Extorsión digital con inteligencia artificial en el Perú:
revisión sistemática del marco normativo y
lineamientos para su prevención
Digital extortion using artificial intelligence in Peru: a systematic review of
the regulatory framework and guidelines for its prevention
Recibido: 20/08/2025 - Aceptado: 17/11/2025
Sarasara Victoria Palomino Firma
https://orcid.org/0000-0002-1001-4380
spalominofi@ucvvirtual.edu.pe
Universidad César Vallejo. Lima, Perú
Resumen
Este artículo tiene como finalidad examinar el marco normativo peruano sobre extorsión digital potenciada por IA,
compararlo con estándares internacionales y proponer lineamientos normativo-operativos para su prevención,
persecución y prueba pericial. Empleando metodología de revisión sistemática (PRISMA 2020) de 30 fuentes
académicas, normativas e institucionales (2020–2025), con análisis documental, jurídico-comparado y síntesis
cualitativa temática, obteniéndose como resultados que, la evidencia muestra la capacidad de generación
sintética (deepfakes y clonación de voz) supera la detección humana y algorítmica en contextos reales; el Perú
avanzó con la Ley N.º 32314 (agravante por uso de IA), pero persisten vacíos de procedimientos de retiro ágil de
contenidos, preservación temprana de evidencia y estándares periciales para audio/imagen sintética. En el
derecho comparado, la UE (AI Act), Ofcom (Reino Unido) y eSafety (Australia) establecen obligaciones de
diligencia, transparencia y herramientas de atribución/provenance. En consecuencia, se recomienda la
implementación de un modelo híbrido complemente la sanción penal con deberes de plataformas (detección,
etiquetado y preservación), fortalecimiento de laboratorios forenses y programas de prevención y educación en
ciberseguridad, para mejorar la respuesta estatal y la protección de las víctimas.
Palabras clave: extorsión digital, inteligencia artificial, deepfakes
Abstract
This article aims to examine the Peruvian regulatory framework on AI-enhanced digital extortion, compare it with
international standards, and propose normative–operational guidelines for its prevention, prosecution, and forensic
examination. Using a systematic review methodology (PRISMA 2020) of 30 academic, regulatory, and institutional
sources (2020–2025), with documentary, legal-comparative, and thematic qualitative analysis, the findings show
that synthetic-content generation capabilities (deepfakes and voice cloning) surpass human and algorithmic
detection in real-world contexts. Peru has made progress with Law No. 32314 (aggravating circumstance for the
use of AI); however, gaps remain in procedures for the swift removal of harmful content, early preservation of
evidence, and forensic standards for synthetic audio/image analysis. In comparative law, the EU (AI Act), Ofcom
(United Kingdom), and eSafety (Australia) establish obligations relating to due diligence, transparency, and
attribution/provenance tools. Consequently, this study concludes by recommending a hybrid model that
complements criminal sanctions with platform duties (detection, labeling, and preservation), strengthening of
forensic laboratories, and cybersecurity prevention and education programs, in order to improve the State’s
response and enhance victim protection.
Keywords: digital extortion, artificial intelligence, deepfakes
Introducción
El delito de extorsión ha experimentado una evolución significativa en las últimas dos décadas, pasando
de modalidades presenciales tradicionales a esquemas digitales altamente sofisticados. Esta transformación se
ha visto impulsada por la masificación de internet, el anonimato en redes sociales y el desarrollo de la inteligencia
artificial (IA), que ha permitido nuevas formas de suplantación de identidad, manipulación audiovisual y chantaje
en entornos virtuales (Europol, 2025; Holt et al., 2022).
2
En el Perú, la extorsión digital se ha convertido en una de las amenazas emergentes más preocupantes
dentro del panorama de la cibercriminalidad. Según el Centro Nacional de Seguridad Digital (CNSD), entre 2023
y 2025 los reportes de sextorsión, extorsión a empresas y amenazas digitales aumentaron en un 78 %,
coincidiendo con la proliferación de herramientas de clonación de voz y generación de deepfakes. Estas técnicas
han sido utilizadas para: (i) suplantar la voz o imagen de familiares en simulaciones de secuestro virtual, (ii)
extorsionar a menores y adolescentes mediante imágenes íntimas manipuladas (sextorsión), y (iii) amenazar a
empresas y autoridades con filtraciones falsas, utilizando audios o videos generados por IA.
Los deepfakes, definidos como contenidos sintéticos hiperrealistas generados mediante redes
generativas adversarias (GAN), constituyen hoy uno de los instrumentos predilectos del cibercrimen para la
extorsión digital. Su facilidad de producción y viralización incrementa la vulnerabilidad de individuos y
organizaciones (Mirsky y Lee, 2021; Regan, 2025). En varios países se han documentado casos de pérdidas
millonarias por fraudes y chantajes derivados de esta tecnología, incluyendo videollamadas manipuladas en
tiempo real que engañaron a directivos de multinacionales (Guembe et al., 2022).
En respuesta a estas amenazas, el Perú promulgó la Ley N° 32314 en abril de 2025, que modifica el
Código Penal y la Ley de Delitos Informáticos (Ley 30096) para agravar la responsabilidad penal cuando un delito
es cometido mediante inteligencia artificial. La norma incluye delitos como: (i) extorsión digital y sextorsión, (ii)
suplantación de identidad con audios o videos generados por IA, y (iii) fraudes y chantajes corporativos basados
en deepfakes (Maldonado, 2025; Proyecto Zero 24, 2025).
No obstante, persisten retos importantes, tales como la ausencia de jurisprudencia específica, lo que
dificulta la aplicación uniforme de la agravante, la limitada capacidad pericial, debido a la carencia de laboratorios
especializados en detección de deepfakes y análisis forense de IA, y la falta de coordinación con plataformas
digitales, que en otros países están obligadas a remover contenido ilícito en plazos breves (European
Commission, 2025; UK Government, 2025).
A nivel internacional, el tratamiento de la extorsión digital con IA evidencia tres tendencias:
1. Punitiva: Estados Unidos aplica la Computer Fraud and Abuse Act (CFAA) y leyes estatales que
sancionan la difusión de deepfakes maliciosos y la sextorsión digital (Holt et al., 2022; (Shetty, et al., 2024).
2. Preventiva: La Unión Europea, a través del Artificial Intelligence Act (2024) y el Digital Services Act (DSA),
exige etiquetado obligatorio de contenido sintético y retiro inmediato de deepfakes que constituyan delitos
(European Parliament y Council, 2024)
3. Mixta: Reino Unido y Australia combinan sanciones penales con responsabilidad de plataformas para
prevenir la propagación de contenido ilícito (eSafety Commissioner, 2025, 2023; UK Government, 2025).
En Latinoamérica, la regulación es incipiente, podemos señalar los países de México y Colombia solo
contemplan agravantes tecnológicas sin protocolos de remoción de contenido ni tipificación autónoma de
deepfakes (CNDH, 2025; Inter-American Development Bank y Organization of American States, 2020).
Mientras que, en el Perú, aunque avanzó con la Ley 32314, carece de mecanismos preventivos integrales,
quedando rezagado frente a modelos híbridos anglosajones y europeos.
El objetivo general del presente artículo es analizar el marco normativo peruano sobre la extorsión digital
con IA, compararlo con estándares internacionales y proponer lineamientos normativo-operativos para su
prevención, persecución y prueba pericial.
Metodología
Se llevó a cabo un estudio cualitativo, documental y comparativo con el propósito de analizar e interpretar
el marco normativo peruano sobre la extorsión digital potenciada por inteligencia artificial, comparándolo con
estándares internacionales. El diseño metodológico fue hermenéutico-interpretativo, empleado para la exégesis
normativa y doctrinal, y complementado con un enfoque fenomenológico para comprender el fenómeno en su
contexto sociojurídico. Esta aproximación sigue las líneas metodológicas habituales en trabajos de revisión,
basándose en un enfoque cualitativo, una revisión bibliográfica rigurosa, criterios específicos de selección y
exclusión, y un relato detallado del proceso de búsqueda.
Este enfoque está respaldado por manuales reconocidos de investigación cualitativa revisados
sistemáticamente en las ciencias sociales y el derecho, tales como Hernández-Sampieri et al. (2018), Flick (2015)
y Kitchenham y Charters (2007). Para la planificación, cribado y reporte de la revisión sistemática se aplicó el
estándar PRISMA 2020, manteniendo un registro interno exhaustivo del protocolo que incluye objetivos, fuentes
consultadas, periodo de análisis, criterios de selección y una matriz de extracción de datos. El reporte final se
ajusta a la checklist PRISMA e incluye el diagrama de flujo de la revisión (véase la Figura PRISMA del manuscrito)
(Page et al., 2021).
3
La búsqueda se realizó para el período 2020-2025 y abarcó diversas bases de datos, incluyendo Scopus,
Web of Science, ScienceDirect, SpringerLink, SciELO, Redalyc y Google Scholar. Además, se incluyó literatura
gris y normativa relevante. Se emplearon descriptores en ambos idiomas, español e inglés, utilizando operadores
booleanos que enfatizan términos relacionados con extorsión digital, inteligencia artificial y aspectos normativos
vinculados tanto a Perú como a estándares internacionales.
Para complementar esta estrategia, se realizaron exploraciones adicionales en portales oficiales de Perú,
como el Congreso y la Presidencia del Consejo de Ministros (PCM). Asimismo, se consultaron fuentes regulatorias
y normativas de otras regiones, incluyendo la Unión Europea, Reino Unido y Australia, con el objetivo de recolectar
normativa primaria y guías regulatorias pertinentes al tema.
Los criterios de inclusión abarcaron artículos arbitrados del período indicado, normativas y documentos
oficiales relevantes a la extorsión digital, inteligencia artificial, deepfakes, sextorsión y responsabilidad de
plataformas, en español o inglés con acceso a texto completo. Se excluyeron duplicados, artículos de opinión sin
revisión por pares, documentos anteriores a 2020 salvo normas seminales, y textos no relacionados directamente
con extorsión o inteligencia artificial.
El proceso de selección conforme a PRISMA se inició con 158 registros identificados, depurando hasta
120 tras cribado y eliminación de duplicados, y seleccionando 48 para evaluación de texto completo. Finalmente,
30 documentos fueron incluidos en la síntesis cualitativa, entre ellos artículos científicos, normativos e informes
oficiales, reflejados en el diagrama PRISMA adjunto.
Figura 1
Diagrama de flujo PRISMA
Para la extracción y evaluación de la calidad, se construyó una matriz que demostró varios aspectos
fundamentales, entre ellos el tipo de fuente, la jurisdicción aplicable, la tipificación del delito, las preventivas
existentes, el papel que desempeñan las plataformas digitales, las evidencias forenses disponibles y los vacíos
legales identificados en la legislación vigente.
4
En la valoración de los artículos arbitrados se aplicaron listas PRISMA y criterios cualitativos específicos
que permitieron evaluar la claridad de los objetivos planteados, la coherencia de la metodología utilizada y la
validez de los resultados obtenidos, asegurando un análisis riguroso y sistemático.
Por otro lado, en el análisis de la normativa oficial, se priorizó el texto consolidado y los documentos
emitidos por autoridades reconocidas. Entre ellos se destacan la AI Act y la Digital Services Act (DSA) disponibles
en EUR-Lex, así como el Online Safety Act en GOV.UK, que sirven de referencia para la regulación internacional
en materia de inteligencia artificial y seguridad digital.
La síntesis y el análisis de los datos se llevaron a cabo mediante técnicas de análisis temático y
hermenéutico. Estos permitieron identificar patrones de respuesta tanto punitivos como preventivos y mixtos, y
también detectar brechas regulatorias como la ausencia de protocolos para la rápida remoción de contenidos
ilícitos o la falta de peritajes especializados en deepfakes y clonación de voz.
Además, se evidenciaron oportunidades para mejorar la alineación normativa con las obligaciones que
deben cumplir las plataformas digitales, lo cual es clave para una gestión efectiva de la extorsión digital y otros
delitos cibernéticos relacionados.
Se elaboró una matriz comparativa que confrontó la situación normativa del Perú con la de jurisdicciones
internacionales representativas, incluyendo la Unión Europea, Estados Unidos, Reino Unido, Australia y países
de América Latina y el Caribe, integrando tanto los hallazgos legales como la literatura académica especializada.
Respecto a las consideraciones éticas, el estudio se fundamentó exclusivamente en el uso de fuentes
públicas y no involucró la participación de sujetos humanos, por lo que no fue necesaria la aprobación de un
comité de ética.
Finalmente, se reconocieron ciertas limitaciones del estudio, como la heterogeneidad de las fuentes
consultadas, el sesgo potencial debido a la disponibilidad documental, y la naturaleza dinámica de la regulación
legal, que pudo haber experimentado cambios posteriores al cierre de la búsqueda. Para afrontar estas
limitaciones, se priorizó la consulta de fuentes oficiales confiables y se aplicaron criterios claros de
reproducibilidad utilizando el estándar PRISMA.
Resultados y discusión
La revisión integró 30 fuentes organizadas en cuatro bloques: (i) técnico-forense (creación/detección de
deepfakes y clonación de voz); (ii) victimización y sextorsión; (iii) análisis jurídico-regulatorio; y (iv) tendencias
operativas/institucionales. La calidad metodológica fue adecuada para una síntesis cualitativa y permitió
triangulación entre evidencia técnica, social y normativa.
Los estudios de estado del arte y revisiones muestran un avance acelerado en modelos generativos
(GAN, TTS/VC) y herramientas de manipulación multimodal, a la par de defensas todavía frágiles ante
compresión, ruido y cambios de canal (Mirsky y Lee, 2021; Rana et al., 2022; Tolosana et al., 2020; Verdoliva,
2020). En audio, las encuestas sistemáticas documentan brechas entre resultados de laboratorio y desempeño
“en la vida real”, con débil generalización de detectores frente a ataques fuera de distribución (Khanjani et al.,
2023; Yi et al., 2023; Zhang et al., 2025). Los retos ASVspoof 2021 reportan mejoras, pero confirman la
vulnerabilidad de los detectores al migrar a escenarios “in-the-wild” (Yamagishi et al., 2021; Liu et al., 2022).
Trabajos recientes exploran biomarcadores acústicos y ataques parcialmente falsos capaces de potenciar fraudes
tipo “CEO” y extorsión por voz clonada (Alali y Theodorakopoulos, 2025; Kulangareth et al., 2024). En síntesis, el
bloque técnico justifica protocolos periciales robustos con bancos de prueba, validación cruzada y reporte explícito
de incertidumbre (Rana et al., 2022; Yi et al., 2023).
La literatura identifica una expansión sostenida de la sextorsión y del material íntimo sintético no
consensual (NSII), con impacto desproporcionado en mujeres, adolescentes y grupos vulnerables (Laffier, 2023;
Ray et al., 2024). La detección humana de manipulación audiovisual es limitada y heterogénea entre modalidades
(audio/imagen/video), lo que facilita el engaño y el chantaje (Diel et al., 2024). Estudios policiales y cualitativos
perfilan patrones de contacto-coerción-escalamiento y obstáculos probatorios (Dolev-Cohen y Levy, 2022;
Edwards et al., 2023), mientras que análisis comparativos en 10 países evidencian prevalencia y actitudes que
normalizan NSII (Umbach et al., 2024). Factores emocionales y de personalidad aumentan la exposición al riesgo
(Tzani et al., 2024).
El panorama regulatorio es desigual: la UE aprobó el AI Act con obligaciones de transparencia y gestión
de riesgo (European Parliament y Council, 2024); el Reino Unido (Ofcom) y Australia (eSafety) publicaron guías
operativas y toolkits de atribución para industria y plataformas (eSafety Commissioner, 2025; Ofcom, 2024;
Ofcom, 2025). Para el Perú, la Ley N° 32314 introduce la agravante por uso de IA en delitos como la extorsión,
pero persisten vacíos procedimentales de retiro ágil, preservación de evidencia y estándares periciales (Perú –
5
Congreso, 2025). La doctrina y los estudios comparados convergen en la necesidad de modelos híbridos que
combinen sanción penal, deberes de diligencia de plataformas y medidas de provenance/etiquetado (Guerrero-
Sierra y Díaz, 2025; Sandoval y Sharman, 2024; Kira, 2024; Ma’arif y Rahman, 2025; McGlynn et al., 2025; Shirish
y Komal, 2024; Sulaj, 2024).
A nivel operativo, el IOCTA 2025 documenta extorsión multimodal (vishing con voz clonada + doxxing +
difusión) y la profesionalización de servicios criminales basados en IA y datos robados, reforzando la urgencia de
cooperación transfronteriza y atribución técnica (Europol, 2025).
Los resultados evidencian una asimetría entre la capacidad ofensiva de generación sintética y la
capacidad defensiva de detección: los detectores aún no generalizan con fiabilidad fuera del laboratorio (Alali y
Theodorakopoulos, 2025; Khanjani et al., 2023; Kulangareth et al., 2024; Liu et al., 2022; Mirsky y Lee, 2021;
Rana et al., 2022Verdoliva, 2020; Yamagishi et al., 2021; Yi et al., 2023; Zhang et al., 2025). Sumado al bajo
desempeño humano en identificar deepfakes (Diel et al., 2024) y al contexto de NSII/sextorsión (Dolev-Cohen y
Levy, 2022; Edwards et al., 2023; Laffier, 2023; Ray et al., 2024; Tzani et al., 2024; Umbach et al., 2024), se
conforma un entorno propicio para la extorsión digital.
La Ley N° 32314 aporta disuasión punitiva, pero carece de procedimientos operativos equivalentes a los
modelos híbridos comparados: takedown en plazos breves, preservación temprana y etiquetado/provenance del
contenido sintético (eSafety Commissioner, 2025; European Parliament y Council, 2024; Ofcom, 2024, 2025; Perú
– Congreso, 2025). La evidencia sugiere formalizar protocolos periciales (cadena de custodia para audio/imagen,
uso de conjuntos de referencia tipo ASVspoof y reporte de incertidumbre) y vías rápidas para víctimas,
especialmente en casos de sextorsión (Guerrero-Sierra y Díaz, 2025; Kira, 2024; Ma’arif y Rahman, 2025;
McGlynn et al., 2025; Sandoval y Sharman, 2024; Shirish y Komal, 2024; Sulaj, 2024; Europol, 2025).
Cabe mencionar que, como recomendaciones normativo-operativas, mencionamos lo siguiente: (i)
Peritaje y prueba digital: Incorporar bancos de prueba y validaciones “in-the-wild” (ASVspoof), con métricas
estandarizadas y reporte de incertidumbre en dictámenes (Liu et al., 2022; Rana et al., 2022; Yamagishi et al.,
2021; Yi et al., 2023). (ii) Deberes de plataformas: Establecer plazos perentorios de retiro, órdenes de
preservación y marcadores de procedencia/etiquetado (European Parliament y Council, 2024; eSafety
Commissioner, 2025; Ofcom, 2024, 2025;). (iii) Protección de víctimas: Canales de denuncia y contención
(plantillas de retiro, asistencia psicosocial) y verificación fuera de banda para cortar el vishing con voz clonada
(Dolev-Cohen y Levy, 2022; Edwards et al., 2023; Laffier, 2023; Ray et al., 2024; Tzani et al., 2024; ). (iv)
Cooperación internacional: Mecanismos automáticos de asistencia mutua y atribución en línea con IOCTA 2025
(Europol, 2025).
La síntesis depende de estudios con heterogeneidad metodológica y de un marco regulatorio en rápida
evolución; se mitiga con triangulación y selección de fuentes primarias. Futuros trabajos deberían evaluar
efectividad real de detectores y modelos de gobernanza (provenance, marcados, transparencia) mediante pilotos
sectoriales y auditorías periódicas (Ma’arif y Rahman, 2025; McGlynn et al., 2025; Rana et al., 2022; Yi et al.,
2023).
Conclusiones
La extorsión digital basada en IA es una amenaza presente y escalable en el Perú. La evidencia revisada
(2020–2025) muestra que la madurez técnica de los deepfakes y la clonación de voz supera la capacidad humana
y algorítmica de detección en contextos “reales”, creando un entorno propicio para la extorsión, el fraude y la
sextorsión. La respuesta estatal debe asumir que el riesgo es estructural y creciente.
El enfoque punitivo peruano es necesario, pero insuficiente por sí solo. La Ley N° 32314 introduce la
agravante por uso de IA y envía una señal disuasiva relevante; sin embargo, persisten brechas operativas:
ausencia de protocolos de retiro ágil (takedown), preservación temprana de evidencia digital, estándares
periciales para audio/imágenes sintéticas y coordinación interinstitucional.
Se impone un modelo híbrido regulatorio-operativo. La comparación internacional sugiere combinar
sanción penal con deberes de diligencia para plataformas (detección, etiquetado de contenido sintético y
conservación de datos), herramientas de atribución/proveniencia y plazos perentorios de atención a órdenes
judiciales y administrativas. Este enfoque eleva la probabilidad de disrupción temprana y éxito probatorio.
Asimismo, la capacidad pericial, la investigación y la prueba requieren laboratorios con bancos de prueba
y evaluaciones “in-the-wild” (p. ej., retos tipo ASVspoof), métricas robustas (AUC, EER por canal/compresión),
reporte de incertidumbre y cadenas de custodia digital específicas para contenido sintético. Sin esta
infraestructura, la persecución penal pierde eficacia.
En cuanto a la protección integral de víctimas y prevención primaria, la prevalencia de NSII/sextorsión
demanda rutas de denuncia simplificadas, órdenes de preservación inmediatas a plataformas, acompañamiento
6
psicosocial y alfabetización digital (p. ej., verificación “fuera de banda” y códigos seguros familiares) en escuelas,
universidades y lugares de trabajo.
La cooperación transfronteriza y gobernanza de datos: la extorsión digital cruza jurisdicciones y se
apalanca en servicios globales; por ello, se requieren canales de asistencia mutua estandarizados, intercambio
de indicadores técnicos (hashes, firmas, marcas de agua) y participación en redes internacionales para atribución
técnica y remoción coordinada.
Por otro lado, sobre las limitaciones y agenda futura, la rápida evolución tecnológica y regulatoria puede
volver obsoletos algunos hallazgos; además, la heterogeneidad metodológica de la literatura limita inferencias
causales. Se recomienda: (a) pilotos sectoriales de etiquetado/proveniencia con medición de impacto; (b)
auditorías periódicas de detectores en escenarios reales; (c) estudios sobre la costo-efectividad de protocolos de
preservación; y (d) evaluación de resultados en víctimas tras implementar rutas de retiro y contención.
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