Golpe do sósia: criminosos usam tecnologia para tentar burlar biometria

Golpe do sósia: criminosos usam tecnologia para tentar burlar biometriaUma nova estratégia de fraude de identidade usa tecnologia de comparação facial para encontrar pessoas com características físicas semelhantes às dos próprios criminosos. O método, chamado de “golpe do sósia”, foi identificado pela equipe de inteligência analítica da Serasa Experian e descrito na edição do Mapa da Fraude referente ao primeiro semestre de 2026. A tática explora sistemas de reconhecimento facial para tentar fazer com que o fraudador se passe por outra pessoa durante processos de validação de identidade, como cadastros e abertura de contas. Como funcionaSegundo a Serasa Experian, os criminosos utilizam ferramentas capazes de comparar o próprio rosto com imagens disponíveis em diferentes bases, inclusive aquelas obtidas de forma ilícita. Os chamados motores de comparação facial podem localizar identidades legítimas com elevado grau de semelhança física. A partir disso, o fraudador escolhe uma identidade que considere mais propensa a passar por uma validação biométrica. A estratégia muda a lógica tradicional desse tipo de crime: o criminoso começa pelo próprio rosto; procura pessoas fisicamente semelhantes; identifica uma possível vítima; tenta utilizar os dados dessa identidade em uma fraude. Em modalidades mais tradicionais, o fraudador parte dos dados de uma pessoa específica e procura maneiras de assumir sua identidade. Biometria isoladaPara Leandro Bartolassi, diretor de Autenticação e Prevenção à Fraude da Serasa Experian, a nova tática demonstra como os criminosos também podem explorar tecnologias desenvolvidas para aumentar a segurança. A empresa defende que o reconhecimento facial não seja utilizado como única camada de autenticação.

A combinação com outros sinais pode ajudar a identificar inconsistências que não seriam detectadas apenas pela análise do rosto. Entre os mecanismos citados estão: validação de documentos; prova de vida; conferência de dados cadastrais; análise do dispositivo utilizado; identificação de padrões de comportamento; avaliação de outros sinais de risco. Prejuízos evitadosOs dados do Mapa da Fraude apontam que as soluções antifraude da Serasa Experian identificaram e barraram 2,86 milhões de tentativas de fraude de identidade no primeiro semestre de 2026. O volume representa um crescimento de 32,9% em relação ao mesmo período de 2025. De acordo com a empresa, isso equivale a uma ocorrência de alto risco identificada a cada 5,5 segundos. As tentativas bloqueadas estavam associadas a um prejuízo estimado em R$ 3,77 bilhões que teria sido evitado no período. Como se protegerA Serasa Experian recomenda que consumidores adotem cuidados para reduzir o risco de exposição de documentos, fotografias e dados biométricos. Entre as principais orientações estão: não compartilhar fotos de documentos ou selfies segurando documentos em redes sociais e aplicativos de mensagem; fornecer dados pessoais e biométricos somente em sites e aplicativos oficiais; proteger celular e aplicativos com senhas fortes e autenticação em dois fatores; desconfiar de pedidos inesperados de reconhecimento facial por links, e-mails, mensagens ou Códigos QR; não permitir que desconhecidos fotografem seu rosto ou documentos; evitar publicar imagens de documentos, mesmo com parte das informações ocultadaproteger celular e aplicativos com senhas fortes e autenticação em dois fatores; manter sistemas e aplicativos atualizados; monitorar regularmente o CPF; procurar os canais oficiais das empresas diante de movimentações desconhecidas. Empresas precisam combinarPara as empresas, a recomendação é adotar uma estratégia de prevenção em camadas, evitando que uma única imagem ou informação seja suficiente para concluir um cadastro. A Serasa Experian orienta combinar diferentes mecanismos de segurança, como: biometria facial e prova de vida; validação e análise documental; cruzamento de dados cadastrais; análise do dispositivo e da jornada digital; monitoramento de tentativas repetidas; identificação de padrões suspeitos; atualização contínua de regras e modelos antifraude. A análise conjunta desses elementos pode ajudar a detectar situações em que o rosto apresenta alta similaridade, mas outros dados da operação indicam uma possível tentativa de fraude. O autor da mensagem, e não o, é o responsável pelo comentário.

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