Guía pública para evaluar scams y fraude en la red abierta
Un marco práctico para revisar webs sospechosas antes de hacer clic, pagar, denunciar, publicar o escalar un caso. Desenmascara combina fuentes públicas acreditadas, análisis en vivo del dominio e informes permanentes para que cada veredicto pueda revisarse, compartirse y cuestionarse.
19 fuentes acreditadas · análisis en vivo · informes permanentes · evidencia vía API
- 1Normalizar URL, dominio y redirecciones
- 2Consultar reguladores, feeds y registros de confianza
- 3Inspeccionar contenido, capturas e infraestructura en vivo
- 4Puntuar riesgo y legitimidad con pesos documentados
- 5Publicar un informe permanente con evidencia visible
- 6Registrar feedback, correcciones y propuestas de fuentes
Principios de verificación
La metodología está planteada como una lista de comprobación operativa: qué evidencia se recoge, cómo se ponderan las señales, qué puede forzar un veredicto y cómo las correcciones vuelven al score.
Informes listos para caso
Cada análisis completado tiene una URL pública estable con dominio, veredicto y snapshot de evidencia. Puede compartirse en soporte, investigaciones, reportes a plataformas, revisiones bancarias o con fuerzas de seguridad (LEAs); la capa natural siguiente es export firmado/hash para entregas formales.
Jerarquía de evidencia
No todas las señales pesan igual. Hits en reguladores oficiales, feeds confirmados y registros de confianza verificados tienen prioridad sobre señales vivas más blandas; la IA razona sobre evidencia, no la sustituye.
Comprobaciones reproducibles
Cada verificación sigue una ruta repetible: normalizar redirecciones, inspeccionar la página viva, capturar evidencia visible, leer infraestructura, cruzar fuentes públicas y calcular el score desde señales documentadas.
Calibrado por feedback
Los comentarios y votos up/down no son decorativos. Forman un circuito público de corrección: las tasas de desacuerdo por veredicto y franja de score deben verse y usarse para ajustar pesos, umbrales y falsos positivos.
Cómo se construye un veredicto
Dos capas, en este orden. Primero, consenso con el registro público; después, nuestro propio análisis cuando el registro público no se pronuncia.
Consenso con el registro público
Consultamos las fuentes que aparecen abajo. Una coincidencia confirmada en una lista de un regulador oficial, en un feed de amenazas de alta confianza o en un registro de sello de confianza verificado basta por sí sola para producir un veredicto. No se invoca a la IA cuando la evidencia pública y auditable ya zanja la cuestión.
Señales estructuradas + IA
Cuando el registro público no se pronuncia — que es lo habitual, porque el fraude muta — entra en juego nuestro propio pipeline: recoge señales estructuradas (infraestructura, contenido, identidad, comportamiento) y las combina en un score de riesgo transparente y un veredicto escrito. La metodología completa de scoring se publica en una página aparte.
Una advertencia sobre cobertura, no sobre veredictos. Además de los dominios que nos trae la gente, rastreamos por iniciativa propia dominios que nadie ha pedido. Antes de gastar un análisis con IA en uno de ellos, un modelo entrenado con nuestro propio corpus confirmado estima si merece la pena gastarlo; cuando la estimación es claramente negativa no publicamos veredicto alguno, en lugar de publicar una suposición. Así que hay dominios que nuestro rastreador visitó y sobre los que no encontrarás valoración. Esto solo retiene un análisis que habíamos decidido hacer nosotros: nunca decide, suaviza ni anula un veredicto, y nunca se aplica a un dominio que envías tú.
Sea cual sea la ruta que produce el veredicto, cada página de análisis enlaza con la evidencia subyacente para que puedas auditarla tú mismo.
Leer la metodología de scoring →Confianza comercial y de comerciantes
Sellos verificados de terceros que ya han hecho el trabajo duro — identidad, banca, vetting empresarial (el KYC que nadie más publica). Cuando están presentes y validados, se consideran prueba concluyente de un comerciante real.
Trustpilot
Override de veredictoPlataforma de reseñas de consumidores con ~270M opiniones y verificación de comerciantes.
Un perfil verificado en Trustpilot con un enlace recíproco confirmado al dominio analizado se considera prueba concluyente de un comerciante real.
Trusted Shops
Override de veredictoCertificación europea de ecommerce con protección al comprador y auditoría del comerciante.
Un sello válido de Trusted Shops se considera un aval fuerte: el comerciante ha sido auditado y ofrece protección al comprador.
Confianza Online
Override de veredictoPrincipal sello de confianza en ecommerce de España. Sus miembros se adhieren a un Código Ético público y a un arbitraje vinculante de consumo.
La pertenencia al directorio público de Confianza Online — verificada contra su registro oficial — se considera un aval fuerte de un comerciante español legítimo.
Authorize.Net
Override de veredictoLa pasarela de pagos de Visa, usada por ~430k comercios en EE. UU. Para darse de alta exige identidad de empresa verificada, ID fiscal y cuenta bancaria.
Un sello de comerciante Authorize.Net activo y coherente con el dominio se considera prueba concluyente de un comerciante real — Visa ya ha verificado el negocio.
Feeds de inteligencia de amenazas
Sistemas públicos y de compañías en torno a URLs maliciosas, infraestructura de malware y kits de phishing. Algunas fuentes afectan al scoring; otras solo se usan para contribuir, medir cobertura o analizar brechas.
PhishDestroy
Señal de alarma fuerteFeed curado DestroyList de URLs confirmadas como phishing.
Una coincidencia con DestroyList se considera prueba concluyente de phishing.
Cloudflare
Señal de alarma fuerteCuando Cloudflare ya ha marcado un dominio como phishing, deja de servir el sitio y devuelve en su lugar una página de advertencia de 'Suspected Phishing'.
Detectamos esa página de advertencia directamente en la respuesta del sitio y la tratamos como prueba concluyente: el dominio ya es phishing conocido. El veredicto se fija como FRAUDULENTO sin evaluación de IA, y el dominio se envía a VirusTotal — del mismo modo que una coincidencia con PhishDestroy.
VirusTotal
Datos contextualesAgregador de 70+ motores antivirus y una comunidad mundial de analistas.
VirusTotal no se usa para el scoring de riesgo de Desenmascara. Lo usamos principalmente para compartir con la comunidad todos los scams y fraudes que detectamos con gran certeza y, cuando está habilitado, para pivots limitados de infraestructura fuera del score.
Google Safe Browsing
Señal negativaLista de URLs maliciosas de Google, usada por Chrome, Firefox y Safari para alertar a los usuarios.
Un hit de GSB se trata como señal externa de riesgo de seguridad en navegador. Según nuestra experiencia, GSB no está enfocado principalmente en scams y fraude, así que también lo usamos como benchmark: muchas webs que Desenmascara detecta como fraudulentas no aparecen marcadas por GSB. Las métricas públicas de brecha llegarán pronto.
Webs bloqueadas (S2CPI / WIPO ALERT)
Datos contextualesDominios bloqueados en España por vulnerar la propiedad intelectual, publicados por el Ministerio de Cultura.
Se muestra en el informe como hallazgo atribuido y fechado. Un bloqueo por piratería no es prueba de estafa, así que nunca cambia nuestro veredicto ni la puntuación de riesgo. El listado se actualiza cada semana y un dominio que sale de él deja de mostrarse.
Reputación y popularidad
Listas independientes de reputación que muestran qué dominios son convencionales y reciben tráfico real.
Registros e identidad
Registros autoritativos sobre quién registró un dominio, cuándo y con qué certificados.
crt.sh
Datos contextualesBuscador público sobre los logs globales de Certificate Transparency.
Los logs públicos de certificados nos ayudan a agrupar la infraestructura completa de un actor fraudulento — útil incluso después de que el dominio original sea retirado.
WHOIS / IANA
Datos contextualesRegistros de inscripción de dominio: fecha de creación, expiración, registrador.
Datos de registro autoritativos — antigüedad del dominio, reputación del registrador, duración del registro — informan sobre cuán consolidado y serio es un operador.
Wikidata
Datos contextualesGrafo abierto de conocimiento con entidades como marcas y sus dominios oficiales.
Los datos canónicos de marca ayudan a distinguir el dominio real de una marca de las imitaciones que se aprovechan de su nombre.
Reguladores financieros y oficiales
Listas públicas de advertencia de IOSCO I-SCAN y reguladores financieros nacionales. Un hit fuerza FRAUDULENT.
IOSCO I-SCAN
Regulador oficialPortal global de alertas a inversores que agrega advertencias de reguladores bursátiles.
Alimenta el dataset de advertencias regulatorias usado para overrides autoritativos de fraude en múltiples jurisdicciones.
CNMV
Regulador oficialLista de advertencias del regulador bursátil español.
Un hit fuerza FRAUDULENT.
FCA
Regulador oficialLista del regulador británico de empresas no autorizadas.
Un hit fuerza FRAUDULENT.
AMF
Regulador oficialLista negra de la autoridad francesa de mercados.
Un hit fuerza FRAUDULENT.
CONSOB
Regulador oficialAdvertencias del regulador bursátil italiano.
Un hit fuerza FRAUDULENT.
FINMA
Regulador oficialLista de advertencias del supervisor financiero suizo.
Un hit fuerza FRAUDULENT.
Por qué se puede auditar
Un veredicto antifraude solo sirve si su razonamiento se puede inspeccionar. Estas son las piezas que publicamos para que periodistas, investigadores, empresas y usuarios puedan verificar el trabajo.
Fuentes públicas
Toda fuente externa que consultamos está nombrada en esta página con su operador, qué demuestra y un enlace de retorno a ellos. Sin partners opacos, sin feeds anónimos.
Scoring público
La fórmula del risk score — cada peso, señal, override y umbral — está documentada en nuestra página de API. Los cambios por feedback deben formar parte del historial de calibración.
Corpus público
Cada análisis tiene una URL pública permanente e inmutable con la evidencia utilizada. Los veredictos antiguos son auditables para siempre.
Feedback público
Cualquier usuario puede cuestionar un veredicto con comentarios y votos up/down. Las tasas de desacuerdo por franja de score son el mecanismo que mantiene el sistema autorregulado.
Correcciones públicas
Si nos equivocamos, lo decimos. Nuestra política de falsos positivos y el proceso de corrección están documentados.
Contribuciones públicas
El formulario al final de esta página permite a cualquiera proponer una nueva fuente. Las propuestas aprobadas se añaden con crédito completo al proponente.
Por qué publicamos esto
La confianza se gana siendo verificable. Publicamos nuestras fuentes, pesos y metodología para que cualquiera pueda auditar cómo se llegó a un veredicto. Si tu negocio depende de señales de fraude precisas, deberías saber exactamente qué las alimenta.
¿Conoces una fuente que deberíamos añadir?
La inteligencia anti-fraude es un bien público. Si mantienes o conoces una lista de bloqueo, un registro, un feed regulatorio o una base de datos académica que deberíamos integrar, dínoslo. La revisamos y la añadimos aquí con crédito.
Créditos y licencias
Cada fuente enlaza arriba a su operador. Respetamos sus condiciones de uso y límites de tasa. Las marcas pertenecen a sus respectivos propietarios. Si operas uno de estos servicios y quieres actualizar cómo te describimos aquí, escribe a [email protected].