Restaurar la confianza en la llamada telefónica frente a los deepfakes de voz.
El objetivo principal de VoiceTrust es desarrollar una capa de confianza de voz (Trusted Voice Layer) que se integra directamente en las redes de los operadores de telecomunicaciones. Esta capa usa modelos avanzados de inteligencia artificial y deep learning para detectar en tiempo real si una llamada utiliza voces sintéticas o clonadas.
Casos de uso
Protección frente a la suplantación de identidad y el fraude del CEO
Las grandes empresas, las entidades financieras y las aseguradoras son objetivo directo de ataques de ingeniería social con voces clonadas de directivos, clientes o empleados. VoiceTrust funciona como un escudo en la cabecera SIP de la organización: avisa de la llamada sospechosa antes de que se autorice una transferencia o se entregue información sensible.
Servicio de ciberseguridad de valor añadido para operadores
Los operadores de telecomunicaciones (Tier 1, 2 y 3) pueden desplegar VoiceTrust en el core de su red y ofrecerlo a sus clientes como un servicio premium. De este modo dejan de ser solo proveedores de conectividad y pasan a vender servicios avanzados de ciberseguridad basados en IA.
Contact centers y servicios críticos
Los contact centers del sector financiero, los seguros, la Administración pública o la sanidad reciben cada vez más deepfakes de voz y llamadas automatizadas (robocalls). VoiceTrust ayuda a filtrar y priorizar las llamadas legítimas, protege los datos de ciudadanos y pacientes y reduce el tiempo que los agentes dedican a interacciones fraudulentas.
La capa se despliega en la red del operador, así que la protección llega automáticamente a cualquier empresa o ciudadano que use esa red.
Compromisos técnicos del proyecto.
Detección en tiempo real
El sistema intercepta y analiza el flujo de audio durante los primeros 4–5 segundos de la llamada. Añade una latencia de procesamiento mínima, de modo que puede trabajar con grandes volúmenes de tráfico sin empeorar la calidad de la llamada.
Puntuación de confianza flexible
VoiceTrust no clasifica las llamadas como «reales» o «falsas». Genera una puntuación continua entre 0 y 1 que indica la probabilidad de que la voz sea auténtica. Cada organización fija su propio umbral según el riesgo de cada servicio: una transferencia bancaria exige más confianza que una consulta general. La puntuación también se puede cruzar con bases de datos de reputación de números para que la evaluación sea más precisa.
Integración nativa en redes de operador
La solución es compatible con arquitecturas SIP e IMS y con redes fijas, móviles 4G/5G y plataformas corporativas. Se apoya en componentes de nivel operador como Kamailio, RTPengine y FreeSWITCH y analiza audio comprimido con los códecs más extendidos (G.729 y Opus) sin modificar la infraestructura existente.
IA para detectar IA
El proyecto estudia qué representaciones del audio dejan ver mejor los artefactos de la síntesis de voz: MFCC, escala Mel, coherencia de fase, wavelets y CQT. Además, entrena y compara varias arquitecturas de deep learning: redes convolucionales, modelos basados en grafos, transformers y embeddings de audio.
Soporte para lenguas co-oficiales (Gallego)
La mayoría de los modelos actuales están optimizados para inglés o chino y pierden precisión con otros idiomas. VoiceTrust incluye voz real y sintética en gallego en su entrenamiento para dar una protección inclusiva y sin pérdida de rendimiento.
Validación en condiciones reales
El sistema se probará en un banco de pruebas (testbed) de operador frente a pérdida de paquetes, ruido y compresión de códecs. Los objetivos son una precisión de detección superior al 90 % (también en gallego) y una tasa de falsos positivos inferior al 5 %.
Sigue los avances de este proyecto a través del blog.
Este proyecto se financia con fondos propios de la Comunidad Autónoma de Galicia.
