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Detecção de deepfakes
Software de detecção de deepfakes para prevenir fraudes de identidade
Os deepfakes são projetados para enganar os pixels. A detecção de deepfakes por IA da Shufti usa análise multistream RGB e detecção no domínio da frequência (DCT), desenvolvida para continuar eficaz após compressão, capturas de tela e novos uploads. Casos de alto risco podem ser encaminhados para análise especializada, garantindo decisões justificáveis.
A fraude com
deepfakes evoluiu
Suas verificações de vivacidade e documentos estão acompanhando essa evolução?
40%
dos ataques biométricos
envolvem deepfakes
US$25mi
perdidos em uma
única videochamada
244%
Aumento nas fraudes de
identidade com deepfakes
O risco crescente
Serviços de detecção de deepfakes para ataques de fraude multicanal
Manipulação facial em tempo real
Rostos de identidades sintéticas
Ataques de injeção
Ataques de apresentação
Manipulação de documentos
Manipulação facial em tempo real
Trocas de rosto e reprodução de expressões em tempo real durante videochamadas e verificações. As ferramentas modernas acompanham piscadas, movimentos da cabeça e dos lábios, adaptando-se quadro a quadro para permanecerem convincentes durante toda a sessão ao vivo. Desenvolvidas para enganar tanto pessoas quanto sistemas de detecção exclusivamente visual.
Rostos de identidades sintéticas
Rostos gerados por IA que nunca existiram. Não há uma pessoa real com quem fazer a correspondência. Combinados com dados e documentos falsificados, eles criam identidades sintéticas completas que burlam verificações que pressupõem a existência de uma identidade real.
Ataques de injeção
Câmeras virtuais, emuladores ou substituição de stream inserem mídias pré-gravadas ou geradas por IA diretamente nos fluxos de verificação, ignorando completamente as câmeras físicas. O ataque tem como alvo o canal de captura, não apenas o rosto.
Ataques de apresentação
Telas, fotos impressas, máscaras e vídeos reproduzidos diante da câmera para imitar uma pessoa real. Exploram sistemas que confiam na fonte de captura sem validar a presença em 3D e a autenticidade do dispositivo.
Manipulação de documentos
Documentos alterados ou gerados por IA projetados para passar por verificações automatizadas, incluindo edição de dados, adulteração de imagens, imitação de modelos e criação sintética. Frequentemente combinados com manipulação facial para completar uma identidade sintética.
Além da análise visual
O que diferencia o sistema de detecção de deepfakes da Shufti
Análise de sinais multistream
O detector de deepfakes da Shufti analisa em paralelo tanto sinais visuais padrão quanto representações no domínio da frequência para identificar artefatos de manipulação que frequentemente permanecem após compressão, conversão de formato, capturas de tela e novos uploads. A solução foi desenvolvida para mídias degradadas do mundo real, não para condições laboratoriais perfeitas.
Desenvolvido para mídias do mundo real, não para metadados
A detecção não depende de EXIF, metadados do dispositivo, registros de data e hora ou procedência do arquivo. Isso reduz o risco de uma falsa sensação de segurança quando invasores removem metadados ou transferem conteúdo por plataformas de redes sociais e aplicativos de mensagens.
Integridade da captura para proteção contra ataques de injeção
O risco de deepfake não está apenas no que aparece no quadro, mas também em como o conteúdo entra no fluxo. A Shufti adiciona sinais de integridade da captura para ajudar a detectar padrões de substituição de stream típicos de câmeras virtuais e emuladores, especialmente na autenticação reforçada e na recuperação de contas.
Adaptação contínua às ameaças
À medida que novos geradores surgem, a detecção precisa evoluir. A Shufti mantém um pipeline de atualizações que permite avaliação contínua, retreinamento e implementação controlada de modelos, para que as defesas acompanhem os métodos de síntese em rápida evolução.
Arquitetura multicamadas
Verificação de ponta a ponta desenvolvida para combater ataques de deepfake
Detecção inteligente de vivacidade
Vivacidade passiva
Funciona em segundo plano, avaliando padrões de reflexão da luz, textura da pele e indicadores de profundidade para detectar fotos, telas e máscaras. Nenhum atrito adicional é acrescentado ao fluxo de verificação.
Vivacidade ativa
Adiciona etapas de captura controladas quando o risco é maior, como na recuperação de contas, autenticação reforçada e tentativas suspeitas de cadastro. Isso ajuda a reduzir tentativas de reprodução e uso de mídias automatizadas.
Proteção contra deepfakes em vídeo
Aplica análises específicas para deepfakes a vídeos e quadros para detectar tipos de manipulação, como trocas de rosto e reprodução de expressões, incluindo padrões que permanecem após compressão e recodificação.
Proteção contra deepfakes e ataques de injeção
A análise multistream RGB combinada ao domínio da frequência foi desenvolvida para identificar artefatos generativos que sistemas exclusivamente visuais podem não detectar, com sinais adicionais de integridade da captura para identificar riscos de substituição de stream.
Proteção contra deepfakes em documentos
A verificação de documentos pode ser atacada por meio de adulterações e documentos sintéticos. A proteção contra deepfakes em documentos deve atuar como uma camada de verificação de autenticidade e integridade que complementa a verificação facial e de vídeo para impedir a criação de identidades sintéticas completas.
Inteligência contra fraudes entre sessões
Detecção de redes de fraude
Vincula ataques entre usuários, dispositivos e sessões. Expõe operações de fraude coordenadas que a detecção isolada por sessão não identifica.
Identificação de invasores reincidentes
Identifica invasores que retornam com identidades diferentes por meio da correlação de padrões.
Impressão digital do dispositivo e do comportamento
Monitora assinaturas de dispositivos e padrões comportamentais entre tentativas de verificação.
Agregação de sinais de risco
Combina sinais entre sessões, comportamentais, do dispositivo e históricos em uma pontuação de fraude unificada.
Implementação flexível
Limiares adaptativos
Configure os limiares de aceitação, análise e rejeição por cenário: cadastro, autenticação ou recuperação.
Ponderação de políticas
Ajuste quais verificações são mais importantes para cada caso de uso sem precisar reconstruir os fluxos.
Regras de substituição
Permita que indicadores de alto risco acionem automaticamente a autenticação reforçada ou a análise, de acordo com sua política de risco.
Opções de implementação
Implementações em nuvem, on-premises e in-cloud para atender a requisitos de soberania de dados e operacionais. A implementação pelo AWS Marketplace permite o processamento dentro da VPC quando exigido pelas equipes de segurança.
Da captura à decisão
Ferramenta de detecção de deepfakes da Shufti para rosto, vídeo e documentos
ETAPA 01
Captura
Os usuários capturam uma selfie ou vídeo pela web ou pelo celular e enviam documentos quando necessário. As orientações de captura ajudam a garantir a qualidade, enquanto a política determina o modo passivo ou ativo.
ETAPA 02
Análise multistream
A análise paralela é realizada em representações visuais e no domínio da frequência para detectar artefatos de manipulação. Os quadros de vídeo podem ser analisados em busca de padrões de deepfake em tempo real. As verificações de documentos são executadas em paralelo para avaliar sinais de integridade e autenticidade.
ETAPA 03
Pontuação combinada
Várias camadas contribuem para um resultado de risco unificado com base na política configurada. Diferentes limiares podem ser aplicados ao cadastro, à autenticação reforçada e à recuperação de contas.
ETAPA 04
Decisão e evidências
Aprovações claras podem ser automatizadas. Tentativas de alto risco podem ser bloqueadas ou encaminhadas para análise, com evidências que dão suporte a fluxos de auditoria e investigação.
Desenvolvido para mercados regulamentados
Soluções de detecção de deepfakes para riscos específicos de cada setor
Bloqueie identidades sintéticas na abertura de contas e em ações de alto risco
Detecte manipulações faciais, de vídeo e de documentos durante o cadastro e adicione verificação reforçada para ações de risco, como alterações de beneficiários e recuperação de contas.
Proteção contra deepfakes, vivacidade e integridade de documentos
Perguntas frequentes
O que é detecção de deepfakes?
A detecção de deepfakes é o processo de analisar imagens, vídeos e sinais faciais para identificar conteúdo gerado ou manipulado por IA, incluindo trocas de rosto e identidades sintéticas.
O que diferencia a detecção no domínio da frequência da vivacidade padrão?
A vivacidade padrão se concentra em indicadores visuais. A análise no domínio da frequência examina estruturas e artefatos generativos que podem continuar detectáveis mesmo após compressão, recodificação, capturas de tela e novos uploads.
A detecção de deepfakes da Shufti consegue identificar rostos gerados por IA em tempo real?
Sim. A Detecção de Deepfakes da Shufti analisa o comportamento facial, os padrões de textura e os sinais biométricos durante a verificação ao vivo para identificar rostos gerados ou manipulados por IA em tempo real.
Os invasores podem evitar a detecção por meio de compressão ou capturas de tela?
A detecção de deepfakes da Shufti foi desenvolvida para continuar eficaz após a degradação de mídias no mundo real, incluindo compressão, recodificação, capturas de tela e novos uploads. Ao analisar sinais no domínio da frequência juntamente com dados visuais, os artefatos de manipulação podem permanecer detectáveis mesmo quando a qualidade da imagem se deteriora, ao contrário de sistemas exclusivamente visuais que dependem da nitidez dos pixels.
A Shufti consegue detectar tentativas de personificação e fraude?
Sim. A Shufti combina detecção de deepfakes com análise de vivacidade para detectar tentativas de personificação, ataques de apresentação e métodos de fraude, como máscaras, fotos ou vídeos manipulados.
Como os deepfakes de documentos se encaixam no fluxo?
Os sinais de integridade dos documentos complementam as verificações faciais e de vídeo para impedir a criação de identidades sintéticas completas, especialmente em processos de cadastro regulamentados.
Como a detecção de deepfakes da Shufti é implementada?
Opções em nuvem, on-premises e in-cloud, incluindo implementação pelo AWS Marketplace quando as equipes precisam processar os dados dentro do próprio ambiente.
Pronto para detectar deepfakes que enganam verificações visuais?
Implemente uma proteção multicamadas contra deepfakes em fluxos de cadastro e autenticação, com controles baseados em políticas e resultados prontos para auditoria.
Obrigado pelo seu envio.
Sua referência em KYC/PLD e fraude
Recursos
3 de junho de 2026
A lacuna na detecção de deepfakes
Quantos dos seus clientes verificados nunca existiram? Mostra como identidades sintéticas e criadas com deepfake passam pelo KYC e como a Auditoria de Pontos Cegos encontra as que passaram.
Relatório
22 de junho de 2026
Relatório do Índice de Fraude de Identidade com Deepfakes 2026
O índice da Shufti projeta um aumento de 495% nas fraudes de identidade com deepfakes em 2026, com base em dados reais de tentativas de fraude e nos quatro tipos de ataque com IA que já ocorrem diariamente.
Relatório
3 de julho de 2025
Deepfakes e o futuro da confiança digital – com Tom Gadsden
Tom Gadsden conversa com a Shufti sobre deepfakes, identidade digital e os rumos da confiança, abordando as ameaças que já estão chegando às equipes de verificação.
Podcast