Seu usuário é real? Por que a Autenticidade Biométrica é o novo padrão na prevenção de fraudes

Imagine isto: você está cadastrando um novo cliente. Eles enviam uma foto do documento. Eles tiram uma selfie. Tudo parece perfeito. Mas a pessoa por trás daquela tela é realmente quem diz ser? Ou será que estão segurando uma foto em alta resolução de outra pessoa? Pior ainda, será que estão usando um deepfake tão sofisticado que o olho humano não consegue distinguir?

Na era digital, verificar a identidade não é suficiente. Você precisa verificar a presença.

É aqui que a detecção de autenticidade biométrica entra. Não é mais apenas um recurso “agradável de ter”; é a linha de frente contra uma nova onda de fraudes movidas por IA. De acordo com o Veriff Fraud Index 2025, o cenário de ameaças está mudando rapidamente, e empresas que não se adaptam arriscam perder receita e confiança.

A maré crescente da fraude por IA e deepfake

Vivemos em uma era onde fraudadores têm acesso à tecnologia de nível empresarial. As barreiras para criar identidades falsas convincentes desmoronaram. A IA generativa agora pode produzir faces sintéticas que parecem assustadoramente reais, e “ataques de injeção” permitem que os criminosos contornem câmeras alimentando vídeos pré-gravados diretamente em um fluxo de dados.

Os dados do Veriff Fraud Index 2025 pintam um quadro realista dessa realidade:

• 78,65% dos entrevistados globais relataram terem sido alvo de fraude por deepfake ou gerada por IA pelo menos uma vez nos últimos 12 meses.
• Mais de 25% já viram esses ataques pelo menos três vezes.
• 46,05% dos consumidores agora estão “muito” ou “extremamente” assustados com o potencial da fraude por IA.

Os dias dos emails simples de phishing estão evoluindo para ataques biométricos sofisticados. Se seu sistema de verificação de identidade pode relacionar um rosto a um documento mas não consegue determinar se esse rosto é de um ser humano vivo presente no momento da captura, sua porta está aberta para essas ameaças avançadas.

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O que é a detecção de autenticidade biométrica?

A detecção de autenticidade biométrica é a tecnologia que responde à pergunta crucial: Esta é uma pessoa real, agora mesmo?

Ela distingue entre um rosto humano vivo e uma tentativa de falsificação. Tentativas de falsificação, frequentemente chamadas de “ataques de apresentação”, podem assumir várias formas:

• Imagens estáticas: Segurando uma foto na frente da câmera.
• Reprodução de vídeos: Exibindo um vídeo da vítima em uma tela.
• Máscaras 3D: Usando uma máscara realista para imitar o rosto da vítima.
• Deepfakes: Usando IA para trocar rostos ou gerar vídeo sintético em tempo real.

A solução da Veriff utiliza detecção passiva de autenticidade. Ao contrário da autenticidade ativa, que pede aos usuários que realizem tarefas desconfortáveis como virar a cabeça ou piscar sob comando (o que adiciona atrito e causa desistências), a autenticidade passiva funciona invisivelmente em segundo plano. Ela analisa a captura da imagem em busca de indícios sutis — como textura da pele, micro-movimentos e profundidade — que indicam presença humana genuína, garantindo que o usuário seja real sem prejudicar a experiência.

Demanda do consumidor: Segurança em vez de conveniência

Há uma ideia comum de que adicionar camadas de segurança mata as taxas de conversão. A suposição é que os usuários querem o processo de inscrição mais rápido possível, independentemente dos riscos.

No entanto, o Fraud Index 2025 inverte essa narrativa. Os consumidores estão cada vez mais conscientes dos perigos da fraude online e exigem que as plataformas os protejam.

• 97% dos entrevistados acreditam que medidas de segurança como verificação de documento e selfies são importantes na inscrição para serviços financeiros.
• 75% consideram o histórico de prevenção a fraudes de uma empresa antes de se inscrever.
• 73,6% sentem-se confortáveis usando tecnologia de reconhecimento facial para acessar contas.

Os dados são claros: confiança é a nova moeda. Os usuários estão dispostos — e até ansiosos — para passar por verificações biométricas se isso significar que seus dados e finanças estão seguros. Eles entendem que uma plataforma que pede uma selfie não está apenas adicionando uma barreira; está construindo uma fortaleza em torno de sua identidade.

Uma abordagem de segurança em múltiplas camadas

Confiar em um único mecanismo de defesa é arriscado. A prevenção eficaz de fraudes exige uma estratégia em múltiplas camadas que combine verificação de documentos, análise biométrica e insights comportamentais.

A Veriff aborda isso por meio de um conjunto abrangente de ferramentas projetadas para capturar até os ataques mais sofisticados:

1. Detecção de ataques de apresentação

Este é o núcleo da detecção de autenticidade. Identifica quando um usuário tenta enganar a câmera com objetos físicos como fotos, telas ou máscaras. Ao analisar as características biométricas da selfie, o sistema garante que o sujeito está presente fisicamente.

2. Prevenção de ataques de injeção

Fraudadores sofisticados frequentemente tentam contornar completamente o hardware da câmera, “injetando” fluxos de vídeo falsos diretamente no processo de verificação. Os kits de desenvolvimento de software (SDKs) seguros da Veriff são projetados para detectar e bloquear essas manipulações digitais, garantindo que o fluxo de dados venha de um sensor de câmera genuíno.

3. Vinculação cruzada e risco comportamental

Biometria não existe isoladamente. CrossLinks tecnologia da Veriff analisa dados em sua rede global. Pode identificar se o mesmo dispositivo, endereço IP ou rosto foi usado em tentativas fraudulentas em diferentes setores. Mesmo que um deepfake seja tecnicamente perfeito, padrões comportamentais — como velocidade de inscrições ou anomalias de dispositivo — ainda podem levantar bandeiras vermelhas.

O futuro é seguro (se você verificar)!

À medida que ferramentas de IA se tornam mais acessíveis, o volume e a sofisticação das fraudes só aumentarão. O Fraud Index 2025 mostra um aumento de 21% ano a ano em fraudes online, uma tendência que não dá sinais de desaceleração.

Para as empresas, a mensagem é urgente. Implementar uma detecção robusta de autenticidade biométrica não é apenas sobre compliance ou prevenção de perdas; é sobre sobrevivência em um ecossistema digital repleto de identidades sintéticas.

Ao integrar a detecção passiva de autenticidade, você fecha efetivamente a porta para bots, deepfakes e agentes mal-intencionados, ao mesmo tempo em que mantém a porta aberta para clientes legítimos. Você oferece a segurança que seus usuários demandam sem sacrificar a experiência fluida que eles esperam. Na batalha contra a fraude por IA, saber quem está em sua plataforma é importante. Saber que eles são reais é tudo.