Las nóminas falsificadas superan la revisión visual — el análisis estructural las detecta
Los equipos de RR. HH., los analistas de crédito y los gestores de alquileres aceptan las nóminas PDF como justificante de ingresos. Los defraudadores recrean estos documentos en Microsoft Word, inflan el salario y exportan como PDF. La comprobación visual no detecta nada — el análisis de la estructura del archivo sí.
HTPBE? analiza la capa estructural del archivo PDF — la que registra todas las modificaciones, incluidas las invisibles. No inspeccionamos hologramas, fotos de móvil ni biometría. Si tu problema de fraude afecta a nóminas PDF falsificadas o alteradas digitalmente, somos la herramienta más específica.
Cuando HTPBE? devuelve INCONCLUSIVE en una nómina, la interpretación depende del contexto: para una gran empresa (Meta4, Sage Nominaplus, A3Nom), INCONCLUSIVE es una señal de fraude de alta confianza — las nóminas auténticas llevan la firma del software de nóminas.
Una llamada REST, un veredicto determinista
Envía el PDF. La API devuelve INTACT, MODIFIED o INCONCLUSIVE con marcadores con nombre — en unos tres segundos.
Cómo son realmente las nóminas falsas
Tres patrones de fraude reales detectados en la capa estructural del PDF.
Falsificación en Microsoft Word
No hay empleador real. El candidato recrea el diseño en Word con el logotipo de la empresa objetivo, introduce un salario inflado y exporta como PDF. El campo Producer muestra Microsoft Word en lugar del software de nóminas institucional (Meta4, Sage, A3Nom, RRHH Plus).
Nómina real modificada tras la emisión
El candidato tiene una nómina auténtica, pero el salario no es suficiente para el préstamo o el alquiler deseado. Abre el PDF en un editor, modifica el importe y guarda de nuevo. La tabla xref revela una actualización incremental — prueba estructural irrefutable.
Generador en línea sin empleador real
Servicios web crean nóminas a demanda con cualquier empresa y salario. El campo Producer delata Chrome Headless, Puppeteer o wkhtmltopdf — nunca software de nóminas empresarial.
La magnitud
Por qué tus controles actuales no lo detectan
Las plataformas KYC verifican la identidad. No verifican el archivo.
El OCR lee los importes. No lee el origen del PDF.
Las plataformas KYC (Veridas, IDnow, Jumio) extraen datos por OCR y verifican identidades — no pueden determinar si el PDF procede del software de nóminas del empleador o fue fabricado en un escritorio. Las APIs de agregación bancaria (BBVA API Market, CaixaBank, Plaid) transmiten datos de cuenta directamente desde el banco — útil, pero no cubre la nómina como documento. HTPBE? analiza la estructura del archivo y produce señales estructurales de fraude antes de la decisión de crédito.
Cinco capas forenses, un veredicto determinista
Cada PDF pasa por el mismo pipeline estructural — sin entrenamiento de modelos ni umbrales a configurar.
Análisis de metadatos
Marcas de tiempo, campos Producer y Creator, metadatos XMP.
Estructura del archivo
Tablas xref, cadena de trailer, actualizaciones incrementales.
Firmas digitales
Integridad de la cadena de firma y modificaciones posteriores.
Integridad del contenido
Fuentes, objetos, contenido embebido, ensamblaje de páginas.
Veredicto con marcadores
INTACT / MODIFIED / INCONCLUSIVE con marcadores para cada hallazgo.
Nóminas y justificantes de ingresos que verificamos
Cada tipo se analiza en la capa estructural del archivo — no como imagen renderizada.
Capacidades de detección
Señales estructurales deterministas. Sin puntuaciones probabilísticas.
Firma Producer del software de nóminas
Las nóminas auténticas de grandes empresas llevan la firma Producer de Meta4, Sage Nominaplus, A3Nom, RRHH Plus o sistemas similares. Un Producer con Word, LibreOffice o Chrome Headless indica creación en escritorio.
Rastro de actualización incremental
Un export limpio desde software de nóminas contiene solo una tabla xref. Cualquier reapertura en un editor y guardado posterior añade una segunda xref — prueba estructural de modificación posterior a la emisión.
Cadena de firma digital
Muchas empresas españolas firman digitalmente sus nóminas. Los documentos falsificados no tienen firma o presentan una cadena invalidada.
Desviación de timestamp de modificación
En una nómina auténtica, ModDate coincide o está muy próximo a CreationDate. Una diferencia de varios días en una nómina presentada como recién emitida es una señal de alta confianza de edición posterior.
Divergencia de subconjuntos de fuentes
Las nóminas auténticas usan subconjuntos de fuentes coherentes. Las falsificadas donde se han modificado importes muestran a menudo divergencias de prefijo — indicativo de composición desde fuentes múltiples.
Artefactos de imagen en logos pegados
Los logos extraídos de webs e insertados manualmente aparecen como flujos de imagen redundantes con características de compresión distintas — huella característica de una falsificación.
Dos llamadas HTTP para verificar cualquier nómina
Los compradores pueden omitir esta sección — para los desarrolladores, la integración se reduce a 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-7f8a-9l0s-a1b2c3d4e5f6",
"status": "modified",
"modification_confidence": "high",
"modification_markers": [
"Multiple cross-reference tables (incremental updates)",
"Known PDF editing tool detected"
],
"producer": "Adobe Acrobat Pro",
"creator": "Sage Nominaplus",
"creation_date": 1707091200,
"modification_date": 1708128000,
"has_digital_signature": false,
"xref_count": 2,
"has_incremental_updates": true
}Documento generado por Sage Nominaplus — fuente institucional. Doce días después, reabierto en Adobe Acrobat Pro y guardado de nuevo, añadiendo una segunda tabla xref. Veredicto: modified con confianza alta.
Testimonios de clientes
Equipos que han detenido el fraude documental
Los equipos de compliance, 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
Pricing
Self-serve plans. No sales call, no procurement process.
Starter
$15/mo
30 checks/mo
Manual spot-checks and integration testing
Growth
$149/mo
350 checks/mo
Active document processing pipelines
Pro
$499/mo
1,500 checks/mo
High-volume automation and API integrations
Enterprise (unlimited, on-premise available) — see full pricing and docs
API key on signup. Free test environment on every plan. No card required.
Preguntas frecuentes
modified con el marcador correspondiente.Páginas especializadas y guías relacionadas
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