Sistemas de detecção de fraudes para verificação de identidade: Como funcionam?

As fraudes de identidade estão acelerando: de acordo com nosso Relatório de fraudes de identidade de 2026, os deepfakes têm relação com 1 em cada 5 tentativas de fraude biométrica, enquanto os ataques de injeção apresentaram um crescimento anual de 40%. A fraude como serviço (Fraud-as-a-Service), em que os criminosos cibernéticos usam o modelo de negócios SaaS para fornecer ferramentas, serviços e suporte mediante pagamento, também está em ascensão, expandindo a escala desse tipo de atividade.

Os sistemas de detecção de fraudes tornaram-se essenciais para proteger as entidades contra o acesso criminoso ou o roubo de dados e recursos. As maiores ameaças da atualidade vão além do roubo de dados, chegando à falsificação de identidade. Por isso, a defesa mais forte começa com a identidade.

O software de detecção de fraudes pode monitorar sistemas e detectar sinais de fraude potencial, como comportamento incomum de usuários, atividade de rede anômala e irregularidades de endereço IP, alertando as equipes sobre possíveis problemas e tomando medidas proativas para impedi-los.Essas soluções de detecção de fraudes são especialmente essenciais em setores caracterizados por transações frequentes e informações confidenciais, como saúde, finanças, governo, bem como para grandes empresas com infraestruturas técnicas complexas.

• Os sistemas de detecção de fraudes são cruciais, visto que as ameaças se tornam mais comuns e cada vez mais sofisticadas, especialmente para organizações em setores altamente regulamentados.
• O software moderno de detecção de fraudes combina lógica baseada em regras, análise comportamental e aprendizado de máquina para uma abordagem multicamadas que oferece proteção contra ameaças atuais e emergentes.
• A fraude impulsionada por inteligência artificial está aumentando em uma escala sem precedentes, visando identidades de usuários em vez de apenas transações.
• O monitoramento eficaz de fraudes no ambiente atual exige detecção e avaliação de risco em tempo real, integração com sistemas de identidade e acesso, suporte à arquitetura Zero Trust e alinhamento com os requisitos de conformidade.
• As soluções também devem conciliar segurança e experiência do usuário para evitar requisitos excessivos e erros de bloqueio.
• A detecção de fraudes com foco na identidade vincula cada sinal a uma pessoa verificada, reduzindo falsos positivos e ameaças não detectadas.

Em termos simples, os sistemas de detecção de fraudes monitoram transações, comportamentos e credenciais para identificar atividades potencialmente irregulares e ilegais em tempo real. Esses crimes vão além de fraudes financeiras e transações criminosas, incluindo casos de uso indevido de identidade e roubo de credenciais. Mais de 40% das fraudes de documentos envolvem carteiras de identidade nacionais, que podem ser usadas para criar uma identidade falsa ou roubar a de outra pessoa.

Os custos são elevados: De acordo com um relatório, a fraude custou às empresas dos EUA 114 bilhões de dólares em 2024 entre os líderes entrevistados, o equivalente a 9,8% das receitas.

A prevenção de fraudes com foco na identidade, na forma de software de detecção de fraudes, pode reduzir perdas, preservar a integridade do sistema e aumentar a confiança do usuário. Essas soluções utilizam métodos como análise comportamental, sinais de identidade e avaliação de riscos para calcular constantemente a probabilidade de fraude e analisar o momento ideal para agir.

Sistemas de monitoramento e detecção de fraudes são frequentemente implantados em operações nas quais a importância da segurança de identidade é especialmente alta. Isso inclui transações financeiras, acesso a dados e sistemas privados e aprovações sensíveis ou de alto risco, como para o pagamento de benefícios ou acesso a dados privados.

Os sistemas de detecção de fraudes utilizam diversas abordagens para construir um perfil de risco completo na rede.

A lógica baseada em regras constitui a primeira linha de defesa, sinalizando anomalias óbvias, como translados impossíveis (como diversas tentativas de login de diferentes países em poucos minutos) ou grandes transações fora do horário comercial normal. Essas ações podem indicar que a identidade de um usuário foi invadida ou roubada, ou que alguém está utilizando uma identidade sintética. Essa abordagem também pode incorporar informações sobre bancos de dados de senhas comprometidos para indicar credenciais potencialmente roubadas. No entanto, só é possível identificar padrões conhecidos.

A análise comportamental é outra camada. Ela analisa como os usuários interagem com os sistemas e registra tudo o que divergir do habitual, como mudanças nas características do dispositivo, local ou horário de login, padrões de navegação ou duração da sessão. Como a biometria comportamental cria assinaturas de usuário exclusivas, ela é difícil de replicar, mesmo com credenciais roubadas.

Por fim, o aprendizado de máquina analisa grandes conjuntos de dados para detectar desvios de padrões, permitindo identificar mudanças sutis que as outras camadas podem não perceber. Esse método é especialmente essencial por sua capacidade de aprendizado e adaptação, principalmente porque os criminosos estão cada vez mais recorrendo à IA para aprimorar suas táticas.

• O aprendizado de máquina pode ser supervisionado, o que significa que utiliza dados rotulados (exemplos passados de atividades fraudulentas e legítimas) para treinar modelos que preveem a probabilidade de fraude em novas transações. Geralmente é utilizado quando existem dados históricos suficientes para que os modelos possam aprender.
• O aprendizado de máquina não supervisionado detecta possíveis fraudes, encontrando padrões incomuns ou anomalias nos dados, sem a necessidade de exemplos rotulados. Pode ser usado quando não há dados históricos suficientes ou para identificar novas táticas de fraude emergentes, como identidades sintéticas e deepfakes.

A detecção híbrida de fraudes combina modelos de aprendizado de máquina com lógica de negócios baseada em regras para uma abordagem mais precisa, adaptável e ágil.

Utilizando essas táticas, o sistema de detecção de fraudes decide quando um risco justifica intervenção. Quando os limites são ultrapassados, são acionados alertas ou desafios de autenticação mais rigorosos, equilibrando a segurança com uma experiência de usuário intuitiva e cenários de menor risco.

Detecção de fraude vs. Monitoramento de fraudes: Qual é a diferença?

O monitoramento de fraudes refere-se à observação passiva de atividades on-line, como transações ou logins de usuários. Quando usado isoladamente, exige que as equipes analisem as atividades e sinalizem manualmente possíveis problemas.

A dimensão e a escala de várias empresas e organizações de grande porte, como redes bancárias e agências governamentais, tornam o monitoramento por si só insuficiente. É muito fácil que comportamentos suspeitos e anomalias passem despercebidos. E, se houver roubo ou uso indevido de credenciais, tudo pode passar despercebido e a situação se agravar em segundos.

A detecção de fraude, por outro lado, adota uma abordagem proativa, soando o alarme quando os riscos atingem determinados níveis. Nesse momento, o sistema aciona um alerta ou resposta automática.

Muitos sistemas legados em funcionamento monitoram sem a capacidade de intervir em tempo real. As ameaças altamente sofisticadas e as infraestruturas empresariais extensas de hoje exigem sistemas capazes de identificar problemas assim que surgem e agir imediatamente. Ao se concentrarem na verificação da identidade do usuário, os sistemas modernos proporcionam uma detecção mais rápida, precisa e eficiente de possíveis fraudes.

Diversos setores de alta segurança utilizam sistemas de detecção de fraudes para sinalizar tentativas de infiltração em seus sistemas por meio de estratégias de identidade.

As instituições financeiras usam autenticação adaptável para verificar as identidades dos clientes antes de permitir o acesso à conta ou aprovar grandes transações. Os métodos incluem a identificação de dispositivos e a análise comportamental para sinalizar padrões de login ou transações incomuns. Isso ajuda a prevenir tentativas de apropriação de contas, fraude de pagamento, uso de IDs sintéticas e uso de credenciais comprometidas.

O software de detecção de fraudes ajuda as agências governamentais a proteger portais digitais de serviços, como os sistemas da Previdência Social e do Medicare, combinando múltiplas camadas de inteligência de identidade. Ele pode analisar o comportamento de login e as impressões digitais do dispositivo para detectar anomalias que sugerem roubo de identidade ou tentativas de apropriação de conta. Isso garante que apenas usuários legítimos possam acessar informações confidenciais sobre benefícios e dados pessoais ou fazer alterações em suas contas.

As organizações de saúde dependem de software de detecção de fraudes para identificar acessos não autorizados a sistemas de EHR ou portais de pacientes. Por exemplo, sistemas de detecção de fraudes podem sinalizar anomalias em pedidos de reembolso de planos de saúde, dados demográficos ou histórico médico que sugiram que alguém está usando uma identidade roubada para obter atendimento ou medicamentos.

Grandes empresas com redes complexas e equipes de trabalho dispersas ou híbridas dependem de softwares de detecção de fraudes para ajudá-las a se manterem a par de possíveis tentativas de fraude. Para empresas que vendem produtos ou serviços on-line, essas ferramentas monitoram a atividade de pagamento dos clientes para identificar cartões potencialmente roubados, padrões de compra incomuns ou identidades sintéticas.

Os sistemas de monitoramento e detecção de fraudes nesses setores não apenas incorporam uma verificação de identidade robusta, mas também levam em consideração nuances e fatores específicos de cada setor. As organizações podem adaptar os fluxos de trabalho de detecção de fraudes de acordo com suas políticas específicas, acionando requisitos de autenticação adaptável em resposta a diferentes eventos ou séries de eventos.

A última geração de táticas de fraude está custando às organizações mais do que nunca, pois as novas táticas visam as identidades dos usuários, e não apenas o sistema. Quase 60% das empresas nos EUA relataram maiores perdas devido a fraudes em 2025, enquanto 72% esperam que a fraude gerada por IA seja um grande desafio.

Ataques de phishing altamente sofisticados são frequentemente conduzidos em grande escala com IA, resultando em maior sucesso. “Estamos vendo o uso da IA generativa na criação de identidades falsas, seja gerando rostos, seja usando rostos de pessoas reais como parte de deepfakes, seja em tentativas de phishing, que podem envolver vozes geradas por IA”, afirma Simon Horswell, Gerente sênior especialista em fraudes da Entrust. Criminosos costumam enviar várias solicitações de autenticação multifator (MFA), causando fadiga e frustração no usuário, o que pode levar a erros. Dados de usuários roubados são usados para criar identidades deepfake, que estão se tornando cada vez mais difíceis de distinguir das versões autênticas.

Infelizmente, as ferramentas tradicionais de monitoramento de fraudes e os sistemas legados muitas vezes não conseguem detectar essas tentativas, o que pode causar muitos danos rapidamente. O software moderno de detecção de fraudes oferece monitoramento contínuo e contextualizado, que incorpora a autenticação de identidade como uma camada central de defesa, vinculando cada tentativa de acesso ou transação a uma identidade de usuário verificada e avaliando seu risco em tempo real.

No entanto, as equipes devem estar atentas a possíveis armadilhas nas soluções, tais como:

• Falsos positivos que sinalizam usuários legítimos como suspeitos
• Falsos negativos que não identificam fraudes devido à verificação insuficiente de identidade
• Detecção tardia que não consegue acompanhar tentativas de fraude automatizadas, que evoluem rapidamente
• Dados isolados e ferramentas incompatíveis que tornam a integração com os sistemas complexa e pouco confiável
• Controles excessivamente agressivos que causam atrito ao usuário e uma experiência negativa 

Sistemas eficazes de monitoramento e detecção de fraudes combinam uma abordagem em camadas para a verificação de identidade, como a combinação da impressão digital do dispositivo com análises comportamentais, pontuação de risco em tempo real e fluxos de trabalho que se adaptam a pistas contextuais. “Estamos enfrentando riscos que começam a surgir em cada etapa da transação financeira”, afirma Horswell. “É preciso integrar a IA em cada uma dessas camadas para aumentar e reforçar a segurança que já existe.”

A abordagem da Entrust para a detecção de fraudes baseia-se no princípio de que, se não for possível verificar a pessoa, não é possível verificar a interação. É por isso que nossas soluções completas de verificação de identidade combinam recursos como comprovação de identidade, credenciais digitais e autenticação biométrica, para ajudar as organizações a reduzir as oportunidades de fraude, sem criar atrito para usuários autênticos.

Nossa solução de detecção de fraudes é alimentada por nossa premiada IA e treinada com documentos genuínos e fraudulentos. Essa abordagem reduz os casos de fraude não detectados em 54% em comparação com outras abordagens de aprendizado de máquina treinadas apenas para identificar casos de fraude já vistos.

Saiba como as soluções de segurança centradas em identidade da Entrust podem ajudar sua organização a combater fraudes e ameaças cibernéticas em todas as etapas do ciclo da identidade.