Todo lo que necesita para usar Docurensic
Desde su primer análisis hasta los motores forenses que lo respaldan, las herramientas independientes, la automatización que se ejecuta después de cada veredicto, la API completa, casos de uso reales y cómo se gestionan su cuenta y sus datos. Elija una pestaña: cada página aquí refleja el código en funcionamiento, nada es aspiracional.
Qué es Docurensic
Docurensic es un servicio de análisis forense de documentos. Sube un PDF, un archivo de Office, un correo electrónico, una imagen o un archivo comprimido y examinará el archivo como lo haría un examinador de documentos —metadatos, fuentes, historial de revisiones, imágenes incrustadas, firmas y las cifras de la página— y luego devolverá un informe en lenguaje claro con una puntuación de evidencia forense y una acción operativa clara. Todo funciona desde tu navegador, sin instalación ni complementos; los documentos se analizan en el servidor mediante un procesamiento aislado.
En qué se destaca
Detecta facturas y estados de cuenta bancarios alterados, certificados e identificaciones falsificados, mensajes de phishing o compromiso de correo corporativo (BEC), malware oculto en macros de Office, y texto o imágenes generados por IA: el fraude cotidiano que llega en forma de archivo.
Qué no garantiza
Docurensic señala indicios forenses; no certifica que un documento sea auténtico. Una puntuación baja significa que no se encontró evidencia de manipulación, no que exista una garantía. Los hallazgos y las acciones respaldan una decisión humana; no son prueba de autenticidad.
Para quién es
Corredores de transporte que verifican confirmaciones de tarifas, prestamistas que revisan recibos de nómina y facturas, aseguradoras que comprueban certificados, equipos de RR. HH. que incorporan personal con formularios W-2/W-9, y cualquier persona que recibe documentos que no puede aceptar solo por confianza.
Realice su primer análisis
Tres pasos. Los archivos sencillos suelen terminar en segundos; los grandes o complejos pueden tardar más. Todo se hace desde la página Documentos, el primer elemento de la barra lateral.
Suba un documento
Arrastre un archivo al cuadro de carga o haga clic en Examinar archivos. Docurensic admite PDF, Word / Excel / PowerPoint (incluidas las versiones heredadas y con macros habilitadas), correos .eml / .msg, imágenes, CSV/TSV, y archivos comprimidos .zip / .7z / .rar, de hasta 150 MB.
El archivo se procesa de forma temporal y aislada, y se elimina después del análisis. En modo de almacenamiento, el original analizado se cifra automáticamente en la Bóveda de archivos cuando el almacenamiento de la bóveda está disponible y la cuota lo permite. El modo sin almacenamiento no crea una nueva copia de origen; los archivos que ya estén en la bóveda o en un almacenamiento conectado permanecen allí. Su registro de historial reducido conserva el nombre del archivo y los metadatos básicos del análisis, el veredicto forense, la acción de decisión, los hallazgos, el tipo de documento seguro y el hash de verificación.
Ejecutar un único análisis coherente
No hay un selector de profundidad del análisis. Los motores forenses aplicables se ejecutan siempre. Cuando el documento tiene texto extraíble u OCR acotado, la revisión independiente de IA se ejecuta en el mismo flujo y se mantiene como asesora.
Lea el informe
Obtienes una acción general (Aceptar, Revisar o Rechazar), un resultado de autenticidad forense independiente y una puntuación de evidencia de 0 a 100, un nivel de amenaza separado y cada hallazgo ordenado por gravedad con una explicación en lenguaje claro. Haz clic en Informe detallado para ver el desglose completo, o consúltalo de nuevo en cualquier momento en el Historial de análisis.
Análisis con IA cuando el texto del documento está disponible
Cada análisis ejecuta los motores forenses aplicables. Cuando hay texto nativo u OCR acotado, también ejecuta una revisión independiente con IA; no hay que elegir profundidad de análisis ni nivel de IA. Un documento sin texto indica que la revisión no estaba disponible en vez de llamar a un modelo con una entrada vacía. La IA nunca cambia la puntuación ni el veredicto forense.
Tipo de documento
Un modelo de IA clasifica el texto extraído en uno de 33 tipos de documento canónicos (factura, estado de cuenta bancario, COI, escritura, …) con una respuesta forzada por esquema, o Undefined cuando nada encaja.
Verificaciones según el tipo + entidades
El modelo ejecuta únicamente las verificaciones de integridad que correspondan al tipo clasificado (aritmética financiera, fechas y vigencia, consistencia entre partes/emisor, coherencia general) y devuelve un motivo en lenguaje claro por cada verificación, sus propias señales de alerta y su lectura de fraude, además de entidades estructuradas (correos electrónicos, teléfonos, identificaciones, cuentas, direcciones, dominios, nombres) para vincular casos.
Solo texto, nunca el archivo
Ambas llamadas reciben el texto extraído, los metadatos y los hallazgos de los motores; el archivo del documento en sí nunca se envía al modelo.
Cómo leer su informe
El informe comienza con una sola acción operativa y mantiene visiblemente separadas la autenticidad forense, la amenaza del archivo, la política de la cuenta y la IA asesora.
Acción general y evidencia forense
La acción principal es Aceptar, Revisar o Rechazar. Justo debajo, el veredicto de autenticidad forense y la puntuación de evidencia de 0 a 100 explican la evaluación de manipulación. Una amenaza o una política de la cuenta puede hacer que la acción sea más estricta sin reescribir esa evidencia.
Nivel de amenaza
Un eje independiente de malware, phishing y contenido activo. Un documento limpio y de apariencia auténtica puede tener igualmente un nivel de amenaza alto si, por ejemplo, oculta un enlace de ejecución automática o una carga útil en una macro.
Identificación del documento
Un solo bloque que concilia el voto de tipo de cada motor (clasificador por palabras clave, reconocedor, motor de campos y tipos) en un único tipo de documento principal, con el nivel de confianza de cada motor mostrado en paralelo.
Problemas y evidencia ordenados
Los hallazgos importantes se agrupan en problemas con gravedad, ubicación, evidencia en lenguaje claro, contexto benigno y un siguiente paso. Las señales de nivel inferior siguen disponibles para profundizar, nunca como una puntuación aislada.
Análisis de campos
Campos comerciales tipificados que extrae el motor (números de factura/orden de compra, montos, fechas, IBAN, números MC/DOT), cada uno marcado como validado o no validado (por ejemplo, una suma de verificación de IBAN que falla).
Revisión de IA
Cuando el texto del documento está disponible, la lectura independiente de Docurensic AI —tipo de documento, motivos por comprobación, señales de alerta y su propia puntuación asesora— aparece en su propia sección con un pie de página de tokens y costes, separada visual y computacionalmente del veredicto forense. Un informe sin texto indica que la revisión no estaba disponible.
Cómo orientarse en la plataforma
La barra lateral agrupa todo en Espacio de trabajo, Análisis y Organización.
Documentos
Suba archivos nuevos y busque en todo su historial de análisis. Su base de operaciones.
Casos
Agrupe documentos relacionados (un expediente de solicitud, la documentación de un envío) para que los vínculos entre ellos sean fáciles de seguir.
Analíticas
Volumen, combinación de veredictos y las alertas que se activan con más frecuencia en sus análisis.
Bandeja de revisión
Documentos cuya acción final es Revisar o Rechazar y que aún necesitan una resolución humana: aprobar, rechazar o escalar.
Bóveda de archivos
Su almacenamiento cifrado de documentos — los originales de análisis conservados y los archivos que sube directamente, organizados en carpetas, que solo usted puede abrir.
Herramientas
El centro de todas las herramientas independientes: analizador de URL, analizador de empresas, laboratorio de metadatos, análisis forense de imágenes, verificación de firmas, comparación, PDF Studio y el banco de trabajo X-Ray Engine.
Workflows
Automatice lo que ocurre tras un análisis — «cuando un documento puntúa alto, alertar al canal de fraude y ponerlo en cuarentena». Construido visualmente, sin código.
Conexiones
Todo con lo que Docurensic se comunica: carpetas de Dropbox/Drive vigiladas, Slack, Teams, Discord, Telegram, Google Chat, listas de correo, plataformas de automatización y sus propios webhooks.
Notificaciones
Alertas dentro de la aplicación procedentes de sus flujos, casos y del sistema.
Configuración
Modo de almacenamiento, sensibilidad, preajuste sectorial, controles de detección, funciones activables, acceso API, exportación de datos y eliminación de la cuenta. Detallado en Cuenta y privacidad.
Automatice lo que sucede después
Docurensic no se detiene en el veredicto: usted decide una sola vez qué sucede después y se ejecuta en cada documento a partir de ahí, sin código. En el creador visual de Workflows escribe reglas del tipo cuando ocurre un evento en un documento, si cumple sus condiciones, entonces ejecute pasos: avisar a un canal, etiquetar, poner en cuarentena, abrir un caso, ejecutar una herramienta o pasar a otro flujo de trabajo. Guarde sus canales de Slack, listas de correo, carpetas en la nube y webhooks una sola vez en Connections y reutilícelos por nombre, y deje que los archivos nuevos de una carpeta vigilada de Dropbox o Drive se analicen solos.
El catálogo completo de disparadores, condiciones y acciones —con ramificaciones, programaciones, fórmulas y conectores— está en la pestaña Automatización.
La referencia técnica completa: qué comprueba cada motor, cómo la autenticidad forense, la amenaza del archivo y la política de la cuenta producen una sola acción operativa, y el catálogo actualizado de todas las señales que pueden generar los motores. Ir a una sección:
Qué verifica Docurensic
Múltiples categorías forenses, decenas de señales individuales. La mayoría de las manipulaciones dejan rastros en más de una.
Estructura y metadatos
Cuenta los marcadores de revisión y revisa el DocInfo en busca de contradicciones. El par /ID del trailer revela regrabaciones que el documento asegura que nunca ocurrieron.
Huella digital de fuentes
Cada fuente incrustada lleva una etiqueta de subconjunto única. Prefijos distintos para la misma fuente base en una página son señal de contenido empalmado por un editor.
Historial de revisiones
PDF almacena las ediciones agregando contenido nuevo al final. Varios marcadores %%EOF indican que existen revisiones anteriores que se pueden recuperar, una señal clara de edición.
Análisis de contenido
Extrae todo el texto y verifica si es extraíble; los documentos escaneados que son solo imagen se marcan como pendientes de una verificación OCR aparte.
Huella digital del editor
Los editores de PDF conocidos (Acrobat, Photoshop, GIMP, iText, PDF-XChange) dejan rastros en los campos de productor y creador que señalan una modificación posterior a la creación.
Puntuación de riesgo
Las señales forenses se ponderan por gravedad, se limitan por categoría y después pasan por reglas para producir un veredicto de autenticidad. La acción operativa final tiene en cuenta por separado la amenaza del archivo y la política explícita de la cuenta.
Seis motores, un solo informe
Cada carga se dirige según el tipo de archivo a los motores que saben analizarlo. Todos escriben en la misma estructura normalizada del informe. Los hallazgos permanecen separados como información de autenticidad, amenaza, contenido de IA, identidad o política de la cuenta antes de que un único contrato de decisión produzca la acción operativa. Cada motor está protegido al importarse y aislado ante fallos: una dependencia ausente o un error de ejecución degrada solo ese motor, nunca todo el análisis.
pdf_forensics
El motor principal de PDF: integridad estructural, metadatos, fuentes, análisis forense de imágenes rasterizadas, firmas, formularios, contenido incrustado y verificaciones semánticas de campos.
eje · falsificación + amenazamultiformato
Office (OOXML, versiones heredadas y con macros habilitadas), correo electrónico, archivos comprimidos, fraude en hojas de cálculo/datos tabulares, y validación cruzada de códigos de barras/MRZ.
eje · falsificaciónai_text / ai_image
Detección estilométrica de texto escrito por IA y detección de imágenes sintéticas: el eje de confianza de contenido, que se ejecuta en los tipos de archivo pertinentes y se expone directamente a través de la API.
eje · ai_contentreconocimiento
Reconocimiento de documentos multifuente basado en ML y fusión de tipos (magika, libmagic, layout, text): el eje de identidad. Las fuentes ligeras se ejecutan en línea en cada análisis.
eje · identidadurl_reputation
Análisis pasivo de reputación de URL/phishing y detección de typosquatting en cualquier enlace que contenga un documento o correo electrónico.
eje · amenazainteligencia
Inteligencia entre documentos superpuesta sobre cada análisis: velocidad de envíos, detección de casi duplicados, detección de redes de fraude por vínculos entre entidades, y el registro de plantillas.
Respaldado por SupabaseMotor forense de PDF
Se ejecuta en cada carga de .pdf. Cada verificación está aislada: una verificación que falla se registra como error y nunca hace fallar la solicitud.
Metadatos y cronología
Producer/Creator/Author/Subject/Keywords, claves personalizadas del diccionario Info, consistencia entre XMP y DocInfo, lógica de CreationDate/ModDate (sensible al tipo de documento: la fecha de vencimiento futura de un certificado no se interpreta como una fecha retroactiva).
Integridad estructural
Detección de actualizaciones incrementales, recuento de objetos/flujos/flujos de objetos, detección de reparación de xref (el analizador reconstruye en silencio una tabla dañada), consistencia del par /ID del trailer, linearización.
Análisis de fuentes y texto
Inventario de fuentes, incrustada frente a subconjunto, reasignación de glifos numéricos (una fuente que dibuja visualmente un dígito pero declara otro en su mapa ToUnicode), anomalías Unicode: controles de anulación direccional, caracteres de ancho cero, homoglifos de dígitos no latinos.
Análisis forense de imágenes y rasterización
Error-Level Analysis, detección de copy-move/clonación, JPEG-ghost/doble compresión, análisis de tablas de cuantización, consistencia de DPI, extracción de EXIF/GPS/software editor de imágenes incrustadas.
Historial de revisiones
Recuperación y comparación de revisiones anteriores, detección de escaneos sintéticos (un PDF nativo digital vuelto a renderizar como imagen para evadir las verificaciones de rasterización).
Firmas digitales
Presencia, validez criptográfica, cobertura del rango de bytes, detección de ataques shadow, firmas de certificación frente a firmas de aprobación.
Formularios
Recorrido completo del árbol de campos de AcroForm: un campo oculto para el lector que aún conserva un valor, o texto de marcador de posición de una plantilla que quedó sin completar.
Contenido incrustado
Se extraen los bytes del archivo adjunto (no solo se enumeran), se detecta el disfraz entre bytes mágicos y extensión, y se vuelve a analizar de forma recursiva a través del motor multiformato para todo lo que este pueda interpretar.
URL y enlaces
Cada URL se clasifica como visible (una anotación Link o texto impreso) u oculta (accesible solo mediante OpenAction/acción incrustada, nunca mostrada al lector), además de detección de IP literal, punycode y acortadores de enlaces.
Lógica semántica y de campos
Aritmética entre campos, validación de sumas de verificación de IBAN/número de ruta/VIN, extracción de entidades (correos electrónicos, teléfonos, números MC/DOT/de póliza), comparación de pHash de plantilla contra un registro.
OCR de respaldo
Las páginas que son solo imagen pasan por OCR, de modo que las verificaciones de contenido y lógica también se ejecutan en documentos escaneados, no solo en los nativos digitales.
Marca de agua y plantilla
Presencia de la marca de agua esperada según el tipo de documento, y comparación de hash perceptual de la primera página contra las plantillas registradas de los emisores.
Motor multiformato
Gestiona todo lo que no sea un PDF: documentos de Office (incluidas las variantes con macros habilitadas), correo electrónico, archivos comprimidos, hojas de cálculo e imágenes independientes.
Office (OOXML y versiones heredadas)
.docx/.xlsx/.pptx/.docm/.xlsm/.pptm y los formatos heredados .doc/.xls/.ppt: propiedades core/app, recuperación de control de cambios, contenido oculto, detección de macros VBA, vínculos a datos externos, conciliación entre fórmula y valor en caché.
Correo electrónico (.eml/.msg)
Análisis de encabezados SPF/DKIM/DMARC, discrepancias entre From/Reply-To/Return-Path (el patrón de redirección típico de BEC; se marca alto solo cuando Reply-To apunta a un correo web gratuito), suplantación de marca en el nombre visible, detección de dominios punycode, recursión de archivos adjuntos.
Archivos comprimidos
Listado de entradas zip/7z/rar con protección por relación de compresión contra bombas zip.
Fraude en hojas de cálculo y CSV
Ley de Benford (prueba de chi-cuadrado sobre una muestra real), conciliación de saldos, agrupamiento de números duplicados/redondos, detección de vacíos en secuencias, transacciones con fecha futura.
Código de barras / QR / MRZ
Decodificación 1D/2D, validación del dígito de verificación de la MRZ de pasaporte TD3, y conciliación entre el contenido del código QR y el texto impreso: aquí se detecta al falsificador que edita el número impreso pero olvida actualizar el código.
Imágenes independientes
Pasa por el detector de imágenes de IA, la decodificación de código de barras/MRZ, y la conciliación de QR basada en OCR.
Motor de IA / confianza de contenido
Un detector independiente para contenido sintético y enlaces inseguros, que se ejecuta automáticamente en las cargas de imágenes y está disponible directamente para el análisis de texto/URL.
Detección de imágenes generadas por IA
ELA, residuos de ruido y artefactos en el dominio de la frecuencia, además de firmas de metadatos de generadores conocidos.
Indicadores de texto generado por IA
Puntuación estilométrica a partir de siete señales ponderadas: variabilidad en la longitud de las oraciones, densidad de marcadores de frases típicas de IA, aperturas con palabras de transición, diversidad de aperturas, repetición de n-gramas, estilo de puntuación y tasa de contracciones, más un paso opcional de perplejidad y variabilidad basado en un modelo de lenguaje. Cada señal se informa por separado para que el veredicto sea explicable y no una caja negra. Es deliberadamente conservador (informativo, nunca una acusación por sí solo) debido a las tasas de falsos positivos bien documentadas en textos formales o escritos por personas no nativas del inglés.
Reputación de URL
Heurísticas de antigüedad de dominio, detección de typosquatting/imitación de marca y un punto de integración para una verificación externa de Safe Browsing — aplicadas a cada URL que detecta un análisis o el analizador de correos.
Motor de reconocimiento y fusión
Una segunda opinión sobre el tipo de documento y su autenticidad, combinada a partir de hasta once fuentes independientes, cada una opcional y omitida sin problemas si su dependencia no está instalada. El veredicto de tipo depende de corroboración: si dos fuentes coinciden, se obtiene alta confianza; una sola fuente queda limitada y marcada como uncorroborated_type.
Identificación de formato
Identificación de formato basada en ML (magika), verificada de forma cruzada con libmagic: una discrepancia entre ambas, o con la extensión de archivo declarada, es una señal de enmascaramiento.
Puerta de entrada del análisis forense de PDF
PyMuPDF renderiza cada página de forma nativa, determina si el documento es nativo digital o escaneado, y extrae metadatos de procedencia y datos de incrustación de fuentes en una sola pasada, compartida con el resto de las fuentes.
Clasificación de tipo
Un modelo de tipo de documento de 16 clases (DiT), más una lectura de modelo de visión y lenguaje (Qwen2.5-VL) para la extracción de tipo, subtipo y campos clave en formato libre.
Diseño y tablas
Orden de lectura, regiones de diseño y estructura de tablas mediante docling, con deepdoctection como corroborador independiente de pipeline completo.
OCR condicional
De forma predeterminada, se ejecuta solo en páginas que son solo imagen; en el modo always también habilita una comparación de manipulación entre el texto incrustado y el OCR: una discrepancia significa que la página visible no coincide con el flujo de contenido.
Integridad de la firma
pyHanko informa el número de firmas PDF incrustadas, la cobertura (archivo completo o parcial) y la integridad criptográfica.
Motor de campos y tipos
Se ejecuta dentro de cada análisis. Extrae campos comerciales tipificados, se decide por un tipo de documento solo cuando evidencia independiente lo corrobora (y se abstiene de adivinar en caso contrario), y hace seguimiento a lo largo del tiempo de la variación de términos por proveedor. Su salida alimenta los bloques de identificación de documento y análisis de campos del informe.
Extracción de campos
Un amplio conjunto de tipos de campo (números de factura/orden de compra, montos, fechas, IBAN, números de ruta, números MC/DOT, VIN, números de póliza, direcciones y más), cada uno con un indicador de validado o no validado.
Clasificación de tipo
Sujeto a corroboración: un documento cuyas señales de término/campo/estructura no coinciden se reporta como unclassified en lugar de forzar una conjetura de baja confianza. Los documentos compuestos (varios tipos en un mismo archivo) se marcan como tales.
Identificación de tres vías
Concilia su propio voto de tipo con el del clasificador por palabras clave y el del reconocedor en un único tipo principal por informe, con el nivel de confianza de cada motor mostrado en paralelo.
Línea base de variación por proveedor
Línea base de frecuencia de términos por usuario y por proveedor, respaldada por Supabase; un documento al que le faltan términos que el historial de ese proveedor siempre incluye, o que contiene términos que nunca ha usado, se marca como desviación una vez que existe suficiente historial.
Consistencia de campos entre documentos
Un campo compartido de factura, orden de compra o monto que difiere en valor entre dos documentos relacionados es un indicio clave de documento alterado o de doble corretaje.
Inteligencia entre documentos
Se ejecuta después de cada análisis, comparando el documento actual con envíos anteriores; deliberadamente no se limita a una sola cuenta, ya que las redes de fraude abarcan a varios clientes.
Velocidad de envíos
El mismo archivo (según su SHA-256) enviado repetidamente en una ventana de tiempo corta.
Detección de casi duplicados
La comparación mediante SimHash detecta una versión ligeramente editada de un documento que difiere en bytes pero es estructuralmente idéntica.
Detección de vínculos entre entidades / redes de fraude
Números MC/DOT, de póliza, IBAN, VIN o de ruta, correos electrónicos o teléfonos compartidos entre documentos que de otro modo no estarían relacionados.
Registro de plantillas
Diseños de emisores confiables conocidos (hash perceptual de la página 1) contra los cuales se verifica la coincidencia de plantillas de PDF.
Bandeja de revisión
Informes marcados (revisar/rechazar) que esperan una decisión humana: aprobar, rechazar o escalar.
Cobertura de formatos
Los formatos que aceptan los motores de análisis, enrutados automáticamente según la extensión y los bytes mágicos, de modo que un archivo disfrazado se analiza según lo que realmente es, y no según lo que dice ser.
Autenticidad forense, amenaza y acción final
La evidencia de autenticidad, el peligro del archivo y la política de gestión de la cuenta se mantienen separados, por lo que un correo de phishing, una factura falsificada y una regla de enrutamiento nunca se mezclan en una sola puntuación.
Eje de autenticidad
Evidencia estructural, de metadatos, contenido y campos: ¿es este documento lo que afirma ser y ha sido manipulado?
Eje de amenaza
Riesgo de malware, phishing y contenido activo: ¿podría perjudicarte abrir este documento o actuar basándote en él?
Política de la cuenta
Las reglas de empresa, tipo de documento y gestión personalizada pueden exigir una revisión o un rechazo sin cambiar la puntuación de autenticidad ni afirmar que hubo manipulación.
Filtro de corroboración
El veredicto forense solo escala ante una señal decisiva seleccionada, la corroboración entre dos o más categorías distintas o una puntuación calibrada; nunca por un único hallazgo ruidoso de gravedad media.
Límites por categoría
La contribución de cada categoría de señales tiene un límite antes de sumarse, de modo que un dominio ruidoso (por ejemplo, diez notas de fuente de baja severidad) no pueda superar en puntuación a un problema genuinamente transversal.
Catálogo de verificaciones
Cada categoría de señal que los motores pueden generar, junto con la cantidad de verificaciones distintas en el código fuente que pueden generarla, calculada en vivo a partir del código en ejecución (GET /api/checks), y no una cifra mantenida a mano que pueda quedar desactualizada.
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Herramientas independientes
Además del análisis completo, Docurensic incluye herramientas enfocadas de un solo archivo: pequeños laboratorios forenses y un banco de trabajo de PDF que usted apunta a un documento, enlace o empresa. Todas se abren desde la página Herramientas (barra lateral → Análisis) y la mayoría puede tomar un archivo directamente de su File Vault, así no tiene que volver a subirlo. Vaya a una:
Analizador de URL
Un enlace, dos perspectivas: ¿es peligroso y qué tan bien construido está el sitio que hay detrás?
Pegue una URL o un dominio simple y Docurensic construye una imagen compartida del sitio a partir de sondeos reales y en vivo, y luego la lee de dos maneras: un veredicto de seguridad con corroboración obligatoria y una tarjeta de calificación de calidad A–F de seis dimensiones. Nunca condena por un solo indicio: un sitio se marca solo cuando la evidencia coincide en al menos dos niveles independientes y tres categorías. Recurra a él antes de confiar en un enlace de un correo, una factura o un mensaje: un portal de proveedores, una página de pago, un enlace de «verifique su cuenta» o un dominio de un proveedor con el que nunca ha tratado.
- ✓Comprobaciones léxicas del enlace: esquema inseguro, hosts con IP directa, trucos de autoridad con «@», dominios de typosquatting y parecidos a marcas, nombres punycode/homógrafos, palabras clave sospechosas, acortadores de URL expandidos y parámetros de redirección abierta.
- ✓Registro e infraestructura: antigüedad del dominio (un dominio recién registrado es un fuerte indicio de fraude), registrador y bloqueos, registros DNS y de correo (SPF/DMARC/CAA) y un handshake en vivo del certificado TLS.
- ✓Contenido de la página de destino: formularios de inicio de sesión en dominios recién creados, formularios de credenciales que envían datos a otro lugar, campos ocultos, scripts ofuscados, iframes invisibles y títulos que dicen ser de una marca en dominios sin relación.
- ✓Tarjeta de calificación de calidad: Configuración/Seguridad, SSL/TLS, Optimización, SEO, Stack tecnológico y Antigüedad/Confianza, cada uno con su calificación, más una lista priorizada de «qué corregir primero» y una huella del stack tecnológico (con avisos de fin de vida útil).
Para tener en cuenta: la comprobación de reputación externa solo se ejecuta cuando está configurada; una lectura limpia no garantiza que un sitio sea seguro. Abrir el URL Analyzer →
Analizador de empresas
¿Esta empresa es real, quién la dirige, cuál es su reputación y a qué prestar atención?
Dele un nombre de empresa, un dominio o un número de registro y devuelve un único informe empresarial reconciliado. Fuentes de datos específicas verifican cada una un solo dato, el descubrimiento en la web abierta completa la identidad y la historia, y un analista de IA lo redacta en lenguaje claro. La puntuación de confianza y el veredicto se calculan mediante reglas fijas y auditables: la IA solo redacta la explicación en torno a las cifras, nunca las cifras en sí. Úselo durante la incorporación de proveedores o contrapartes, antes de firmar con un nuevo proveedor, otorgar crédito o pagar una primera factura.
- ✓Perfil y personas: nombre legal/comercial, sector, año de fundación, sede, teléfono, sitio web, estimación de plantilla y nombres de los directivos cuando se puedan encontrar.
- ✓Reputación: fragmentos de reseñas y una calificación, temas de sentimiento, y resúmenes de noticias fechados y con fuente.
- ✓Verificaciones independientes: una dirección real y localizable, si el teléfono es una línea activa (y de qué tipo) y si el dominio del sitio web está marcado como inseguro (un fuerte empuje hacia riesgo alto).
- ✓Una lectura clara: una puntuación de confianza de 0 a 100, una calificación por letra y un veredicto con su nivel de confianza, una matriz de corroboración (identidad / dirección / teléfono / seguridad / reseñas / liderazgo) y una lista de verificación de «antes de comprometerse».
Para tener en cuenta: los resultados dependen de qué fuentes de datos estén habilitadas; tómelo como un punto de partida rápido, no como una diligencia debida formal. Abrir el Company Analyzer →
Metadata Lab
Todo lo que un archivo dice sobre sí mismo, y cada punto en el que su propia historia se contradice.
Inspeccione a fondo los metadatos de un archivo sin ejecutar un análisis completo. Presenta todas las propiedades que lleva el archivo agrupadas por origen, construye una línea de tiempo cronológica de las fechas que el propio archivo declara y muestra una lista de contradicciones: los puntos donde el archivo se contradice a sí mismo. Recurra a él para examinar rápido la procedencia de un documento: una factura escaneada cuyas fechas no cuadran, un contrato que sospecha que se editó después de firmarlo, una foto de la que quiere conocer su historia de cámara/GPS o un correo cuyos encabezados quiere ver desglosados.
- ✓Propiedades agrupadas: PDF Info + XMP (sin procesar y analizado), historial de edición, tipos de letra y cifrado; EXIF/GPS/cámara de imágenes; propiedades core/app de Office y presencia de macros; encabezados de correo y cadena de retransmisión.
- ✓Línea de tiempo de fechas: todas las fechas declaradas en orden, cada una etiquetada con su origen.
- ✓Contradicciones: fechas que van hacia atrás o están en el futuro, discrepancias entre Info y XMP, contenido añadido después de una firma, y macros, archivos o JavaScript incrustados.
- ✓Historial de revisiones: el mapa de actualizaciones incrementales de un PDF con qué revisión cubre cada firma.
Para tener en cuenta: una contradicción es una pista para investigar, no una prueba de falsificación, y unos metadatos limpios no demuestran autenticidad. Abra cualquier archivo del vault con su acción «Metadata». Abrir el Metadata Lab →
Análisis forense de imágenes
Cinco lentes visuales independientes sobre una imagen para revelar ediciones, clonaciones y compresión que no coincide.
Pase una imagen —o una página de PDF rasterizada— por cinco lentes de análisis de manipulación, cada una mostrada como mapa de calor o superposición. A propósito le entrega lentes y evidencia para interpretar, no un veredicto ni una puntuación. Úselo en una foto sospechosa o en un documento basado en imagen —un recibo, la foto de una identificación, una captura de pantalla, una factura fotografiada— cuando quiera ver si un número, un sello, una firma o una región fue editado, clonado o pegado.
- ✓Análisis de nivel de error (ELA) en tres calidades: mapas de calor que resaltan regiones editadas o pegadas con un historial de compresión distinto.
- ✓Barrido de fantasma JPEG: un mapa por bloques que expone una región que lleva su propio historial de compresión.
- ✓Detección de copiar y mover / clonación: superpone líneas y recuadros de origen/destino donde una parte de la imagen se duplicó para tapar o repetir contenido.
- ✓Consistencia de ruido: marca parches suavizados o insertados cuyo ruido no coincide con la imagen que los rodea; además de las tablas de cuantización JPEG y una calidad de guardado original estimada.
Para tener en cuenta: cada lente tiene puntos ciegos declarados; las imágenes muy reguardadas, redimensionadas o capturadas en pantalla pueden difuminar las señales. Lea las lentes en conjunto como evidencia, no como una respuesta única. Abrir Image Forensics →
Verificación de firmas
Verificación criptográfica real de las firmas digitales de un PDF: qué cubren y qué cambió después.
Verifica las firmas digitales dentro de un PDF sin necesidad de un almacén de confianza. Para cada firma comprueba la criptografía subyacente, lee el certificado que el archivo lleva sobre el firmante, confirma que los bytes cubiertos no se han tocado desde la firma e informa exactamente qué cubre la firma y qué se añadió después. Un segundo modo compara geométricamente dos imágenes de firma. Recurra a él siempre que un PDF firmado sea importante —un contrato, un acuerdo o un certificado— para confirmar que la firma está intacta y que el documento no se alteró después de firmarlo.
- ✓Cobertura y sellado: cuánto del documento cubre cada firma, qué revisión sella y si se agregaron bytes después de firmar.
- ✓Integridad criptográfica: el resumen (digest) del documento sigue coincidiendo con el rango de bytes firmado, y la clave del firmante realmente produjo la firma (RSA/PSS/ECDSA).
- ✓Certificado del firmante: sujeto/emisor, detección de autofirma, ventana de validez y si hay una marca de tiempo confiable.
- ✓Comparación de firmas: una puntuación de similitud geométrica para dos imágenes de firma (superposición de tinta, forma, dirección del trazo).
Para tener en cuenta: a propósito no juzga si el certificado del firmante encadena hasta una raíz confiable ni comprueba la revocación, y así lo indica. La comparación es una ayuda de similitud, no una identificación caligráfica. Abrir Signature Checks →
Compare
Superponga dos versiones de un documento y vea todos los cambios, hasta el tipo de letra.
Coloca dos documentos lado a lado y revela todas las diferencias: ediciones de texto, contenido movido e incluso sustituciones de tipo de letra o de tamaño en un texto por lo demás idéntico, de modo que un monto modificado escrito en un tipo de letra ligeramente distinto salte a la vista. Úselo cuando tenga un original y una copia devuelta o refrendada del mismo documento —un contrato, una orden de compra, una factura o un certificado— y necesite confirmar que nada se alteró sin que se note.
- ✓Diferencias a nivel de palabra con las regiones modificadas ubicadas en la página.
- ✓Análisis forense de tipografía: marca dónde el mismo texto aparece en un tipo de letra o tamaño distinto, con un inventario completo de tipos de letra de cada lado y qué es nuevo o falta.
- ✓Cuatro modos visuales: una superposición de canal de rayos X con parpadeo, un mapa de calor de diferencias por píxel, recuadros de diferencias agrupadas y cambios resaltados en paralelo.
- ✓Se aceptan imágenes: cualquiera de los lados puede ser una carga o un archivo del vault, y una imagen se convierte en un documento de una página para que pueda comparar una foto contra un PDF.
Para tener en cuenta: le muestra qué difiere; decidir si un cambio es legítimo depende de usted. Las filas del vault enlazan directamente con su acción «Compare». Abrir Compare →
PDF Studio
Un banco de trabajo de PDF completo en el navegador: edite, organice, firme, convierta, censure y proteja.
Utilidades cotidianas de PDF integradas directamente en el producto, así no necesita otra aplicación aparte: todo entra y sale como bytes, sin que se almacene nada a menos que usted lo guarde. Este es un conjunto de herramientas de productividad, no un analizador forense: nada aquí alimenta las puntuaciones ni los veredictos de los análisis. Recurra a él para el manejo rutinario de documentos alrededor de un caso: combinar pruebas, separar páginas, censurar datos personales antes de compartir, aplicar OCR a un escaneo, llenar un formulario o proteger un archivo con contraseña.
- ✓Páginas y conversiones: combinar, insertar, dividir, rotar, reorganizar, recortar, comprimir; convertir a/desde texto, HTML e imágenes; y aplicar OCR a un escaneo para hacerlo buscable.
- ✓Marcado y formularios: formas, flechas, resaltado/subrayado/tachado, sellos de investigación y campos de formulario para listar/llenar/crear.
- ✓Censura permanente por área, término de búsqueda o patrón (SSN/SIN, números de tarjeta, correo, teléfono): el contenido debajo del recuadro se elimina de verdad, no solo se tapa.
- ✓Firmar y proteger: firme, estampe, agregue texto, ponga marca de agua, edite metadatos, aplane y proteja con contraseña o desbloquee. Ida y vuelta con el vault: abra un PDF del vault y guarde la edición como un archivo nuevo.
Para tener en cuenta: la censura por búsqueda/patrón encuentra el texto que puede leer; los datos personales incrustados en una imagen escaneada requieren una censura por área (ejecute «Hacer buscable» primero para comprobarlo). Abrir PDF Studio →
X-Ray Engine
Un banco de trabajo centrado en la evidencia que reconstruye la historia de un PDF y expone explicaciones que compiten entre sí.
Un banco de trabajo de investigación independiente, solo para PDF, que va más a fondo que un análisis normal: reconstruye el historial de edición de un documento, señala con exactitud dónde y qué cambió, y expone explicaciones que compiten entre sí con la evidencia a favor y en contra de cada una. Es explícitamente una herramienta de razonamiento y evidencia, no un calificador de aprobado/reprobado. Recurra a él en un PDF de alto riesgo donde «qué cambió exactamente, y dónde» tiene que ser defendible. (Una versión resumida, Deep X-Ray, también se ejecuta automáticamente después de cada análisis de PDF ordinario y aparece en el informe.)
- ✓Valores recuperados: reconstruye revisiones anteriores recuperables y muestra recortes de antes / después / diferencia de exactamente lo que decía un campo.
- ✓Hallazgos ubicados: ancla cada hallazgo a una región exacta de la página, con recortes de revisión de los valores clave para contrastarlos con su fuente de verdad.
- ✓Capas y construcción: reconstruye las capas del documento y el contenido oculto o tapado, y clasifica cómo se construyó el documento (nativo digital, escaneo con texto buscable, captura solo de imagen, mixto).
- ✓Cobertura honesta: una reconciliación de montos y un mapa de calor de atención para enfocar la revisión, con una nota de completo / limitado / omitido / fallido en cada lente; la falta de cobertura nunca significa «limpio».
Para tener en cuenta: el modo de construcción no es autenticidad, los marcadores de herramienta no identifican al editor humano y no lleva puntuación de riesgo ni veredicto: presenta evidencia, no intención. Abrir el X-Ray Engine →
Archivos, casos y su espacio de trabajo
Dónde viven sus documentos, cómo los agrupa y dónde aparecen las decisiones y la actividad.
Bóveda de archivos
Su hogar privado y cifrado para documentos. Cada archivo se cifra en el momento en que usted lo sube y permanece cifrado en reposo bajo una clave exclusiva de su cuenta, de modo que solo usted puede abrir sus archivos. Organícelos en carpetas; su límite de almacenamiento lo define su plan. Cada análisis guarda automáticamente el original en una carpeta «Documentos escaneados» (los duplicados no se almacenan dos veces) y le pone una insignia con su veredicto más reciente, y cualquier archivo ofrece «Enviar a análisis» para volver a ejecutar el análisis completo. Abrir File Vault →
Conexiones en la nube
Traiga su propio almacenamiento sin mover archivos. Conecte una carpeta de Dropbox o Google Drive como un espejo de solo lectura: los archivos permanecen en su nube, se indexan en lugar de copiarse y no consumen nada de su cuota del vault. El espejo se actualiza según una programación y al pulsar «Sincronizar ahora», y el análisis automático por conexión procesa cualquier archivo nuevo que llegue después de conectar (nunca su importación inicial). Desconectar solo elimina el índice y el acceso: sus archivos se quedan donde están. Abrir Connections →
Casos
Agrupe documentos relacionados —un paquete de solicitud, la documentación de un envío, un reclamo— e investíguelos como un solo conjunto. Docurensic sugiere vínculos cuando dos documentos comparten un identificador fuerte (correo, IBAN, VIN, teléfono) o una plantilla, y usted puede vincularlos a mano; un grafo de conexiones dibuja las relaciones, y todo el conjunto puede revisarse y resolverse en conjunto. Abrir Cases →
Bandeja de revisión
La cola de decisiones humanas. Cualquier documento cuya acción final resultó en Revisar o Rechazar espera aquí la decisión de una persona, para que nada que necesite una segunda mirada se cuele. Registre una disposición —Aprobar, Rechazar o Escalar— con una nota opcional; se registra por separado del veredicto automático y alimenta sus estadísticas de revisión y sus flujos de trabajo. Abrir el Review inbox →
Analíticas
Una vista panorámica de su actividad: cuántos documentos ha analizado a lo largo del tiempo, la mezcla de confiable / revisar / rechazar con la tendencia frente al periodo anterior, su tasa general de señales y las señales forenses que se disparan con más frecuencia en sus informes recientes. Ajuste la ventana de tiempo para enfocarse. Abrir Analytics →
Notificaciones
Su feed de alertas dentro de la aplicación (distinto del Review inbox). Reúne las alertas generadas por sus Smart Workflows —un documento marcado, un archivo enrutado— más los mensajes del sistema del equipo de Docurensic, los más recientes primero. Marque una o todas como leídas, elimine una alerta o borre todo lo que ya haya leído. Abrir Notifications →
Smart Workflows: decida una vez, ejecute en cada documento
Docurensic no se detiene en el veredicto. En el creador visual y sin código de Workflows escribe reglas del tipo CUANDO ocurre algo, SI cumple sus condiciones, ENTONCES ejecute estos pasos, y se ejecuta automáticamente en cada documento a partir de ahí. Vaya a una sección:
El modelo CUANDO / SI / ENTONCES
Cada flujo de trabajo se lee de la misma manera. CUANDO elige el momento (un documento que termina su análisis, una decisión humana, un temporizador o una ejecución manual). SI es un conjunto de filtros opcionales, todos combinados con Y; déjelos vacíos para actuar sobre todo. ENTONCES es un árbol de pasos que se ejecuta en orden: cada paso es una acción o una bifurcación condicional.
Disparadores: el CUANDO
El evento que inicia un flujo de trabajo. La mayoría derivan de un análisis terminado; dos se ejecutan por su cuenta.
| Disparador | Se activa cuando |
|---|---|
| Análisis completado | Un análisis terminó, sea cual sea el resultado: el punto de partida general. |
| Documento subido | Un archivo entró en el proceso: subido aquí, enviado por la API, agregado al vault o llegado desde una carpeta conectada de Dropbox/Drive. |
| Documento clasificado | Se identificó el tipo de documento (factura, identificación, certificado…). Combínelo con la condición «tipo de documento» para enrutar por tipo. |
| Puntuación de fraude alta | La puntuación de riesgo forense alcanzó su umbral (por defecto 60; fije el suyo con la condición de riesgo mínimo). |
| Necesita revisión | La decisión final requiere una persona, incluso por razones separadas de amenaza o de tipo orientativo. |
| Acción final: rechazar | La decisión final es rechazar, ya sea por evidencia forense o por la política de su cuenta. |
| Acción final: aceptar | La decisión final es aceptar. Úselo para archivar automáticamente los documentos que no necesitan revisión. |
| Amenaza detectada | Se elevó un nivel de amenaza de contenido activo / carga maliciosa (detección estructural, no antivirus). |
| Firma detectada | Se encontró una firma digital, un campo de firma o una marca de firma visible. |
| Duplicado encontrado | El mismo documento, o uno casi idéntico, se analizó antes (posible doble envío). |
| Documento vencido | Se activó un hallazgo de vencimiento: un seguro vencido, un certificado desactualizado. |
| Correo desechable encontrado | Un correo de contacto en el documento usa un dominio desechable / de bandeja temporal. |
| Baja confianza del análisis | Los motores no estuvieron seguros de su evaluación o del tipo del documento. |
| OCR completado | Se leyó texto de una imagen: un escaneo o una foto que necesitó OCR. |
| QR / código de barras leído | Se decodificó un código QR o de barras (etiquetas de envío, boletos, certificados). |
| Revisión manual completada | Un revisor fijó una disposición (aprobado / rechazado / escalado). Se activa desde el Review inbox, no desde un análisis. |
| Coincidió una regla del motor | Se activó una de sus reglas personalizadas de Detección del motor. Acótelo con la condición «Nombres de reglas del motor». |
| Según una programación | Se ejecuta según un temporizador que usted define (cada hora / diario / semanal / mensual en su zona horaria), sin estar ligado a ningún documento en particular. |
| Ejecutar manualmente | Se ejecuta solo cuando usted pulsa Ejecutar: en un documento que elige del historial, o contra la muestra en modo de prueba. |
Condiciones: el SI
Filtros opcionales, todos combinados con Y. Déjelos vacíos y el flujo de trabajo actúa sobre todo lo que capta el disparador; agregue algunos para acotarlo exactamente a los documentos que le interesan.
| Condición | Se ejecuta solo cuando |
|---|---|
| La puntuación de riesgo es al menos / como máximo | La puntuación de riesgo forense es ≥ / ≤ su número (0–100). Combine ambos para definir un rango. |
| El veredicto es uno de | El veredicto forense de autenticidad es confiable, revisar o rechazar (a su elección). Esto puede diferir de la acción final cuando la política obliga a una revisión. |
| El nivel de amenaza es al menos | El nivel de amenaza de contenido activo es al menos elevado, alto o crítico. |
| Tiene una amenaza de contenido activo | El documento lleva una amenaza de carga maliciosa / contenido activo. |
| Es un duplicado | Este documento coincide con uno analizado antes. |
| Tiene un hallazgo de vencimiento / caducidad | Se activó un hallazgo de vencimiento o de cobertura vencida. |
| Tiene una firma | El documento está firmado. |
| El monto es al menos / como máximo ($) | El total analizado del documento es ≥ / ≤ su monto (p. ej., facturas por encima de un límite de aprobación). |
| El tipo de documento es uno de | El documento es uno de los tipos listados (factura, seguro…). Cualquier coincidencia califica. |
| El nombre de archivo contiene | El nombre del archivo incluye este texto (p. ej., «contrato»). |
| El nombre de archivo coincide con un patrón | El nombre coincide con un patrón glob donde * es cualquier secuencia de caracteres y ? es uno solo (p. ej., INV-*.pdf). |
| Tiene alguna etiqueta de | El informe lleva al menos una de las etiquetas listadas. |
| Proviene de | El origen del documento es una carga desde la app, una carga por la API, una ejecución programada o una ejecución manual. |
| Nombres de reglas del motor | Coincidió una de las reglas personalizadas nombradas de Detección del motor (se combina con el disparador «Coincidió una regla del motor»). |
Acciones: el ENTONCES
Lo que hace un flujo de trabajo, agrupado en cinco familias. Las acciones de mensaje pueden reutilizar una conexión guardada en lugar de una URL pegada, y admiten fórmulas como {{filename}}.
Alertas y mensajes
Llegue a su equipo donde ya trabaja, o haga POST a cualquier URL. Notificación dentro de la app, Email, Slack, Microsoft Teams, Discord, Telegram, Google Chat y Webhook (el JSON completo del evento, firmado cuando se define un secreto: un puente hacia Zapier, Make, n8n, Power Automate o sus propios sistemas).
Etiquetar, archivar y organizar
Agregar etiquetas al informe para filtrar después, Mover a una carpeta del vault, Poner en cuarentena (mover a una carpeta de Cuarentena y etiquetarlo), Crear caso (abrir una investigación y vincular el documento) y Eliminar documento (elimina de forma permanente su propia copia del vault; el informe conserva sus hallazgos).
Revisión y notas
Cambiar estado fija la disposición de revisión humana: aprobado / rechazado / escalado. Es solo la disposición operativa; nunca cambia la puntuación forense ni el veredicto. Agregar nota añade una nota (con fórmulas) a las notas del revisor del informe.
Investigar con herramientas
Ejecutar comprobación de metadatos y Ejecutar comprobación de firma ejecutan el Metadata Lab o Signature Checks como parte del flujo y etiquetan/anotan el informe ante contradicciones o una firma dañada. Abrir en una herramienta publica una alerta en la bandeja con un enlace de un clic que abre el documento, precargado desde el vault, en Metadata Lab, Image Forensics, Signature Checks, Compare o PDF Studio.
Control de flujo
Esperar y luego continuar pausa y reanuda el resto de los pasos después de entre 1 minuto y 7 días. Detener el flujo termina el flujo de trabajo antes de tiempo (incluso dentro de una bifurcación). Iniciar otro flujo de trabajo ejecuta los pasos de un segundo flujo de trabajo sobre el mismo documento (encadenando un nivel de profundidad).
Ramificación: un flujo, muchos caminos
El lado ENTONCES es un árbol de pasos, no solo una lista plana. Cualquier paso puede ser una bifurcación condicional: varios caminos con etiqueta, cada uno con su propia condición, más un «De lo contrario» opcional. Solo se ejecuta el primer camino cuya condición coincide —exactamente como un switch— y luego el flujo continúa más allá de la bifurcación. Las bifurcaciones pueden anidarse hasta tres niveles de profundidad.
WHEN Analysis completed
THEN split on:
┌ High risk (score ≥ 75) → create case + alert #fraud
├ Needs review → tag "to-review" + email the queue
└ Otherwise → move to "Cleared" folderUna lista simple de acciones sin bifurcación se valida y se ejecuta igual, así que la ramificación es totalmente opcional. Los límites mantienen los flujos legibles: hasta 10 pasos de nivel superior, hasta 6 caminos por bifurcación y hasta 40 acciones en todo el árbol.
Programaciones y espera
Según una programación
Ejecute un flujo de trabajo según un temporizador en lugar de sobre un documento. Elija cada hora, diario, semanal o mensual y una hora, todo en una zona horaria IANA que usted elija (con horario de verano correcto). Un programador en segundo plano dispara los flujos de trabajo que vencen y rearma la siguiente ejecución. Usos típicos: un resumen diario de actividad a su bandeja de entrada, o un recordatorio semanal de la cola de revisión a Slack.
Resumen de actividad
Las ejecuciones programadas llevan un resumen que puede insertar en los mensajes: {{stats.scans}}, {{stats.high_risk}}, {{stats.rejected}}, {{stats.review_pending}} y {{period}} (el intervalo cubierto, p. ej., «las últimas 24 horas»).
Esperar y luego continuar
El paso «Esperar» pausa un flujo y reanuda los pasos restantes después de entre 1 minuto y 7 días, de modo que puede «avisar ahora y dar seguimiento mañana» o «poner en cuarentena ahora, esperar 7 días y luego eliminar». En una ejecución de prueba continúa de inmediato en lugar de esperar de verdad.
Pruébelo antes de confiar en él
Tres formas seguras de probar un flujo de trabajo sin esperar a que un documento real lo dispare.
Probar en el creador
El botón Probar del creador ejecuta su borrador sin guardar contra una muestra integrada y muestra el resultado de cada paso, sin guardar el flujo de trabajo ni registrar una ejecución. Pruebe bifurcaciones y fórmulas con libertad antes de confirmar.
Probar un flujo de trabajo guardado
Dispare un flujo de trabajo guardado contra el documento de muestra. Sus acciones se ejecutan de verdad, pero los mensajes salientes se marcan como pruebas y las acciones que modifican el documento se omiten (la muestra no tiene un archivo real). Limitado solo a ese flujo de trabajo.
Ejecutar ahora
Ejecute un flujo de trabajo guardado a pedido contra un informe real que elija de su historial —ejecución real, efectos reales— o contra la muestra en modo de prueba. Las condiciones siguen filtrando la ejecución a menos que decida forzarla.
Empiece desde una plantilla
Rara vez empieza desde un lienzo en blanco.
Galería de reglas sugeridas
Flujos de trabajo listos, de un clic, agrupados en Clasificación y enrutamiento, Resúmenes programados, Investigar con herramientas, Alertas esenciales e Integraciones. Al elegir uno se abre precargado para que pueda ajustar umbrales y destinatarios antes de guardar: clasificación por riesgo (una bifurcación de tres vías), enrutar facturas por monto, resúmenes diarios/semanales, seguimiento de alto riesgo con una espera, cuarentena y luego purga, y envío a Slack/Teams/Discord/Telegram/Google Chat/webhook.
Iniciales por defecto
Se siembra automáticamente una pequeña red de seguridad la primera vez que abre Smart Workflows: notificar al completar, etiquetar documentos que necesitan revisión, abrir un caso automáticamente ante un riesgo muy alto, alertar ante rechazado / duplicado / vencido / amenaza y etiquetar documentos por nivel de riesgo. Son reglas comunes que puede editar, desactivar o eliminar, y una regla por defecto eliminada nunca se vuelve a crear.
Fórmulas: coloque datos del documento en sus mensajes
Todo campo de mensaje —notificaciones, correos, mensajes de chat y de webhook, notas, títulos de casos— admite tokens de fórmula con la forma {{field|filter:arg}}. Un selector de inserción de datos en el creador significa que no tiene que escribir los nombres de los tokens.
🚩 {{filename}} — {{doc_type|title}} — scored {{risk_score}}/100
Verdict: {{verdict|upper}} Amount: {{amount|currency:$|number}}
Review it: {{report_url}}Los campos incluyen datos del documento ({{filename}}, {{doc_type}}, {{amount}}, {{tags}}), datos del análisis ({{verdict}}, {{risk_score}}, {{threat_level}}, {{report_url}}), datos de la ejecución ({{workflow}}, {{date}}) y las estadísticas del resumen programado de arriba. Los filtros se encadenan tras una barra vertical: upper, lower, title, round:1, currency:€, number (separadores de miles), truncate:40 y default:none. Un campo conocido sin valor muestra una raya, un token con error tipográfico permanece visible para que lo detecte, y una fórmula rota nunca hunde el mensaje.
Connections: configure un destino una vez, reutilícelo en todas partes
Guarde una URL o un token una vez en la página Connections y todo flujo de trabajo puede referenciarlo por nombre: actualice la conexión y todos los flujos que la usan se actualizan también. Cada conexión guardada tiene una prueba de ping de un clic, y los campos secretos (como los tokens de bot) son de solo escritura.
Mensajería y alertas
Slack, Microsoft Teams, Discord, Telegram, Google Chat y listas de destinatarios de correo con nombre. Mattermost y Rocket.Chat se guardan como tipo Slack (hablan el formato de webhook de Slack).
Almacenamiento de archivos
Carpetas de Dropbox y Google Drive que se reflejan de solo lectura en su vault y pueden analizar automáticamente los nuevos ingresos: las mismas conexiones en la nube descritas en Archivos y espacio de trabajo.
Puentes de automatización
Zapier, Make, n8n y Power Automate como webhooks de captura: una sola conexión llega a miles de aplicaciones posteriores (CRM, ERP, hojas de cálculo, gestión de tickets).
Webhooks de desarrollador y del ciclo de vida del análisis
Sus propios endpoints de webhook personalizados, más webhooks de plataforma que suscriben sus sistemas a los eventos del ciclo de vida del análisis (en cola / procesando / completado / fallido), filtrados por nivel de riesgo y firmados con HMAC en cada entrega.
Integration API (claves API)
La forma compatible y estable de ejecutar Docurensic desde tus propios sistemas. Es una superficie pequeña, solo de análisis, bajo /api/v1, autenticada con una clave API, separada de los endpoints de sesión de navegador que se documentan más abajo en esta página.
Obtener una clave
Abre Configuración → Acceso API, activa Habilitar acceso API (el interruptor principal: mientras está desactivado, cada solicitud API devuelve 403) y luego haz clic en Generar clave. La clave (drk_live_…) se muestra una sola vez; guárdala de forma segura, ya que en el servidor solo se conserva un hash SHA-256. Puedes regenerarla o revocarla en Configuración en cualquier momento; la clave anterior deja de funcionar de inmediato. Envíala en cada solicitud como Authorization: Bearer drk_live_… o X-API-Key: drk_live_….
curl -s https://docurensic.com/api/v1/analyze \ -H "Authorization: Bearer $DOCURENSIC_API_KEY" \ -F "[email protected]"
Los mismos tipos aceptados y el mismo límite de 150 MB que la aplicación. La llamada es sincrónica: la latencia típica es de decenas de segundos para el análisis forense + IA completo. La respuesta es la carga útil de documento v1 fija (veredicto, puntuación, el contrato decision, el tipo de documento y las answers resumidas del expediente). Referencia completa campo por campo: la guía de la API incluida con tu implementación.
Analiza un documento. Cuerpo multipart: file. Devuelve la carga útil de documento v1 con un document_key que puedes volver a consultar. Ejecuta el mismo pipeline que la aplicación (el informe se guarda en tu historial, se archiva automáticamente en el File Vault salvo en modo sin almacenamiento, y se disparan los webhooks).
Comprobación de la clave. Devuelve 200 con tu user_id cuando la clave es válida y el acceso API está habilitado.
Vuelve a obtener un análisis anterior (creado por API o por la aplicación; el historial es uno solo). 404 si la clave no existe o pertenece a otra cuenta.
El manifiesto de capas X-Ray de carácter orientativo adjunto a un análisis de PDF completado; los artefactos de superposición se sirven desde /api/v1/scans/{scan_id}/xray/artifacts/{artifact_id}.
POST /api/v1/analyze comparte el presupuesto de análisis de tu cuenta (20/minuto); los demás endpoints v1 permiten 60 solicitudes/minuto por cuenta. Los tokens de sesión de navegador no se aceptan en /api/v1/*, y las claves API no se aceptan en los endpoints de la aplicación de abajo: las dos superficies son deliberadamente independientes, y eso es lo que hace que el uso sea atribuible.Endpoints de la aplicación (sesión de navegador)
Cada función de la aplicación está respaldada por un endpoint REST bajo /api. Es la superficie de navegador propia de la aplicación, autenticada con un token de sesión de Supabase y no con una clave API, y se documenta aquí como referencia. Para la integración programática desde tus propios sistemas, usa la Integration API de arriba. Las solicitudes y respuestas son JSON, salvo cuando hay una carga de archivo (entonces multipart/form-data).
Autenticación
Docurensic utiliza Supabase Auth. Inicie sesión para obtener un token de acceso y envíelo como bearer token en cada solicitud. Los tokens se verifican en el servidor (con una caché interna de 60 segundos). Unos pocos endpoints de referencia son públicos; a continuación se marcan como public.
curl https://docurensic.com/api/scan \ -H "Authorization: Bearer <your-access-token>" \ -F "[email protected]"
Análisis e historial
Ejecute un análisis forense completo y administre los informes que genera. Un informe se guarda en su espacio de trabajo (a menos que su cuenta esté en modo sin almacenamiento) y solo usted puede verlo.
Análisis forense completo. Cuerpo multipart: file (el documento). Devuelve el informe completo: acción de decisión, veredicto y puntuación forenses, nivel de amenaza, identificación, señales, campos y, cuando el texto del documento está disponible, la revisión de IA (clasificación + comprobaciones según el tipo + entidades). Los documentos sin texto devuelven un estado explícito de no disponibilidad.
Enumera sus informes. Parámetros de consulta: q (nombre de archivo o prefijo de SHA-256), verdict (trusted/review/reject), needs_review, limit (1–100; 50 de forma predeterminada), offset. Devuelve {rows, total, limit, offset}.
Obtiene un informe completo por id.
Elimina un solo informe.
Borra todo su historial de análisis.
Conteos agregados del espacio de trabajo. Vea también /api/scan/analytics, /api/scan/analytics/overview y /api/scan/analytics/flags para los datos de la página de Analítica.
Busca informes en su espacio de trabajo por el SHA-256 completo o un prefijo de 12 o más caracteres.
Análisis independiente
Ejecute un solo motor directamente, sin un análisis completo: los endpoints detrás de la página Herramientas.
Detección de texto generado por IA en texto pegado. Cuerpo JSON: { "text": "…", "engine": "auto", "perplexity": false }. Devuelve el veredicto, una puntuación y cada señal estilométrica de forma individual. perplexity: true añade un análisis de perplejidad con modelo de lenguaje (más lento).
El mismo análisis de texto con IA sobre un archivo subido (multipart file): primero se extrae el texto de PDF/DOCX/TXT/imagen (con OCR cuando está disponible).
Solo metadatos y procedencia (sin análisis completo). Multipart file; únicamente PDF y Office (docx/xlsx/pptx/doc/xls/ppt). Devuelve el productor/creador, las marcas de tiempo, la clasificación de origen y cualquier señal de procedencia: las mismas funciones exactas que usa un análisis completo, de modo que los valores no puedan desviarse.
Análisis de cabeceras y mensajes de correo. Cuerpo JSON: { "raw": "…" }: cabeceras en bruto pegadas o un mensaje completo en bruto. Devuelve las cabeceras clave, los resultados de SPF/DKIM/DMARC ya interpretados, la cadena de relés Received con los retrasos entre saltos, señales forenses (redirección de Reply-To en BEC, suplantación del nombre para mostrar, discrepancia entre el texto del enlace y el href), y cada URL del cuerpo con una puntuación pasiva de reputación { risk, band }.
El mismo análisis para un archivo .eml / .msg subido (multipart file).
Reconocimiento de documentos multifuente y fusión forense (con su propio depósito de límite de frecuencia). Multipart file; parámetros de consulta disable (lista de fuentes separadas por comas, p. ej. disable=vlm), ocr_mode, ocr_engine. Devuelve el tipo de documento con el número de fuentes que coinciden, si es nativo digital o escaneado, el estado de la firma y la lista de fuentes usadas.
Ejemplo: respuesta de reputación de URL
{
"domain": "paypal.com.account-verify.ru",
"risk": 88,
"band": "flag",
"confidence": "high",
"engine": "aidetect_single",
"structural_flags": ["brand_token_outside_etld1", "suspicious_keyword"],
"domain_age_days": 12,
"evidence": [
{ "feature": "typosquat_distance", "score": 0.9, "note": "resembles paypal.com" }
]
}Cuenta
Sus conteos de análisis, desglosados por veredicto y nivel de amenaza, además de la marca de tiempo de su último análisis.
Sus ajustes de configuración de análisis, combinados sobre los valores predeterminados.
Actualización parcial. Claves: storage_mode, sensitivity, industry_preset, y un mapa features. Las claves desconocidas se ignoran; los valores no válidos se rechazan. Consulte la pestaña Cuenta para ver la lista completa de valores aceptados.
Todo lo que se conserva de su cuenta (informes de análisis, ajustes y líneas base de proveedores) en una sola descarga JSON portable. Gratis en todos los planes.
Elimina permanentemente su cuenta y todos los datos asociados. Es irreversible: la interfaz lo protege detrás de una confirmación escrita.
Su registro de uso de IA de Docurensic: tokens, modelo, latencia y costo estimado por llamada. /api/ai-usage/{row_id} devuelve una sola entrada.
Revisión y casos
Documentos cuya acción final es Revisar o Rechazar, todavía sin resolución y a la espera de revisión humana. /api/review/queue/count devuelve solo el número para el indicador de navegación.
Registra la decisión de un examinador. Cuerpo JSON: { "disposition": "approved" | "rejected" | "escalated", "reviewer_note": "…" }.
Crea un caso ({ "title": "…" }) o enumera sus casos con el conteo de documentos. Obtenga uno con GET /api/cases/{case_id}.
Vincula un documento a un caso: { "scan_id": "…", "link_reason": "manual" }. Elimínelo con DELETE /api/cases/{case_id}/documents/{scan_id}.
Referencia y estado — público, sin autenticación
El catálogo de verificaciones en vivo: cada categoría de señal que emiten los motores, su etiqueta legible y cuántas verificaciones distintas del código fuente pueden generarla. Esto es lo que alimenta la tabla del catálogo en la pestaña Cómo funciona.
La tabla de niveles de confiabilidad del productor (qué herramientas de creación son confiables frente a sospechosas), clasificada de mayor a menor. También se puede explorar en /producers.
La URL de Supabase y la clave anónima que el cliente del navegador necesita para iniciar sesión.
Comprobación de actividad (liveness check).
Docurensic en su negocio
Docurensic incluye perfiles ajustados para los tipos de documento que concentran más fraude, y paquetes de reglas por sector que suman verificaciones específicas encima. Puede fijar su espacio de trabajo a un sector en Ajustes → Preajuste sectorial (auto, freight, insurance, lending, legal o hr), o dejarlo en detección automática. Los escenarios siguientes se basan en los perfiles reales por tipo de documento y en la inteligencia entre documentos que ejecutan los motores.
Transporte y logística
Corredores, operadores 3PL y transportistas que verifican la documentación de envíos
El fraude de doble corretaje y de suplantación de identidad del transportista se apoya en confirmaciones de tarifa y conocimientos de embarque alterados. El paquete de transporte de Docurensic lee los números MC/USDOT directamente de la página y los marca para verificación ante la FMCSA, mientras que la inteligencia entre documentos detecta la misma identidad de transportista reutilizada en cargas sin relación entre sí.
- ✓Extracción de MC/USDOT y disponibilidad en la FMCSA: el paquete de reglas de transporte expone el número de autorización del transportista y lo marca para verificación.
- ✓Vínculos de entidades entre documentos: un número MC/DOT, correo electrónico o teléfono compartido entre documentos que de otro modo no estarían relacionados es un indicio de red de fraude.
- ✓Manipulación de tarifa o monto: un monto de confirmación de tarifa editado después de su emisión deja rastros en los metadatos y empalmes de fuente.
- ✓Detección de casi duplicados: una copia ligeramente editada de una confirmación de tarifa real, distinta en bytes pero estructuralmente idéntica.
Préstamos y finanzas
Suscriptores y equipos financieros que verifican documentos de respaldo
Las decisiones de préstamo y crédito se apoyan en documentos fáciles de adulterar: facturas, órdenes de compra, recibos de nómina, estados de cuenta bancarios. Docurensic verifica la aritmética y los números de cuenta, no solo la apariencia, y aplica pruebas estadísticas de fraude a cualquier dato tabular.
- ✓Validación de suma de verificación: se verifican los dígitos de control de IBAN, número de ruta y VIN, de modo que una cuenta de beneficiario cambiada falla aritméticamente.
- ✓Aritmética entre campos: partidas que no suman el total indicado, o impuestos que no cuadran.
- ✓Ley de Benford y conciliación de saldos: los estados en hoja de cálculo o CSV reciben una prueba de Benford con chi-cuadrado, detección de duplicados y agrupación de números redondos, vacíos de secuencia y fechas futuras.
- ✓Consistencia de campos entre documentos: un número de factura o monto que no coincide entre una orden de compra y su factura.
Seguros
Transportistas y corredores que verifican evidencia de cobertura
Un certificado de seguro es trivial de editar en un visor de PDF: subir un límite de cobertura, extender una fecha de vencimiento, cambiar el nombre del asegurado. El perfil por tipo de documento de Docurensic tiene en cuenta las fechas (un vencimiento futuro es lo esperado, no se trata como retrodatación) y detecta las propias ediciones.
- ✓Verificaciones de cronología según el tipo de documento: un vencimiento futuro es normal en un COI; una fecha modificada después de la emisión, o una marca de tiempo imposible, no lo es.
- ✓Detección de empalmes de fuente y revisiones: un límite de cobertura o número de póliza editado deja un subconjunto de fuente inconsistente o una revisión anterior recuperable.
- ✓Vínculos de entidad por número de póliza: el mismo número de póliza apareciendo en certificados sin relación entre sí.
- ✓Coincidencia de plantillas: hash perceptual de la página 1 contra un registro de diseños de emisores conocidos.
RR. HH. e incorporación
Verificación de identidad y documentos fiscales al contratar
Los paquetes de incorporación son un vector común para identidades sintéticas: un W-2 adulterado, un W-9 fabricado, una identificación manipulada con Photoshop. Docurensic verifica la estructura de los formularios fiscales y valida la zona de lectura mecánica en los escaneos de identificación.
- ✓Validación de dígitos de control de la MRZ: las zonas de lectura mecánica de pasaportes/identificaciones TD3 se verifican dígito por dígito; se detecta al falsificador que edita el número impreso y olvida la MRZ.
- ✓Lógica de campos de formularios fiscales: campos obligatorios de W-2/W-9, formato de EIN/SSN y consistencia entre campos.
- ✓Detección de imágenes de IA y escaneos sintéticos: una foto de identificación generada por IA, o un formulario nativo digital vuelto a renderizar como imagen para evadir las verificaciones ráster.
- ✓EXIF de imágenes incrustadas: rastros de software de edición y GPS que quedan en las imágenes de un documento escaneado.
Servicios legales y profesionales
Contratos, firmas y el correo en el que llegan
Un contrato en PDF firmado, y el mensaje que lo entregó, son ambos superficies de ataque. Docurensic valida las firmas digitales de forma criptográfica y lee las cabeceras de autenticación de correo para detectar el patrón de redirección propio del compromiso de correo corporativo (BEC).
- ✓Integridad de la firma: validez criptográfica, cobertura del rango de bytes, detección de ataques shadow, y firmas de certificación frente a firmas de aprobación.
- ✓Ediciones ocultas: una actualización incremental después de la firma, o un campo de formulario alterado tras la firma del documento.
- ✓Autenticación de correo: interpretación de SPF/DKIM/DMARC y discrepancias entre From/Reply-To/Return-Path (la clásica redirección BEC).
- ✓Suplantación de enlaces y marca: dominios punycode, typosquatting y URLs ocultas de ejecución automática en el documento o el mensaje.
Adapte la detección a su flujo de trabajo
Cada cuenta se analiza con el mismo motor calibrado, pero no hay dos flujos documentales iguales: las confirmaciones de tarifa de un corredor de carga, los extractos bancarios de un prestamista y los diplomas de un equipo de RR. HH. tienen cada uno su propia «normalidad». El panel de Detección de la página de Configuración le permite ajustar qué se marca, con qué rigor se emiten los veredictos y qué añaden por encima sus propias reglas de negocio, sin debilitar nunca el núcleo forense. Los controles siguientes son de solo lectura hasta que active la opción Configuración personalizada del motor en la parte superior del panel de Detección: el control de sensibilidad se aplica en cualquier caso, y mientras la opción esté desactivada el motor funciona con sus valores calibrados por defecto.
Dial de sensibilidad
Un solo dial que escala los umbrales de revisión y rechazo. Bájelo cuando un flujo de entrada ruidoso genere demasiadas revisiones dudosas; súbalo cuando una falsificación no detectada cueste más que una revisión manual adicional.
Configuración → Detección → SensibilidadInterruptores de categorías
Las categorías consultivas —análisis de contenido con IA, corroboración web y verificaciones de contexto similares— pueden desactivarse por cuenta. Las señales de una categoría desactivada se descartan antes de la puntuación, de modo que una categoría que no aplica a sus documentos deja de generar ruido por completo.
Solo consultivoUmbrales de veredicto
Defina sus propios límites de puntuación de revisión y rechazo por cuenta. Elevar un umbral silencia el ruido de los casos límite; nunca anula una evidencia sólida (vea el piso de seguridad más abajo).
Números que usted controlaEl piso de seguridad
Las verificaciones forenses centrales —estructura del archivo, historial de revisiones, análisis de fuentes, cobertura de firmas— siempre se ejecutan y nunca pueden desactivarse. Y mientras persista una señal forense dura, el veredicto del motor actúa como piso: sus umbrales pueden silenciar el ruido, pero nunca dar por confiable en silencio una manipulación detectada.
Siempre activoSus reglas de negocio, como fórmulas
Las reglas personalizadas expresan lo que el motor no puede saber: qué importes le importan, en qué proveedores confía, qué tipos de documento merecen un escrutinio adicional. Las reglas se construyen en un editor visual de fórmulas —sin código— a partir de tres tipos de ingredientes, y su resultado es siempre una acción de política separada (etiquetar el informe, exigir revisión), nunca un cambio en la evidencia forense en sí.
Campos del documento
Valores extraídos del documento: el importe total, las fechas, el dominio del remitente, el número de páginas. Ejemplo de operando: total del documento.
Puntuaciones del motor
Los propios números del análisis —puntuación de riesgo, nivel de amenaza, probabilidad de contenido con IA— utilizables en comparaciones: puntuación de riesgo ≥ 40.
Indicadores de detección
¿Se activó una familia de verificaciones? anomalía de fuente detectada, contradicción de metadatos detectada: hechos de sí/no combinables con Y / O / NO.
WHEN document type is Invoice IF document total ≥ 10,000 AND (font anomaly fired OR revision history fired) THEN require review + tag "large-invoice-check"
Esta regla nunca afirma que la factura esté falsificada: registra que su política exige ojos humanos sobre las facturas grandes con cualquier hallazgo de tipografía o de historial de edición. La etiqueta que aplica es visible en el informe, filtrable en su historial y utilizable como disparador de Smart Workflows («mi regla personalizada coincidió») para alertar a un canal o enrutar el documento a una herramienta automáticamente.
Perfil de empresa y ajustes por tipo
Dos capas adicionales adaptan los análisis a sus documentos, no a los documentos en general.
Controles del perfil de empresa
Indique los datos de su propia empresa —nombre, identificación fiscal, cuenta bancaria— y Docurensic contrasta los documentos que afirman ser suyos con esas referencias. Una factura «suya» con una cuenta bancaria desconocida es exactamente el patrón de fraude de desvío de pagos; la discrepancia solicita revisión como hallazgo de política.
Ajustes por tipo de documento
Distinto rigor según el tipo: analice los extractos bancarios con un punto más de sensibilidad que la correspondencia general, o exija revisión para cada contrato sin importar la puntuación. Los ajustes se aplican al tipo de documento que identificó el análisis.
Política y evidencia, siempre separadas
Todo lo que aparece en esta página ajusta la política operativa: lo que requiere revisión en su flujo de trabajo. La puntuación de riesgo forense y el veredicto siguen basándose solo en la evidencia, de modo que un informe siempre muestra con honestidad qué hallazgos son evidencia del motor y cuáles son reglas de su cuenta.
Su cuenta
Inicio de sesión, configuración del comportamiento de los análisis y administración de sus datos. Todo esto vive en la página Ajustes.
Inicio de sesión
Docurensic utiliza autenticación por correo electrónico y contraseña (Supabase Auth). Cree una cuenta en la página de registro; si olvida su contraseña, use el enlace de restablecimiento en la página de inicio de sesión. Su sesión es lo que autoriza cada análisis y mantiene su historial privado.
Qué está vinculado a su cuenta
Cada análisis, informe, caso y línea base de desviación de proveedor está delimitado a su id de usuario y protegido por seguridad a nivel de fila: solo usted puede leerlo o eliminarlo. Su correo electrónico, nombre para mostrar e historial de inicio de sesión provienen directamente de su sesión de autenticación.
Ajustes de análisis
Configure el comportamiento de cada análisis. Estas son las claves exactas que acepta el endpoint PUT /api/account/settings.
| Ajuste | Valores | Qué hace |
|---|---|---|
| storage_mode | store · storageless |
store conserva el informe completo y archiva automáticamente el original analizado, cifrado, cuando el almacenamiento de la bóveda está disponible y la cuota lo permite. storageless no crea una nueva copia de origen; los archivos que ya estén en la bóveda o en un almacenamiento conectado permanecen allí. Un registro de historial reducido conserva el nombre del archivo y los metadatos básicos del análisis, el veredicto forense, la acción de decisión, los hallazgos, el tipo de documento seguro y el hash de verificación, sin cargas del modelo, intervalos de X-Ray ni valores de procedencia. |
| sensitivity | conservative · balanced · aggressive |
La facilidad con la que escala el veredicto de autenticidad forense. Equilibrado es el valor predeterminado; conservador reduce los falsos positivos y agresivo muestra más evidencia limítrofe para revisión. Las acciones de política de la cuenta permanecen separadas. |
| industry_preset | auto · freight · insurance · lending · legal · hr |
Fija el paquete de reglas de sector aplicado a sus documentos. auto lo detecta según el tipo de documento; solo se aplica un paquete ajustado que coincida con ese tipo de documento. |
| features | un mapa de interruptores de activación/desactivación | Active o desactive detectores individuales: ai_text, ai_image, recognition, url_reputation, cross_document. Desactivados de forma predeterminada: las herramientas de marcador de posición (tool_mrz y las funciones extendidas de laboratorio). |
Privacidad y seguridad
Retención controlada
Cada carga usa un procesamiento temporal que se elimina después del análisis. El modo Guardar cifra automáticamente el original en File Vault cuando hay almacenamiento y cuota disponibles. El modo Sin almacenamiento no crea ninguna copia nueva del origen; los archivos existentes en la bóveda o en un almacenamiento conectado permanecen allí, y solo se añade un registro de historial reducido.
Acceso autenticado
Cada análisis, entrada del historial, caso e informe está vinculado a su cuenta mediante Supabase Auth y delimitado por seguridad a nivel de fila, de modo que solo usted puede verlo o eliminarlo.
Manejo de datos por la IA
Cuando hay texto acotado del documento, la revisión de IA solo ve el texto extraído, los metadatos y los hallazgos de los motores; el archivo nunca se envía al modelo. De forma predeterminada, el texto sin procesar del documento no se conserva en el registro de uso, y nunca se conserva en modo sin almacenamiento.
Límite de frecuencia
20 análisis (y 20 reconocimientos) por 60 segundos por cuenta, en depósitos separados, para mantener el servicio utilizable para todos.
Transporte y cabeceras
HSTS en HTTPS, X-Frame-Options: DENY, X-Content-Type-Options: nosniff, una Referrer-Policy estricta y una Permissions-Policy restrictiva en cada respuesta.
Rechazo por discrepancia de contenido
Las cargas se inspeccionan mediante bytes mágicos; un archivo cuyo contenido real es un ejecutable, o un archivo comprimido disfrazado con una extensión de documento, se rechaza antes de que cualquier analizador lo vea.
Exportar y eliminar sus datos
Exportar todo
Desde Ajustes (o GET /api/account/export) puede descargar todo lo que se conserva de su cuenta (cada informe de análisis, sus ajustes y sus líneas base de proveedores) en un solo archivo JSON portable. Gratis en todos los planes, en cualquier momento.
Eliminar su cuenta
La eliminación de la cuenta es autogestionada y permanente. Elimina su historial de análisis, sus líneas base de desviación de proveedor y sus ajustes, y luego elimina su propio acceso. No hay ventana de recuperación: la interfaz lo protege detrás de una confirmación escrita.
Preguntas frecuentes
¿Puede Docurensic detectar si un PDF ha sido alterado?
Sí. Como el PDF almacena las ediciones agregando contenido nuevo, detectamos múltiples marcadores de revisión (%%EOF) que indican que existen versiones anteriores. Las marcas de tiempo de metadatos físicamente imposibles también señalan manipulación.
¿Cuánto tarda un análisis?
El tiempo varía según el formato, el tamaño, el número de páginas, las necesidades de OCR y la disponibilidad de IA externa. Las comprobaciones estructurales suelen ser la parte más rápida; los documentos grandes, escaneados o complejos tardan más.
¿Se almacena mi documento después del análisis?
Cada archivo usa un procesamiento temporal que se elimina después del análisis. En modo de almacenamiento, el original analizado se cifra automáticamente en la Bóveda de archivos cuando el almacenamiento está disponible y la cuota lo permite. El modo sin almacenamiento no crea una nueva copia de origen; los archivos que ya estén en la bóveda o en un almacenamiento conectado permanecen allí. El registro de historial reducido conserva el nombre del archivo y los metadatos básicos del análisis, el veredicto forense, la acción de decisión, los hallazgos, el tipo de documento seguro y el hash de verificación.
¿Puede Docurensic demostrar que un documento es genuino?
No: detecta señales de alerta forenses, pero no certifica la autenticidad. Una puntuación de riesgo baja significa que no encontramos evidencia de manipulación, no una garantía de autenticidad.
¿Se envía mi documento a un modelo de IA?
El archivo nunca se envía. Cuando existe texto extraíble u OCR acotado, la revisión de IA trabaja solo con ese texto, los metadatos y los hallazgos de los motores forenses. Si no hay texto extraíble, se omiten las llamadas externas de IA.
¿Qué tipos de archivo son compatibles?
PDF (todas las versiones), Word/Excel/PowerPoint (incluyendo formatos heredados y con macros), correos electrónicos (.eml/.msg), imágenes, CSV/TSV y archivos comprimidos (.zip/.7z/.rar), hasta 150 MB.
¿Funciona con documentos en papel escaneados?
Sí, con cobertura de señales reducida. Los PDF que son solo escaneos (sin texto extraíble) se marcan como solo imagen y pasan por OCR para que las verificaciones de contenido y lógica sigan ejecutándose; y «solo imagen» es en sí misma una señal útil para un documento que dice ser nativo digital.
¿Dónde reporto un problema o pido ayuda?
Abre un caso en la página Ayuda y soporte: los problemas técnicos, las preguntas, los comentarios y las solicitudes de funciones llegan todos a la misma cola, y las respuestas te llegan en la aplicación y por correo. La página Herramientas te permite ejecutar un motor concreto sobre un archivo o una URL puntual mientras investigas.
¿No encontró lo que buscaba?
Abra un caso de soporte y una persona le responderá, normalmente en un día hábil. La sección que estaba leyendo se adjunta automáticamente, para que nunca tenga que explicar dónde se quedó atascado.