*Por Carlos Vieira

A prevenção de fraudes em sistemas de autenticação facial utilizada por instituições financeiras e governamentais é um tema de extrema importância e que vem ganhando cada vez mais espaço. Essa relevância é necessária para disseminar conhecimento e fomentar a colaboração em prol do aprimoramento contínuo das tecnologias de mercado, visando uma significativa redução de fraudes.

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Por meio de feedback dos nossos clientes, observamos um aumento nos ataques cibernéticos onde os fraudadores se valem de avançadas ferramentas de inteligência artificial para criar deepfakes – imagens sintéticas altamente realistas que podem enganar sistemas de reconhecimento facial.

Um dado do Gartner revela que até 2026 o deepfake vai fazer com que 30% das empresas deixem de acreditar na eficácia de soluções de reconhecimento facial para verificação e autenticação de identidade, devido às ameaças que utilizam imagens e vídeos geradas por Inteligência Artificial (IA) para criar falsas biometrias faciais.

Um dos ataques identificados estava utilizando uma tecnologia que permite aos usuários trocarem rostos com outra pessoa, em tempo real, usando a câmera do dispositivo. Tal vulnerabilidade é agravada pelo fácil acesso a informações pessoais e fotos disponíveis na internet, decorrentes de brechas em sistemas e vazamentos de dados.

São ações que têm se tornado cada vez mais sofisticadas e que impactam diretamente na segurança corporativa, uma vez que o fraudador pode modificar configurações avançadas e instalar aplicativos personalizados para manipulação do sistema de forma mais profunda, além de criar imagens ou vídeos hiper-realistas para fraudes e ataques cibernéticos nos processos de autenticação.

Além disso, existem módulos que permitem alterar a localização do dispositivo para um local falso, o que ajuda a evitar a detecção de mudanças de comportamento de habitualidade, dificultando a identificação de atividades suspeitas. Embora este tipo de ataque utilize ferramentas de acesso público e sua execução não seja tecnicamente complexa, a sua eficácia tem sido motivo de grande preocupação entre as instituições afetadas que utilizam algumas ferramentas bastante conhecidas no mercado para realizar o processo de autenticação facial.

É importante ressaltar que já existem soluções robustas de ponta que fazem análises aprofundadas com eficiência e que permitem não só a identificação dessas tentativas fraudulentas, de forma comportamental, mas também a implementação de medidas eficazes para permitir à instituição bloqueá-las proativamente, mesmo quando não estejam utilizando a tecnologia de autenticação facial.

São soluções resilientes a uma série de ataques de falsificação, garantindo alta segurança contra os principais métodos que tentam burlar essas ferramentas, como fotos impressas e digitais, vídeos, fotos de telas, máscaras de papel e máscaras 3D.

Modelos de tecnologias com Inteligência Artificial impulsionados por algoritmos avançados, com uso extensivo de deep learning, machine learning e redes neurais, são usados para treinar sistemas para enfrentar cenários complexos, garantindo uma detecção precisa de fraudes e spoofing e bloqueando tentativas de outros métodos de falsificação de identidade. Essa abordagem contínua de aprendizado de máquina permite que a tecnologia se adapte a novas ameaças, proporcionando uma segurança dinâmica e eficaz, enquanto mantém uma experiência de autenticação fluida e intuitiva para os usuários.

Mesmo diante de limitações sistêmicas que possam impedir a detecção de deepfakes utilizando técnicas de liveness, é essencial garantir a segurança e a integridade dos processos de autenticação para que as organizações enfrentem esses desafios e fortaleçam a proteção de seus dados contra ameaças digitais.

*Carlos Vieira é Fraud Prevention Manager da Topaz.

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