Como acontecem os golpes com reconhecimento facial e como empresas se protegem
De acordo com uma pesquisa da Accenture, 73% dos brasileiros já preferem acessar seus aparelhos e contas pessoais com biometria, utilizando impressões digitais, reconhecimento facial e até voz para autenticação. No entanto, esses métodos não são infalíveis, pois golpistas usam deepfakes e técnicas sofisticadas para burlar a biometria.
Os deepfakes são uma técnica de manipulação de imagens e vídeos que utiliza inteligência artificial para criar conteúdo falso, mas convincente. Já o spoofing é a técnica de enganar sistemas de segurança, incluindo biometria, para obter acesso não autorizado.
A Juniper Research estima que mais de 4,2 bilhões de dispositivos móveis já utilizam biometria ativa, e que até o final de 2026, 57% de todas as transações digitais do mundo serão validadas por esses métodos. No entanto, os hackers acompanham essa tendência com novas técnicas e tipos de ataque.
As técnicas para burlar a biometria incluem:
- Uso de fotos digitais em alta resolução, vídeos em HD e máscaras de papel
- Criação de bonecos realistas ou máscaras 3D de látex ou silicone
- Uso de artefatos ultrarrealistas e cabeças de cera
- Alteração de mapas faciais 3D para enganar autenticação de prova de vida
- Injeção digital de imagens e vídeos diretamente nos dispositivos, ou uso de deepfakes altamente convincentes
As empresas de cibersegurança têm apostado em várias camadas de proteção para combater essas ameaças, incluindo sistemas multimodais de identificação, testes com desafios dinâmicos e monitoramento de vazamentos de dados.
De acordo com Anchises Moraes, Head de Threat Intelligence na Apura Cyber Intelligence, as empresas devem combinar dados de vídeo, áudio, sensores de temperatura, profundidade e análise comportamental para dificultar a ação dos cibercriminosos.
Além disso, é fundamental monitorar sistematicamente vazamentos de dados na dark web e em bases de dados abertas, buscando imagens e perfis vendidos ou reciclados que possam ser usados em tentativas de fraude.
Em resumo, os golpes com reconhecimento facial e deepfakes são uma ameaça crescente, mas as empresas podem se proteger utilizando várias camadas de proteção e monitoramento de vazamentos de dados.
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