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Golpes com deepfake disparam 830% no Brasil e causam prejuízo de R$ 1,8 bilhão

Golpes com deepfake disparam 830% no Brasil e causam prejuízo de R$ 1,8 bilhão. Dados da Polícia Federal e VU mostram que 42,5% das fraudes financeiras em 2025 usaram IA.

O Brasil se tornou o principal laboratório latino-americano para crimes realizados com Inteligência Artificial, segundo dados inéditos da Polícia Federal, da Febraban e da VU, companhia global de identidade digital e prevenção de fraudes. Com ferramentas de deepfake cada vez mais baratas e acessíveis na nuvem, fraudadores brasileiros deixaram de precisar de qualquer conhecimento técnico para clonar rostos e vozes, transformando esse golpe em uma verdadeira linha de produção. O resultado está nos números: o uso de conteúdo sintético em fraudes saltou 830% entre 2024 e 2025 e, em 2026, já responde por 6,5% de todas as fraudes detectadas no país, um salto assustador frente aos 0,1% registrados em março de 2025.

Cenário de fraude e inteligência artificial

Os números foram apresentados durante o Evento Deepfake 2026, realizado pela VU em parceria com a Globant, em São Paulo. Segundo o levantamento, os golpes com IA já causaram um prejuízo de R$ 1,8 bilhão contra bancos e a infraestrutura financeira nacional entre julho de 2025 e abril de 2026. Mais grave ainda: 42,5% de todas as fraudes financeiras registradas no Brasil em 2025 já contaram com algum tipo de ferramenta de Inteligência Artificial.

O dado mais alarmante, porém, é sobre nós mesmos: estudos mostram que apenas 0,1% das pessoas conseguem identificar corretamente todos os deepfakes em um conjunto de conteúdos reais. Ou seja, o olho humano, nossa última linha de defesa intuitiva, não é suficiente para combater este mal. O modelo de ameaça mudou radicalmente. O fraudador hoje não precisa de conhecimento técnico avançado, ele atua como um operador B2B do crime, usando servidores na nuvem e softwares prontos.

Ataques de injeção direta e o ponto cego

A apresentação técnica da VU revelou uma virada silenciosa e perigosa na indústria da fraude: o ataque migrou da câmera para o próprio pipeline de captura dos dados. Hoje, dois tipos de ameaça coexistem, e apenas uma delas está sob controle. Ataques de apresentação, onde o criminoso mostra uma foto impressa, uma tela ou uma máscara 2D/3D diante da câmera física, são o método mais conhecido e também o único efetivamente coberto pelas certificações tradicionais de PAD (ISO/IEC 30107-3, iBeta Nível 1 e 2).

Porém, os Ataques de Injeção Direta representam o ponto cego do mercado. O criminoso simplesmente ignora a câmera. Usando câmeras virtuais, emuladores, hooks de SDK ou engenharia de rede, ele injeta a mídia sintética diretamente no aplicativo ou no servidor. É o ponto cego do mercado: mesmo sistemas com certificação PAD Nível 2, o padrão-ouro da indústria, continuam vulneráveis, porque o sensor original sequer chega a ver a fraude.

O tamanho do problema é explosivo: no segundo semestre de 2025, os ataques de injeção contra sistemas iOS dispararam impressionantes +1.151% (+741% no acumulado do ano). Entre os novos métodos mapeados pela VU no mercado brasileiro estão câmeras virtuais e fazendas de dispositivos, face swap e voz clonada em tempo real, e o golpe do falso entregador, que utiliza biometria facial para validar empréstimos bancários em nome da vítima.

Dados da auditoria da VU

Para ir além da teoria, a VU auditou 110.396 avaliações de prova de vida em apenas 6 dias, dentro de um ambiente real de pagamentos digitais em grande escala. O resultado é o retrato mais fiel já obtido da ameaça em tráfego biométrico genuíno e não simulado. 0,45% do tráfego biométrico total continha conteúdo sintético presumido, 1 em cada 220 avaliações. 0,59% dos ataques foram barrados antes mesmo de chegar à prova de vida primária, sem alcançar filtros especializados.

1,04% do tráfego exigiu a intervenção de alguma camada de defesa integrada, prova cabal de que nenhuma camada isolada de proteção é suficiente. Até 3 avaliações independentes por autenticação são necessárias para impedir que o ataque sustente o engano ao longo de todo o processo. O principal vetor de vulnerabilidade é a teimosia das empresas em validar identidades com dados estáticos: CPF, RG e data de nascimento já estão massivamente vazados na dark web, e usá-los como camada de segurança é o mesmo que deixar a porta aberta.

Defesa em 5 camadas para blindar empresas

Diante desse cenário, a VU defende que conter o avanço do crime cibernético, e proteger a conversão e a receita das empresas, exige uma defesa integrada, construída em 5 pilares. Anti-spoofing verifica se o rosto apresentado é real e não uma foto, tela ou máscara. Liveness Ativo exige um gesto dinâmico, piscar, virar o rosto, para confirmar presença real.

Liveness Passivo analisa o rosto de forma transparente, sem exigir nenhuma ação manual do usuário. Autenticação Baseada em Risco ajusta o nível de verificação de forma dinâmica, conforme o risco calculado de cada transação. Autenticação Robusta (Orquestração) combina múltiplos fatores, contexto e sinais para eliminar pontos únicos de falha.

O fraudador real quase sempre deixa um rastro: seja no dispositivo, na rede, no comportamento anômalo ou no reuso do mesmo rosto em sessões em outros bancos. Ao atuar como orquestradora central de inteligência e segurança B2B, a VU protege o cidadão e garante jornadas digitais fluidas para as organizações. É urgente migrar para arquiteturas de proteção dinâmicas, baseadas em contexto, comportamento e orquestração B2B, para mitigar os riscos crescentes de fraudes com deepfake no Brasil.


Baseado em publicação original de TI Inside
Publicado pela Redação Hack Alerta com base em fontes externas citadas e monitoramento editorial do Hack Alerta. Para decisões técnicas, operacionais ou jurídicas, confirme sempre os detalhes na fonte original.