Una nómina falsa parece auténtica — hasta que se lee la estructura del archivo
Los equipos de RR. HH. en onboarding, los analistas de crédito y los administradores de alquiler aceptan nóminas PDF como justificante de ingresos. Los defraudadores lo saben. Crean la nómina en Microsoft Word con la plantilla del supuesto empleador, ajustan el salario, exportan a PDF y la presentan. La revisión visual no detecta nada — la revisión estructural sí.
htpbe? analiza la capa estructural del archivo PDF — la capa que registra cada modificación, incluidas las invisibles al ojo humano. No inspeccionamos hologramas, fotografías de teléfono ni biometría de identidad. Si tu problema de fraude es una nómina PDF falsificada o manipulada digitalmente, somos la herramienta más específica para ese caso.
Cuando htpbe? devuelve INCONCLUSIVE en una nómina, la interpretación depende del empleador: para una empresa grande (A3 Software, Sage Nóminas, SAP HCM, Cegid Meta4), INCONCLUSIVE es una señal de fraude con alta confianza — las nóminas auténticas siempre llevan la firma del sistema de nóminas. Para un empleador pequeño que usa Word de forma legítima, INCONCLUSIVE es el resultado habitual.
Una llamada REST, un veredicto determinista
Envía el PDF. La API devuelve INTACT, MODIFIED o INCONCLUSIVE con marcadores con nombre — en aproximadamente tres segundos.
Cómo se ven realmente las nóminas falsas y manipuladas
Tres mecanismos de fraude reales que detectamos en la capa estructural del PDF.
Nómina creada desde cero en Microsoft Word
Sin empleador real implicado. El candidato crea la nómina en Word con el logotipo del supuesto empleador, introduce un salario inflado y exporta a PDF. El campo Producer muestra Microsoft Word — no el sistema de nóminas (A3 Software, Sage, Cegid Meta4) que genera las nóminas auténticas.
Nómina real con importe modificado posteriormente
El candidato tiene una nómina auténtica, pero el sueldo no alcanza para el crédito o el alquiler que solicita. Abre el PDF en cualquier editor, modifica el importe y vuelve a guardarlo. La tabla xref registra una actualización incremental — prueba estructural de la edición posterior a la emisión.
Generador online sin empleador real
Los generadores en línea prometen «nóminas en minutos» y producen PDF con membrete de empresas inventadas. El campo Producer revela la cadena de herramientas del generador (Chrome Headless, Puppeteer, wkhtmltopdf, ReportLab) — nunca el sistema de nóminas de un empleador real.
La magnitud
Por qué tus comprobaciones actuales no lo detectan
Las plataformas KYC verifican la identidad. No verifican el archivo.
La extracción OCR lee importes. No lee de dónde proviene el PDF.
Las plataformas KYC (Onfido, Jumio, Sumsub, Veridas, Mati) extraen datos por OCR y verifican identidades, pero no pueden determinar si el PDF subyacente procede del sistema de nóminas del empleador o se fabricó en un escritorio. Las API de agregación bancaria (Plaid, Tink, Bizum) entregan datos de cuenta directamente desde el banco — útiles, pero no cubren la nómina presentada como documento. htpbe? inspecciona la estructura interna del archivo (Producer, xref, metadatos, flujos de imagen) y aporta señales estructurales de fraude antes de la concesión del crédito o la firma del contrato de alquiler.
Cinco capas forenses, un veredicto determinista
Cada PDF que recibimos pasa por el mismo análisis estructural — sin entrenamiento de modelos ni umbrales que ajustar.
Análisis de metadatos
Marcas de tiempo de creación y modificación, campos Producer y Creator, metadatos XMP — la primera capa expone manipulaciones básicas.
Estructura del archivo
Tablas xref, cadena de trailer, actualizaciones incrementales. Cualquier edición tras la exportación deja una huella estructural aquí.
Firmas digitales
Integridad de la cadena de firma y modificaciones post-firma producen marcadores deterministas con nivel de certeza.
Integridad del contenido
Fuentes, objetos, contenido incrustado, ensamblaje de páginas. Las ediciones de múltiples sesiones y objetos insertados son visibles en esta capa.
Veredicto con marcadores
Resultado determinista: INTACT / MODIFIED / INCONCLUSIVE, con marcadores con nombre para cada hallazgo — adecuado para el registro de auditoría.
Nómina y justificantes de ingresos relacionados que verificamos
Cada tipo listado a continuación se analiza en la capa estructural del archivo — no como imagen renderizada.
Capacidades de detección
Señales estructurales deterministas. Sin puntuaciones probabilísticas, sin entrenamiento de modelos.
Firma Producer de la nómina
Las nóminas auténticas de grandes empleadores provienen de sistemas de nóminas (A3 Software, Sage Nóminas, Cegid Meta4, SAP HCM, Workday Payroll, Sesame, Factorial). Cuando el campo Producer muestra Microsoft Word, LibreOffice, Google Docs o Chrome Headless, la nómina se generó en un ordenador de escritorio — algo normal en una pyme, pero una señal de alta confianza de fraude cuando aparece en una nómina con membrete del IBEX 35.
Rastro de actualización incremental
Una exportación limpia desde un sistema de nóminas contiene una única tabla de referencias cruzadas. Volver a guardar el documento con un editor PDF añade una segunda xref — prueba estructural visible de que el salario o la fecha se modificaron después de la emisión.
Cadena de firma digital
Muchos grandes empleadores en España firman digitalmente las nóminas (mediante DocuSign, Adobe Sign, Sesame, Factorial). Los documentos auténticos presentan una cadena de firma válida. Las falsificaciones carecen de firma o tienen la cadena invalidada — algo detectable con independencia del aspecto visual del documento.
Artefactos de capa de imagen en logos pegados
Los membretes corporativos auténticos forman parte de los objetos de fuente e imagen de la plantilla. Los logotipos copiados de páginas web públicas aparecen como flujos de imagen redundantes con características de compresión distintas — huella estructural de la falsificación.
Desfase en la marca de tiempo de modificación
Una nómina auténtica tiene ModDate igual o muy próximo a CreationDate (exportación en una sola sesión). Un ModDate con días o semanas de diferencia en una nómina «recién emitida» es una señal de alta confianza de que el documento se editó tras la exportación.
Divergencia de subconjuntos de fuentes
Las nóminas auténticas generadas por sistemas de nóminas utilizan un único subconjunto de fuentes en todo el documento. Las nóminas manipuladas con importes insertados a posteriori suelen presentar desplazamientos en el prefijo del subconjunto — huella de un documento ensamblado desde varias fuentes.
Dos llamadas HTTP para verificar cualquier nómina
Los compradores pueden omitir esta sección — para desarrolladores, la integración son dos llamadas HTTP.
Paso 1 — enviar el PDF
curl -X POST https://api.htpbe.tech/v1/analyze \
-H "Authorization: Bearer $HTPBE_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{"url": "https://your-storage/nomina-candidato.pdf"}'Paso 2 — leer el veredicto
{
"id": "n1o2m3i4-5n6a-7s8p-9z0a-a1b2c3d4e5f6",
"status": "modified",
"modification_confidence": "high",
"modification_markers": [
"Dos tablas de referencias cruzadas — actualización incremental",
"Fecha de modificación 12 días después de fecha de creación",
"Editor PDF detectado como Producer"
],
"producer": "Adobe Acrobat Pro",
"creator": "A3 Software Nóminas",
"creation_date": 1707091200,
"modification_date": 1708128000,
"has_digital_signature": false,
"xref_count": 2,
"has_incremental_updates": true
}Documento original procedente de A3 Software Nóminas — fuente institucional. Doce días después se abrió en Adobe Acrobat Pro y se volvió a guardar, añadiendo una segunda tabla xref. Veredicto: modified con confianza alta. El candidato modificó una nómina A3 auténtica después de su emisión — probablemente para aumentar el salario antes de presentar la solicitud de crédito.
Testimonios de clientes
Equipos que detuvieron el fraude documental
Equipos de cumplimiento, finanzas y riesgo usan htpbe? para detectar PDFs manipulados antes de que se conviertan en errores costosos.
Caught an invoice where the total had been changed by less than a thousand dollars. Without this I would have approved it without a second look.
Sarah M.
AP Manager
United States
We had three applicants in the same week with bank statements that looked completely fine. Two of them were flagged as modified. You simply cannot see this by reading the document — it is in the file structure.
Lars V.
Risk Analyst, Online Lending
Netherlands
Salary slips were coming with altered figures. We identified two problematic files before the placement was finalised.
Priya K.
HR Operations Lead
India
Since we started checking documents this way, we stopped two applications early in the process that would have been very difficult to reverse later.
Julien R.
Fraud Analyst, Fintech
France
Some applicants were sending PDFs that looked authentic but had been edited in ways not visible to the eye. We now ask for verified originals when something is flagged. Already saved us from a few bad decisions.
Marta S.
Compliance Coordinator
Spain
One invoice was caught because there was a mismatch between the document dates and structure. That particular case would have cost us significantly.
Tariq A.
Finance Manager
United Arab Emirates
Preguntas frecuentes
modified con el marcador incremental, aunque el diseño visual parezca impecable.Soluciones y guías relacionadas
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Detección de fraude documental para equipos de gestión de riesgos en empresas de préstamo.
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Página relacionada — el mismo análisis forense aplicado a extractos bancarios en flujos KYC y de crédito.
Fake Salary Slip Detection
Versión en inglés de esta misma página para forense internacional de nóminas.
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