Trust Center
Publicamos mensualmente las métricas de funcionamiento del sistema de verificación de Veritas Guard. Cumplimos con el Article 13 del EU AI Act (transparencia y deber de información para sistemas de IA de alto riesgo).
Últimos 30 días
Snapshot del último mes en producción
Firmas emitidas
0
Verificaciones realizadas
0
True Positive Rate
0.00%
Detección correcta de contenido manipulado
Deepfakes bloqueados
0
Tasa de falsos positivos: 0.000%
Frecuencia con la que el sistema marca incorrectamente como manipulado un contenido auténtico. Mantenemos esta cifra por debajo del 0.5% como requisito de robustez bajo el EU AI Act.
Histórico mensual
2025-12 – 2026-05
| Mes | Firmas | Verificaciones | TPR | FPR | p50 / p99 |
|---|---|---|---|---|---|
| 2025-12 | 0 | 0 | 0.00% | 0.000% | 0 / 0 ms |
| 2026-01 | 0 | 0 | 0.00% | 0.000% | 0 / 0 ms |
| 2026-02 | 0 | 0 | 0.00% | 0.000% | 0 / 0 ms |
| 2026-03 | 0 | 0 | 0.00% | 0.000% | 0 / 0 ms |
| 2026-04 | 0 | 0 | 0.00% | 0.000% | 0 / 0 ms |
| 2026-05 | 0 | 0 | 0.00% | 0.000% | 0 / 0 ms |
Metodología
¿Cómo medimos TPR y FPR?
Mantenemos un dataset de evaluación cerrado con 12.000 muestras: 6.000 contenidos genuinos firmados por Veritas Guard y 6.000 manipulaciones (deepfakes generados con tooling público de 2026, ediciones humanas, recompresiones). El dataset se actualiza trimestralmente con nuevos vectores de ataque publicados.
Frecuencia de publicación
Las métricas se calculan automáticamente cada noche a las 03:00 CET y se cachean en este Trust Center durante 1 hora. Si detectamos una caída de TPR superior al 2% respecto al mes anterior, publicamos una nota técnica explicativa en menos de 48h.
Auditoría externa
Las métricas se auditan trimestralmente por un tercero independiente (NCC Group). Los informes de auditoría más recientes están disponibles bajo petición a transparency@veritasgd.com.
Limitaciones conocidas
TPR es ligeramente inferior en contenido sintético generado con modelos publicados en los últimos 30 días (no representados en el dataset). El FPR es ligeramente superior en imágenes pasadas por filtros agresivos de redes sociales (típicamente WhatsApp en modo "calidad reducida"). Trabajamos para reducir ambos sesgos.