L'avancement de la technologie dedeepfakea généré de sérieux défis pour la sécurité numérique. Au Brésil, ce type de fraude s'est répandu rapidement : en octobre 2024, la Police Civile du District Fédéral a déclenché l'opération "DeGenerative AI", dans le but de démanteler un gang spécialisé dans l'invasion de comptes bancaires utilisant des applications d'intelligence artificielle.
Le groupe investigé a réalisé plus de 550 tentatives d'intrusion dans les comptes bancaires de clients de banques numériques, par des attaques coordonnées, utilisation de données tierces et de deepfake, dans lequel, à partir de la méthode, ils ont réussi à reproduire l'image des titulaires de compte pour valider les procédures d'ouverture de comptes et d'activation de nouveaux dispositifs. La bande a réussi à déplacer environ 110 R$.000.000 par le biais de comptes de PF et PJ, dans des activités suggérant du Blanchiment d'Argent — les dégâts n'ont été que moindres grâce à l'audit de prévention des fraudes des banques, qui ont réussi à bloquer une grande partie des fraudes.
La technique du deepfake est en constante évolution - et devrait encore croître : selon une étude de Deloitte, il est possible de trouver sur le deep web des logiciels de fraude dont les prix varient de 20 $ à des milliers de dollars, ce que montre le pouvoir de l'économie mondiale des fraudes, terme utilisé par Javelin Strategy & Research pour parler de cette augmentation des activités criminelles menées à une échelle mondiale, y compris divers types de fraudes.
Conformément au Rapport de Fraude Financière, fait par idwall, les fraudes de haute complexité ont augmenté de 16 % lorsque nous comparons le premier trimestre de 2023 avec celui de 2024. Mais quand nous parlons de haute complexité, quelles fraudes les entreprises doivent-elles surveiller?
Il existe deux types les plus fréquents : la création d'utilisateurs et de documents avec des données synthétiques, où des fraudeurs génèrent des documents et des visages falsifiés à partir de données réelles, rendant la fraude plus convaincante et difficile à détecter; et la manipulation de selfies, dans lequel un document authentique est combiné avec une photo générée pardeepfakepour contourner les systèmes de reconnaissance faciale. Ces fraudes peuvent se produire à différents moments du parcours numérique, comme dans l'enregistrement de nouveaux clients, dans le changement de dispositifs ou de mots de passe, et dans les demandes de nouveaux produits et de crédit, par exemple.
Créer des solutions efficaces de sécurité numérique est aussi complexe que de prévenir la fraude — surtout lorsque l'on considère que le marché brésilien a ses particularités, comme des modèles de téléphones portables et divers systèmes d'exploitation, appareils mobiles en usage plus anciens et une partie de la population avec un accès à Internet limité, ce qui complique la mise en œuvre de technologies avancées de sécurité.
Cependant, même au milieu des adversités, il est essentiel de garantir un haut niveau de protection contre les fraudeurs qui améliorent constamment leurs techniques; c'est pourquoi, de nombreuses entreprises ont commencé à tester leurs outils en utilisant certaines méthodes déjà employées par les fraudeurs, comme des masques 2D et 3D, dans le but de simuler des visages et d'essayer de contourner des systèmes d'authentification. De plus, exiger des certifications qui garantissent que la validation biométrique utilisée est efficace dans la détection des deepfakes — comme c'est le cas du label iBeta 2, il est primordial pour les entreprises d'adopter une technologie fiable et sécurisée.
Cependant, seulement la vérification biométrique n'est pas suffisante pour détecter les deepfakes : une approche multicouche est nécessaire. Pour confirmer la véracité des données de l'utilisateur avec une plus grande précision, il est nécessaire de combiner cette technologie avec d'autres ressources, comme documentoscopie, OCR (reconnaissance optique de caractères) et barrière-planczut. L'intégration de ces ressources de validation peut empêcher qu'un utilisateur soit accepté dans le processus deintégrationde l'entreprise en utilisant de fausses données ou des documents d'une autre personne, par exemple.
Avec l'avancement des outils d'IA générative et des techniques sophistiquées qui rendent les fraudes plus faciles et moins chères à réaliser, les fraudes provenant des deepfakes ont tendance à s'intensifier encore davantage, sortir de l'illégalité et aller vers le "détail". Dans ce scénario, les entreprises doivent investir le plus tôt possible dans des solutions qui connectent la technologie, automatisation et intelligence, opting for centralized solutions that integrate all registration data, documents et biométriques de l'utilisateur dans un même environnement.
