A inteligência artificial mudou o que significa confiar no que se vê e no que se ouve.
Uma ligação da voz de um parente pedindo ajuda em uma emergência. Um vídeo de um executivo autorizando uma transferência urgente. Um funcionário do banco explicando que sua conta está comprometida e que você precisa agir agora. Cada um desses cenários pode ser completamente fabricado por inteligência artificial.
Dados da Polícia Federal divulgados em 2025 apontam que o uso de deepfakes cresceu 830% entre 2024 e 2025. No mesmo período, ferramentas de IA passaram a estar presentes em 42,5% das fraudes financeiras registradas no país. O Brasil respondia por 39% de todos os deepfakes detectados na América Latina, segundo o Identity Fraud Report 2025–2026 da Sumsub.
Entender o que são deepfakes, como funcionam e como se proteger é uma necessidade para consumidores, empresas e instituições financeiras.
O que são deepfakes e fraudes com IA?
Deepfake é um termo que combina “deep learning” (aprendizado profundo, uma técnica de inteligência artificial) e “fake” (falso). Refere-se a conteúdos como vídeos, áudios e imagens manipulados ou gerados por IA para representar algo que não aconteceu: uma pessoa dizendo o que nunca disse, fazendo o que nunca fez, ou simplesmente sendo substituída por outra.
As primeiras versões de deepfake exigiam conhecimento técnico avançado e apresentavam falhas visíveis como movimentos de lábios descoordenados, texturas de pele inconsistentes, expressões que não correspondiam ao contexto. Hoje, a evolução da IA generativa permite criar conteúdos convincentes em poucos minutos, com ferramentas acessíveis a qualquer pessoa.
Fraudes com IA é um termo mais amplo que engloba qualquer golpe que usa inteligência artificial como instrumento, não apenas deepfakes de vídeo, mas também clonagem de voz, geração de documentos falsos, automação de mensagens fraudulentas em massa e manipulação de processos de verificação de identidade.
Deepfakes representam uma categoria específica das fraudes com IA, focada na simulação de identidade visual e sonora. As fraudes com IA, no sentido mais amplo, incluem ataques que não envolvem nenhuma representação de pessoa, como phishing automatizado gerado por modelos de linguagem ou documentos falsificados com auxílio de IA generativa.
Como a IA está sendo usada em fraudes?
A IA não criou novos tipos de golpes. Ela potencializou os que já existiam, tornando-os mais convincentes, mais fáceis de executar em escala e mais difíceis de detectar.
Clonagem de voz
Criminosos capturam gravações de voz de uma pessoa publicadas em redes sociais, em entrevistas, em vídeos institucionais, e usam modelos de IA para replicar a voz com fidelidade suficiente para enganar familiares e colegas de trabalho. Com poucos segundos de gravação, é possível gerar horas de áudio sintético indistinguível do original.
Deepfakes de vídeo em tempo real
Ferramentas de geração de deepfake em tempo real permitem que uma pessoa apareça como outra durante uma videochamada, substituindo o rosto e modulando a voz simultaneamente. Isso já foi usado para fraudes corporativas em que “executivos” conduzem videoconferências para autorizar operações financeiras de milhões de dólares.
Geração de documentos falsos
De acordo com o Entrust Identity Fraud Report 2025, a falsificação de documentos digitais cresceram 244% ano a ano, impulsionada, principalmente pela facilidade que a inteligência artificial proporciona para que esses crimes sejam praticados. Documentos de identidade, comprovantes de renda e contratos podem ser produzidos com qualidade suficiente para passar por verificações visuais básicas.
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Automação de engenharia social
Modelos de linguagem permitem criar mensagens de phishing personalizadas em escala. Neste caso, são utilizados e-mails, SMS e mensagens de WhatsApp que parecem ter sido escritos especificamente para o destinatário, usando informações coletadas de redes sociais e vazamentos de dados. O que antes exigia trabalho manual de um golpista agora pode ser automatizado para milhares de vítimas simultaneamente.
Identidades sintéticas
A combinação de dados reais de uma pessoa com informações geradas por IA cria identidades que não pertencem a ninguém, mas que passam por verificações de KYC básicas, são usadas para abrir contas e acumular crédito antes de desaparecerem.
A ciência por trás dos golpes com deepfakes
Criar um deepfake convincente envolve três etapas técnicas que, com as ferramentas atuais, podem ser executadas sem conhecimento avançado de programação.
Coleta de dados
O modelo de IA precisa de amostras da pessoa que será simulada. Para clonagem de voz, segundos de áudio são suficientes. Para deepfakes de vídeo, imagens ou gravações do rosto são necessárias.
Redes sociais são a principal fonte porque a maioria das pessoas publica material mais do que suficiente para treinar um modelo.
Treinamento do modelo
Com os dados coletados, o modelo aprende os padrões específicos daquela voz ou rosto, as características que tornam a representação convincente. Ferramentas disponíveis publicamente reduzem esse processo de semanas para horas ou minutos, dependendo da qualidade desejada.
Geração e refinamento
O modelo gera o conteúdo sintético (áudio falso, vídeo manipulado, documento gerado). Ferramentas mais sofisticadas permitem ajustes em tempo real, tornando a simulação adaptativa ao contexto da fraude.
O aspecto mais preocupante da evolução técnica não é apenas a qualidade do resultado. É a velocidade com que a barreira de acesso caiu. O que exigia um laboratório de pesquisa em 2020 está disponível como aplicativo de celular em 2025.
Os impactos dos deepfakes e fraudes com IA
Riscos à reputação
Deepfakes de pessoas públicas, como executivos, políticos, celebridades, podem ser usados para disseminar informações falsas, criar escândalos fabricados ou manipular mercados financeiros. Uma declaração falsa atribuída a um CEO pode mover preços de ações antes de ser desmentida. Um vídeo falso de um político pode influenciar eleições antes de ser verificado.
Para empresas, o risco não é apenas externo. Deepfakes podem ser usados para fabricar evidências de comportamentos inadequados de funcionários, criar crises de relações públicas artificiais ou forjar comunicações corporativas.
Riscos à segurança de dados
Deepfakes de voz são usados para contornar sistemas de autenticação por biometria vocal, como verificação de identidade por telefone em centrais de atendimento bancário. Se o sistema autentica pela voz, e a voz pode ser clonada, o sistema pode ser enganado.
O mesmo princípio aplica-se a sistemas de reconhecimento facial que não empregam liveness detection — a tecnologia que verifica se a pessoa na câmera está presente de forma real, não reproduzida em vídeo ou gerada por IA.
Riscos empresariais e financeiros
O setor financeiro manteve-se entre os principais alvos das fraudes com IA, com taxa de fraude 30% acima da média internacional, impulsionada principalmente por ataques baseados em IA e deepfakes, segundo a Veriff.
Entre os golpes corporativos mais relevantes está o golpe do CEO, em que criminosos se passam por executivos de alto nível para solicitar transferências urgentes ao setor financeiro de uma empresa. Com deepfakes de voz e vídeo, esse golpe ganhou um nível de sofisticação que torna a detecção muito mais difícil: a voz e o rosto do executivo são replicados com fidelidade suficiente para enganar colaboradores que trabalham diretamente com eles.
O índice Veriff de Fraude 2025 aponta que 78% dos consumidores já foram vítimas de golpes viabilizados por IA e deepfakes, um dado que posiciona o problema não como risco futuro, mas como realidade presente para a maioria das empresas e indivíduos do país.
A legislação brasileira no combate a deepfakes e fraudes com IA
O Brasil avançou de forma fragmentada na regulação do tema, com diferentes leis endereçando contextos específicos sem um marco legal unificado. Atualmente, as tentativas de proteger a população desses crimes estão concentradas em:
Código Penal e crimes cibernéticos
Na ausência de legislação específica para deepfakes, o judiciário aplica tipos penais existentes: estelionato, falsidade ideológica, difamação, extorsão e outros crimes previstos no Código Penal. A lei dos crimes cibernéticos (Lei nº 12.737/2012) também é aplicada em casos de invasão de sistemas e acesso não autorizado a dados.
TSE e deepfakes eleitorais
O Tribunal Superior Eleitoral aprovou a Resolução nº 23.732/2024, que proíbe o uso de deepfakes em campanhas eleitorais. A norma classifica como ilícitos conteúdos produzidos por IA com manipulação fraudulenta de imagem ou voz utilizados para prejudicar, enganar ou desacreditar pessoas no contexto eleitoral.
Proteção contra deepnudes
Em 2025, a Câmara dos Deputados aprovou o Projeto de Lei 3821/24, específico para a criação não consentida de imagens íntimas falsas geradas por IA (os chamados deepnudes) com previsão de responsabilização civil e criminal para quem cria e distribui esse tipo de conteúdo.
Marco Legal da IA
O Projeto de Lei 2.338/2023, que estabelece o marco regulatório para inteligência artificial no Brasil, prevê responsabilidade de fornecedores e operadores de sistemas de IA por danos causados, com regras específicas para sistemas de alto risco, incluindo aplicações em serviços financeiros e identificação de pessoas.
Jurisprudência do STJ
Decisões recentes do Superior Tribunal de Justiça reconheceram a responsabilidade de instituições financeiras em situações com falhas de autenticação, monitoramento insuficiente ou ausência de mecanismos de prevenção a fraudes. A análise leva em conta os mecanismos de segurança adotados, a identificação de movimentações incompatíveis com o perfil do cliente e a existência de alertas de risco.
Um dos principais desafios jurídicos é a dificuldade técnica de comprovar que um conteúdo é um deepfake. Ao contrário de uma falsificação documental física, a detecção de deepfakes exige perícia especializada e ferramentas tecnológicas, e os padrões periciais ainda estão sendo desenvolvidos nos tribunais brasileiros.
Estratégias de prevenção contra fraudes com IA
A proteção eficaz contra deepfakes e fraudes com IA não se resolve com uma única medida. Exige uma combinação de protocolos, tecnologia e cultura organizacional.
Para pessoas físicas
Desconfie de solicitações urgentes, mesmo quando a voz ou o rosto parecem familiares. Criminosos exploram precisamente a urgência para eliminar o tempo de reflexão. Estabeleça com familiares uma palavra-código para situações de emergência, algo que um deepfake não saberia usar.
Verifique pelo canal oficial antes de agir. Se um funcionário de banco ligar pedindo que você transfira valores, desligue e ligue de volta para o número do cartão ou do aplicativo. Se um familiar pedir dinheiro urgente, confirme por outro canal antes de qualquer transferência.
Limite o material disponível publicamente. Gravações longas de voz e vídeos detalhados do rosto são a matéria-prima dos deepfakes. Isso não significa abandonar as redes sociais, mas ter consciência do que você está disponibilizando.
Para empresas e instituições financeiras
Implemente processos de dupla verificação para transferências acima de determinados valores, independentemente de quem solicita.
Adote tecnologias de liveness detection nos processos de verificação de identidade. Biometria facial que não detecta presença real pode ser enganada por deepfakes em vídeo ou fotos impressas. A liveness detection verifica que a pessoa na câmera está presente de forma genuína no momento da captura.
Treine equipes para reconhecer os padrões de engenharia social associados a golpes com IA: urgência artificial, solicitação de sigilo, pedidos fora dos canais habituais. A sofisticação técnica do deepfake é irrelevante se o receptor do pedido seguir o protocolo correto de verificação.
Monitore comportamentos transacionais atípicos. O STJ já reconheceu que instituições financeiras têm o dever de identificar movimentações incompatíveis com o perfil do cliente. Sistemas de análise comportamental que operam em tempo real são a defesa mais eficaz contra fraudes que passaram pela verificação de identidade.
Conclusão
Deepfakes e fraudes com IA se tornaram parte do cenário de risco presente para empresas, instituições financeiras e pessoas físicas no Brasil, um país que lidera o ranking de deepfakes na América Latina e onde 42,5% das fraudes financeiras já envolviam ferramentas de inteligência artificial.
A resposta a esse cenário exige mais uma mudança de postura: a desconfiança como padrão, a verificação como protocolo e a evidência como critério de segurança.
Para as instituições financeiras, isso significa que cada interação crítica — um contrato formalizado, uma identidade verificada, um atendimento conduzido — precisa produzir um registro que possa ser auditado, contestado e defendido. Não como precaução contra um cenário hipotético, mas como resposta ao ambiente em que essas operações já acontecem.
É nesse contexto que a Nuvidio atua: transformando interações por vídeo em evidências jurídicas estruturadas, com verificação de identidade por biometria facial, liveness detection e score de risco documentado em cada operação. Quando qualquer vídeo pode ser falso, a validade jurídica de uma interação não pode depender apenas da imagem. Depende do processo que a cercou.
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