carga.
Aproximadamente 1 de cada 100, por cada vía en que nos llega un documento. La alerta pasa a un revisor; nunca rechaza un archivo por sí solo.
Principalmente no. Holograin sigue detectando el 85% de las páginas redibujadas por IA tras la recompresión de WhatsApp, y el 97% tras una captura de pantalla móvil.
No. Holograin no fue entrenado ni evaluado con documentos de identidad. Estos pasan por las validaciones de identidad dedicadas de Holofin.
