Detén a los Solicitantes de Empleo Falsos Antes de que Lleguen a tu ATS

Las herramientas de detección de fraude para solicitantes de empleo falsos más eficaces combinan la huella digital de dispositivos con el análisis de red y entorno, en lugar de depender solo de la IP o el correo electrónico. cside se implementa como una única etiqueta de JavaScript de origen propio que genera huellas digitales de cada sesión de navegador a partir de más de 250 señales, detectando en tiempo real máquinas virtuales, VPNs, proxies residenciales y navegadores sin cabeza. Así tu equipo puede rechazar automáticamente o revisar las solicitudes sospechosas antes de que un solicitante de empleo falso llegue a una entrevista.

Se utilizan métodos de elusión a varios niveles. Para evitar que veas desde dónde está aplicando el usuario, se utilizan servicios VPN. Para aplicar rápidamente a muchas solicitudes, generan respuestas a preguntas en formularios usando LLMs. Al pasar por verificaciones de identidad, se usan tarjetas de identificación falsas, a veces usando identidades robadas. Durante las entrevistas, bots de respuesta en vivo les ayudan a responder preguntas. Incluso ha habido videos circulando en la web donde el actor malicioso usó tecnología deepfake para cubrir su rostro.

A partir de una base de más de 250 señales de navegador, dispositivo y red, la huella digital de dispositivos busca señales que indican que la solicitud se realiza desde entornos automatizados o remotos. Esencialmente separa dispositivos humanos reales de entornos automatizados.

Cside simplemente detecta señales que indican el uso de VPN así como el uso de máquinas virtuales. Hay varios métodos que usamos. Ninguno de los métodos que usamos compromete la privacidad de un usuario, se relacionan únicamente con identificadores de hardware del sistema.

La valiosa propiedad intelectual, acceso a datos de usuarios, código fuente y claves de acceso API a entornos sensibles como plataformas de pago significan que los actores maliciosos tienen la mayor oportunidad de encontrar sustancia de alto valor para explotar tu negocio. Independientemente del rol, intentarán conseguir los elementos de mayor valor para revender o extorsionar tu negocio.

Las señales de alerta habituales incluyen un currículum que encaja demasiado bien con el puesto, reticencia a encender la cámara o un vídeo que parece poco natural en las entrevistas, una ubicación o zona horaria declarada que contradice la disponibilidad del candidato, y solicitudes para enviar un portátil de la empresa a una dirección que no es la del propio candidato. cside detecta automáticamente las señales de alerta técnicas: genera una huella digital de cada sesión del navegador a partir de más de 250 señales y detecta máquinas virtuales, proxies residenciales, VPN, incongruencias geográficas y sesiones en las que se vinculan muchos dispositivos a un mismo solicitante.

El esquema, documentado por el Departamento de Justicia de EE. UU. y el FBI, involucra a trabajadores de TI que actúan en nombre de Corea del Norte y que usan identidades robadas o falsas para ser contratados en puestos remotos de empresas occidentales, para luego desviar sus salarios y, en algunos casos, robar datos o extorsionar al empleador. Suelen ocultar su ubicación real detrás de VPN y proxies residenciales, ejecutan su trabajo dentro de máquinas virtuales y dependen de facilitadores locales para recibir los portátiles de la empresa. cside no verifica documentos de identidad, pero expone la infraestructura técnica de la que dependen estas operaciones, generando una huella digital de cada sesión de solicitud para detectar VPN, proxies residenciales, incongruencias geográficas, entornos virtualizados y grupos de dispositivos vinculados a un único solicitante.

cside es inteligencia de dispositivos, no análisis de vídeo, por lo que no inspecciona la señal de la cámara web ni evalúa un rostro en busca de deepfakes. Lo que sí hace es detectar el entorno del que dependen estas tácticas. Los solicitantes que usan un deepfake o un suplantador en directo durante una llamada suelen operar desde un entorno virtualizado o controlado de forma remota detrás de una VPN o un proxy residencial, a menudo desde una sesión ya vinculada a muchas otras solicitudes. cside detecta esas señales en la fase de solicitud, antes de que se programe una entrevista, de modo que un candidato sospechoso pueda revisarse en lugar de pasar sin control.

cside se implementa como un único fragmento de JavaScript propio en tu página de solicitud o de empleo, por lo que no requiere ningún cambio de DNS ni enruta nada a través de cside. Una vez generada la huella digital de la sesión de un solicitante, el veredicto puede enviarse a tu ATS para rechazar automáticamente o marcar solicitudes sospechosas para revisión manual, de modo que los reclutadores vean la señal de riesgo junto al resto del registro del candidato. Las solicitudes legítimas continúan sin interrupciones.

No. cside se ejecuta discretamente en la sesión del navegador mientras un candidato completa la solicitud, sin ningún paso adicional, sin CAPTCHA y sin nada que el solicitante deba instalar. Los candidatos reales experimentan el flujo de solicitud normal, mientras que la huella digital y su veredicto ocurren en segundo plano. La fricción solo recae donde debe: en las sesiones fraudulentas que tu equipo decide rechazar o revisar.

cside no rechaza a nadie por una sola señal. Evalúa cada sesión a partir de más de 250 señales y busca combinaciones que los solicitantes legítimos rara vez producen juntas, como un entorno virtualizado detrás de un proxy residencial con una incongruencia geográfica y muchos dispositivos vinculados a una sola sesión. Un candidato que simplemente usa una VPN corporativa no recibe el mismo trato que uno que opera dentro de una máquina virtual desde una sesión con proxy y de alto riesgo. Tú mantienes el control del umbral y de si una solicitud marcada se rechaza automáticamente o se envía a revisión humana.

cside genera una huella digital de la sesión del navegador utilizando señales técnicas no sensibles sobre el dispositivo, la red y el entorno, no datos personales, y no depende de cookies para hacerlo. No lee documentos de identidad ni almacena el tipo de datos personales que el cribado tradicional suele conservar. Eso mantiene el cribado de candidatos conforme con la privacidad, sin dejar de separar los dispositivos humanos reales de los entornos automatizados y remotos que suelen usar los solicitantes de empleo falsos.