Sistemas podem aprender continuamente a contornar mecanismos de segurança, inclusive ferramentas de prova de vida usadas para verificar se uma pessoa é real.
Segundo a INTERPOL, fraudes potencializadas pelo uso de inteligência artificial são estimadas como até 4,5 vezes mais lucrativas para os criminosos do que aquelas realizadas por métodos tradicionais. Por trás desse avanço está uma mudança na forma como os golpes são executados: agentes de IA começam a assumir tarefas antes realizadas diretamente por criminosos, criando identidades sintéticas, gerando documentos, enviando mensagens e testando mecanismos de segurança de maneira automatizada.
Esses sistemas podem operar continuamente, experimentar diferentes abordagens e utilizar os resultados de tentativas anteriores para aperfeiçoar suas ações. Mais do que produzir mensagens convincentes ou imagens falsas, a tecnologia permite automatizar diferentes etapas de uma fraude e repetir testes em escala, sem depender de uma pessoa para conduzir cada tentativa.
“Os criminosos estão se tornando treinadores de agentes. Eles não precisam mais executar cada etapa da fraude e podem colocar a IA para fazer o trabalho, testar diferentes caminhos e aprender com os resultados”, explica Nilson Oliveira, COO da Apura Cyber Intelligence.
O golpe começa muito antes de uma tentativa de acesso. Dados pessoais, documentos, credenciais e imagens que circulam em ambientes como Deep Web e Dark Web podem servir de matéria-prima para preparar os ataques. Com essas informações, a IA consegue reunir elementos para construir uma identidade e iniciar uma abordagem mais personalizada.
Segundo Nilson, um dos exemplos mais sensíveis é a voz. “Uma interação de poucos segundos já pode fornecer material suficiente para que a tecnologia reproduza o padrão de fala de uma pessoa. Imagens e documentos entram na mesma operação, criando um conjunto de evidências artificiais que pode ser usado para sustentar uma identidade falsa”.
O especialista utiliza a abertura de uma conta bancária como exemplo. Se o processo exigir uma selfie, a IA pode gerar uma identidade falsa e submetê-la à verificação. Caso seja recusada, ajusta características e tenta novamente, e o processo pode se repetir até encontrar uma combinação capaz de superar aquela barreira.
“O agente de IA aprende a cada tentativa e vai se aperfeiçoando até chegar a um ponto em que fica difícil para as pessoas perceberem que aquilo é falso”, explica. Ainda, segundo ele, esse processo pode ocorrer com milhares de agentes sendo treinados simultaneamente.
Até a prova de vida entra na mira
Criada para confirmar a presença de uma pessoa real durante uma autenticação biométrica, a prova de vida passa a enfrentar sistemas capazes de produzir representações artificiais e testar diferentes maneiras de contornar os mecanismos de verificação.
A inteligência artificial permite combinar vozes clonadas, imagens, documentos e vídeos falsificados com técnicas de engenharia social. Uma mensagem pode ser adaptada ao perfil do destinatário, enquanto um suposto atendente pode manter uma conversa por vários minutos ou uma voz clonada pode simular a de um familiar, executivo ou funcionário de uma empresa.
“O desafio é que distinguir um comportamento humano de uma ação automatizada se torna cada vez mais difícil quando diferentes tecnologias passam a atuar de forma coordenada”, explica o COO da Apura Cyber Intelligence.
Inteligência artificial também reforça a defesa
Se a IA amplia a capacidade de execução dos golpes, a mesma tecnologia pode fortalecer os mecanismos de proteção. Nos sistemas de autenticação, por exemplo, ela analisa diferentes informações de uma tentativa de acesso para identificar sinais de fraude. A partir dessa análise, o sistema pode reconhecer situações suspeitas e solicitar uma confirmação extra quando necessário, sem acrescentar etapas à verificação de todos os usuários. A plataforma pode, por exemplo, pedir uma nova captura de imagem ou outra forma de confirmar a identidade. Se não encontrar sinais de risco, a autenticação segue normalmente.
“A ideia é utilizar a IA para reforçar a segurança sem criar obstáculos desnecessários para quem está acessando um serviço legítimo. A IA permite que os sistemas sejam capazes de distinguir uma atividade comum de uma situação que merece atenção, com maior rapidez e precisão, para que as medidas adicionais sejam aplicadas quando realmente fizerem sentido”, explica Nilson.
O desafio também está na velocidade de resposta. Quanto mais agentes de IA atuam ao mesmo tempo, menor é o volume de atividades que as equipes de segurança precisam acompanhar, e assim os analistas humanos podem se concentrar nos casos mais críticos. A própria IA pode ajudar a organizar essas informações e destacar os alertas prioritários, permitindo que os profissionais concentrem esforços nas ocorrências que exigem uma resposta mais rápida.
“A defesa puramente humana perde em velocidade, enquanto a defesa somente automatizada perde em contexto. O vencedor é o time que coloca expertise humana dentro da automação”, resume Nilson.
Nesse cenário, o monitoramento da Deep Web e da Dark Web funciona como uma camada preventiva adicional, que também utiliza a Inteligência Artificial para identificar e alarmar ameaças iminentes com maior assertividade. A análise desses ambientes pode identificar credenciais corporativas sendo negociadas por grupos criminosos, dados associados a funcionários ou clientes e movimentações que indiquem a preparação de ataques.
“A inteligência de ameaças cibernéticas (CTI) permite acompanhar credenciais, dados e acessos que estão sendo expostos ou negociados fora do ambiente da empresa, além de identificar novas técnicas utilizadas pelos atacantes. Esses sinais ajudam a identificar quando uma informação pode estar sendo preparada para um ataque e permitem que a equipe aja antes que ela seja usada contra a organização”, afirma.
Essa antecipação se torna especialmente importante porque a automação reduz o intervalo entre a preparação e a execução de uma fraude. Quanto mais rapidamente um ataque pode ser estruturado, menor tende a ser o tempo disponível para as empresas identificarem os sinais e reagir.
Para lidar com esse volume de informações, a tecnologia pode organizar e contextualizar os dados com mais precisão e agilidade através da IA, enquanto os profissionais de segurança se concentram na interpretação dos riscos e na definição das medidas necessárias.
Na Apura Cyber Intelligence, essa abordagem inclui o uso do BTTneo, solução que utiliza a Inteligência Artificial para organizar e contextualizar informações sobre ameaças cibernéticas e apoiar a identificação e a análise de riscos.
Como identificar sinais de uma possível fraude
Para o consumidor, reconhecer um golpe não depende necessariamente de identificar visualmente um deepfake ou perceber diferenças em uma voz clonada. Segundo o COO da Apura, os principais sinais de alerta podem estar no contexto da abordagem.
Pedidos urgentes, solicitações fora dos procedimentos habituais, mudanças repentinas de canal, exigência de códigos ou dados sensíveis e insistência para que a informação não seja confirmada por outros meios são situações que justificam interromper o contato e verificar sua autenticidade.
“Em uma ligação, por exemplo, uma voz conhecida não deve ser tratada como prova suficiente de identidade. Se alguém diz ser um familiar, executivo ou funcionário de uma empresa e pede uma transferência, código ou informação confidencial, a recomendação é encerrar o contato e procurar a pessoa ou organização por um canal já conhecido”, diz.
O cuidado também se aplica às mensagens eletrônicas. Endereços de e-mail semelhantes aos de empresas legítimas, números desconhecidos ou comunicações que reproduzem o estilo de uma organização não são garantias de autenticidade.
“Um endereço de e-mail parecido, um número desconhecido ou uma comunicação que tenta reproduzir exatamente o tom de uma empresa não garantem autenticidade. Em caso de dúvida, o caminho mais seguro é não clicar no link recebido nem responder à mensagem, mas abrir diretamente o aplicativo ou site oficial e conferir se existe aquela solicitação”, orienta.
Para o executivo, a principal mudança de comportamento é deixar de confiar apenas na aparência de uma imagem ou na familiaridade de uma voz.
“Com a evolução da IA, sinais visuais e sonoros isolados estão se tornando menos confiáveis. O usuário deve observar o contexto como o que está sendo pedido, quem está fazendo o contato, por qual canal e se há alguma pressão para tomar uma decisão rapidamente. Esses elementos ajudam a identificar situações que merecem desconfiança”, conclui.
Sobre a Apura Cyber Intelligence: https://apura.io
