Fraudes digitais: hackers usam deepfakes para enganar reconhecimento facial

Uma ferramenta inovadora de deepfake tem circulado na dark web, possibilitando que criminosos criem identidades fictícias que conseguem enganar os sistemas de reconhecimento facial mais avançados. Esta descoberta foi feita por pesquisadores do Cato Threat Research Labs e foi reportada pela Forbes, destacando a necessidade de atenção por parte de instituições financeiras e empresas que realizam verificações biométricas.

O produto, que está sendo vendido na dark web, representa um desenvolvimento preocupante nas fraudes digitais, uma vez que, ao contrário das falsificações comuns de documentos, essa nova tecnologia utiliza inteligência artificial para gerar pessoas sintéticas, completas com imagens e vídeos que parecem autênticos. “As fraudes em novas contas estão custando bilhões de dólares anualmente às empresas”, afirmam os pesquisadores.

Os criminosos utilizam essas identidades falsas para diversos crimes, como a obtenção de empréstimos fraudulentos e lavagem de dinheiro. O método de criação dessas identidades é surpreendentemente fácil: primeiro, os golpistas geram uma imagem falsa usando ferramentas de IA e a inserem em documentos forjados, como passaportes, prestando atenção a detalhes como carimbos. O processo é finalizado com a criação de um vídeo deepfake da pessoa inventada, ajustado para passar nos testes de reconhecimento facial.

Para as organizações, a detecção dessas fraudes é um desafio complexo. Medidas de segurança muito rigorosas podem gerar falsos positivos, enquanto abordagens mais simples podem permitir fraudes. Os especialistas recomendam que as empresas fiquem atentas a movimentos estranhos nos vídeos e a qualidade de imagem incomum, que podem indicar material forjado. “Com o avanço dos sistemas de IA, os deepfakes se tornarão cada vez mais realistas”, destacam os pesquisadores.

A única alternativa é que as organizações adaptem suas defesas, incorporando suas próprias tecnologias de IA para lidar com essas ameaças.