Parceria entre o Instituto de Ciência e Tecnologia Itaú e o MIT CSAIL apresenta tecnologia para detectar deepfakes com quatro detectores, publicada no MDPI, mirando fraudes em bancos digitais e ajudando a prevenir golpes
Uma nova tecnologia para detectar deepfakes, desenvolvida em parceria pelo Instituto de Ciência e Tecnologia Itaú (ICTi) e o MIT CSAIL, foi detalhada em artigo divulgado na segunda-feira, 17, no MDPI. O método foi criado para fortalecer a segurança em aplicações financeiras, proteger transações bancárias e endurecer a verificação por reconhecimento facial, contribuindo diretamente para prevenir golpes que exploram imagens e vídeos sintéticos.
Segundo o Olhar Digital, que relata a publicação do trabalho, a solução combina diferentes modelos de análise para elevar as barreiras contra fraudes sofisticadas. Como explicam os autores, o foco é responder à escalada de golpes que usam IA generativa para tentar burlar sistemas de autenticação, sobretudo em bancos digitais e plataformas de pagamentos.
De acordo com o texto, “A nova tecnologia traz uma combinação de vários modelos voltados à detecção de fraudes, com foco principal em aplicações financeiras, transações bancárias e verificação facial para acesso a contas.” Essa abordagem de múltiplos modelos, frequentemente chamada de ensemble, aumenta a robustez do processo de checagem, reduzindo as brechas exploradas por criminosos.
O que foi anunciado
A parceria entre o ICTi, braço de P&D do Itaú, e o MIT CSAIL, laboratório de ciência da computação e inteligência artificial do MIT, apresenta uma tecnologia para detectar deepfakes orientada a cenários críticos do sistema financeiro. O estudo detalhado no MDPI descreve uma solução de defesa construída para atuar na verificação de identidade com biometria facial, assim como em etapas de validação que antecedem a autorização de transações bancárias.
A iniciativa parte do diagnóstico de que criminosos, munidos de IA generativa, avançaram na criação de deepfakes de fotos e vídeos realistas, pressionando as instituições a adotarem mecanismos mais avançados de detecção de deepfakes e de prevenção de golpes. Ao reunir múltiplos sinais e técnicas em um único fluxo, a ferramenta se propõe a elevar a segurança sem comprometer a experiência do usuário, especialmente em ambientes móveis.
Como funciona: comitê de quatro detectores
O coração da solução está em um comitê de quatro detectores, cada qual especializado em identificar aspectos distintos de falsificação digital. Nas palavras do Olhar Digital, “O novo método tecnológico conta com quatro detectores que conseguem identificar diversos tipos de deepfake, como os que são criados por meio da utilização de IA. Dessa forma, ele trabalha como um comitê de especialistas, no qual cada um identifica uma forma de falsificação.”
Após a avaliação individual, os outputs desses especialistas são confrontados para produzir uma decisão final com maior confiabilidade. Ainda segundo a publicação, “No final, os resultados são cruzados e a ferramenta chega a uma conclusão sobre se o item analisado é deepfake.” Essa lógica de consenso adiciona camadas de verificação, reduzindo o risco de falsos negativos, algo crucial quando se trata de proteger reconhecimento facial e autenticação biométrica em operações sensíveis.
Os testes iniciais descritos indicam desempenho promissor, como ressalta o texto: “Conforme os testes realizados pelos pesquisadores, o método se mostra eficaz. Além disso, ele tem capacidade para se adaptar a novos tipos de ataques que forem surgindo.” Essa adaptabilidade é um diferencial, já que as técnicas de ataque evoluem rapidamente e exigem defesas que acompanhem o ritmo.
Por que isso importa para bancos e clientes
A corrida entre fraudadores e sistemas de defesa ficou mais acirrada com a popularização de IA generativa. O Olhar Digital lembra que criminosos já usam conteúdos sintéticos para tentar romper proteções em bancos digitais e serviços financeiros. Em suas palavras, “Para isso, os golpistas utilizam fotos e até mesmo vídeos gerados por IA com o objetivo de fraudar a abertura de contas e outros tipos de operações financeiras. Muitas vezes, eles conseguem até usar os deepfakes para se passarem por clientes reais.”
Nesse contexto, ampliar a detecção de deepfakes com uma tecnologia para detectar deepfakes em múltiplas camadas ajuda a preservar a integridade de processos de verificação de identidade, a reduzir perdas financeiras e a manter a confiança dos usuários em serviços digitais. A abordagem de comitê, ao combinar diferentes modelos, tende a capturar sinais que passariam despercebidos por um único detector, fortalecendo controles em etapas como abertura de contas, recuperação de acesso e autorização de transferências.
Embora a solução tenha sido apresentada no âmbito acadêmico e de P&D, o desenho orientado a aplicações financeiras sugere um caminho natural para integração em fluxos de segurança de instituições que operam com reconhecimento facial e autenticação biométrica. Ao priorizar prevenir golpes sem criar atritos desnecessários, a parceria entre Itaú e MIT sinaliza como bancos e fintechs podem evoluir suas estratégias de defesa diante de deepfakes cada vez mais convincentes.
Com a publicação no MDPI e resultados de teste favoráveis, a expectativa é que o ecossistema financeiro acompanhe de perto a maturação dessa tecnologia para detectar deepfakes, avaliando sua adoção em ambientes de produção. Em um cenário em que a inovação de criminosos é constante, soluções adaptativas e de múltiplas camadas despontam como aliadas centrais para prevenir golpes e manter a segurança do usuário no centro das decisões.