Dados do Identity Fraud Report 2023 da Sumsub, plataforma internacional de verificação, apontaram que, entre 2022 e 2023, o mundo todo registrou um aumento de 10 vezes no número de deepfakes detectados em todos os segmentos. No recorte por país, o Brasil registrou um aumento de 830%, sendo o destaque entre os países apurados pelo levantamento. Esse cenário é particularmente preocupante para o setor de seguros, onde fraudes podem resultar em perdas significativas.
Segundo Danilo Barsotti, CTO da idwall, tech especializada em gestão de identidade digital e soluções antifraudes, a evolução e popularização da Inteligência Artificial (IA) inaugurou um novo capítulo na tecnologia. “A combinação de soluções pode mitigar atividades fraudulentas”, diz.
O deepfake – que une deep learning (aprendizado profundo, em tradução livre) e fake (falso) – consiste em imagens, vídeos e áudios modificados com o auxílio de IA e machine learning para enganar usuários e empresas. Para se ter um ideia de como a prática faz com que conteúdos pareçam reais, de acordo com a pesquisa “A infodemia e os impactos na vida digital”, feita pela Kaspersky em parceria com a Corpa, 71% dos brasileiros não reconhecem quando um vídeo foi editado digitalmente usando falsificação digital.
Nos ambientes organizacionais, o deepfake prática tornou-se preocupante devido a sua aplicação e as consequências para impulsionar ainda mais o cenário de fraudes e golpes, com empresas trabalhando assiduamente para estar à frente dos fraudadores. Segundo a idwall, as principias tipos de ataques fakes são: criação de usuário e documentos com dados sintéticos, no qual o fraudador cria utiliza dados reais e imagens geradas ou alteradas; e combinação de documento verdadeiro e selfie manipulada, usada para enganar sistemas de reconhecimento facial.
“As organizações podem ser alvo de fraudes em diversos momentos da jornada digital, como o cadastro de novos clientes, troca de dispositivos ou de senhas, solicitações de novos produtos e crédito, entre outras”, explica Barsotti. De acordo com o CTO da idwall, para prevenir a inclusão de deepfakes, é possível monitorar o mecanismo de captura de selfies em tempo real. Além disso, a confiabilidade dos dispositivos usados no processo de validação pode ser assegurada por meio de ajustes nos fluxos ou de “device fingerprint” – um método de identificação de dispositivo a partir da combinação de atributos fornecidos pela configuração do dispositivo e de que forma este será utilizado.
Combinação de ferramentas para reduzir casos de deepfakes
Para mitigar fraudes com deepfakes, a idwall adota a combinação de tecnologias avançadas e processos rigorosos para garantir a segurança em todas as etapas da validação de identidade. Entre as soluções disponíveis, está o SDK, que controla a captura em tempo real de selfies e fotos de documentos, dificultando o uso de imagens manipuladas. Há ainda o Face Liveness, na formas ativa e passiva, que reforça a detecção de falsificações digitais ao checar a integridade dos dispositivos utilizados, prevenindo a emulação de imagens.
A idwall acompanha as tendências do uso de Machine Learning e IA, atualizando as suas ferramentas para detectar novas técnicas de fraude. A empresa fomenta também um Laboratório de Prevenção a Fraudes, que reúne ṕrofissionais focados na descoberta e prevenção de novos tipos de fraudes.
O ecossistema de identidade digital da idwall oferece uma plataforma para que as empresas integrem diversas soluções de validação de identidade. De forma prática, as companhias podem agregar ferramentas da idwall e de parceiros, que podem ser incluídas por meio do marketplace ou de integrações customizadas. Para saber mais, clique aqui.