A deepfake é uma técnica capaz de criar uma “falsificação profunda” e realista a ponto de enganar pessoas e sistemas de reconhecimento facial.
Utilizando inteligência artificial e conteúdos reais, a deepfake possibilita a criação de adulterações realistas de imagens, sons e vídeos por meio de algoritmos de aprendizado de máquina. Basicamente, uma deepfake é um conteúdo manipulado para fazer parecer ser algo que não é.
Essa tecnologia, que cria uma distorção da realidade, vem sendo aplicada para variadas finalidades: enganar usuários com informações falsas, realizar propagandas e vender produtos que nunca serão entregues, alterar a fala de pessoas famosas ou líderes políticos em vídeos e até mesmo roubar a identidade de alguém para aplicar fraudes financeiras, colocando em xeque a segurança da biometria facial para acesso a contas e aplicativos financeiros.
O avanço das aplicações de deepfake representam um sério risco para os negócios. As manipulações podem ser usadas para acessar informações confidenciais, subtrair quantias em dinheiro ou ainda prejudicar a reputação de pessoas, empresas ou marcas, sendo urgente a adoção de medidas para proteger sistemas de reconhecimento facial contra tais ameaças.
Fins ilícitos da deepfake causam prejuízos
No Rio de Janeiro, a Polícia Civil desarticulou, em julho de 2025, uma organização criminosa especializada em burlar sistemas de segurança digital de aplicativos bancários. A quadrilha trocava dados e imagens de reconhecimento facial de clientes por fotos dos próprios criminosos para acessar contas bancárias indevidamente, realizar empréstimos e executar outras movimentações financeiras. O prejuízo estimado ultrapassa R$ 4 milhões.
Em maio deste ano, a Polícia Federal prendeu suspeitos em 8 estados do Brasil acusados de fraude ao sistema de biometria facial do Gov.br. Cerca de 3 mil contas teriam sido alvo da quadrilha – que roubava dinheiro e dados de usuários do sistema e tinha capacidade técnica avançada, de acordo com a PF.
No Reino Unido, um CEO de uma companhia de energia acreditou que estava falando com seu chefe, situado na matriz da empresa, na Alemanha. Utilizando deepfake para falsificação de voz, o CEO foi convencido pelo “falso chefe” a fazer uma transferência de 220 mil euros para um suposto fornecedor húngaro.
Em poucos minutos de pesquisa na internet, centenas de outros casos podem ser encontrados, evidenciando o potencial destrutivo desse tipo de fraude e a necessidade de proteger sistemas de reconhecimento facial dos perigos da deepfake.
Métodos avançados de autenticação são necessários
A propagação de deepfakes evidencia o uso da inteligência artificial em tentativas de fraude cada vez mais sofisticadas e convincentes. Embora o reconhecimento facial ainda seja considerado um método robusto e confiável de autenticação, é preciso adotar uma abordagem de proteção que combine tecnologias modernas de biometria.
A detecção de vivacidade é um exemplo de inovação que ajuda na identificação de uma tentativa de acesso fraudulento. Ela verifica, por meio da imagem facial ou gravação de voz, se a pessoa do outro lado está viva ou se é oriunda de uma manipulação.
Os algoritmos identificam sinais sutis que não são replicados por aplicações de deepfake, como microexpressões, reflexos naturais e sinais fisiológicos. Também protegem contra ataques de injeção ou emulação, garantindo a integridade do processo de autenticação.
A biometria comportamental é outro recurso possível para detecção de deepfakes, pois ajuda a identificar anomalias no comportamento do usuário. Essa técnica envolve a análise de padrões que são únicos em cada indivíduo, como velocidade de digitação, movimentos do mouse ou de deslizamento em um dispositivo touchscreen, indicando se uma imagem ou um vídeo foi manipulado.
Sistemas de reconhecimento de voz também podem colaborar para a verificação de identidade. Assim como a biometria comportamental, essa tecnologia analisa padrões de fala inconsistentes ou não naturais, volume, tom e cadência, identificando possíveis gravações manipuladas de vídeo ou áudio.
A utilização de alternativas de biometria multimodal visa aumentar a segurança dos usuários e a confiabilidade das empresas, identificando e bloqueando conteúdos forjados digitalmente e evitando que fraudes sejam bem-sucedidas.
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