Sumsub lança solução aprimorada de detecção de deepfakes, com atualizações instantâneas de autoaprendizado online, capaz de identificar ataques em tempo real
São Paulo, 6 de maio de 2026 – O avanço das fraudes digitais impulsionadas por inteligência artificial tem elevado o nível de complexidade dos golpes online e pressionado empresas a adotarem abordagens mais robustas de prevenção. Nesse contexto, a verificadora Sumsub anuncia o lançamento do Adaptive Deepfake Detector, solução desenvolvida para identificar fraudes cada vez mais sofisticadas, incluindo deepfakes gerados por IA.
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Segundo dados da Sumsub, em 2025, os ataques com deepfakes cresceram 126% no Brasil. Globalmente, os ataques sofisticados, que envolvem múltiplas camadas de manipulação, cresceram 180% e já representam 28% de todas as fraudes detectadas, um movimento que reflete a sofisticação crescente desse tipo de cibercrime e que também impacta os mercados digitais em expansão. Segundo a empresa, o crescimento dos deepfakes tem sido observado de forma consistente desde 2023, sem sinais de desaceleração em diferentes mercados.
“Em 2026, o cenário de ameaças evoluiu e exige que equipes de gestão de risco adotem modelos de prevenção de fraudes de nova geração. Os deepfakes modernos já não podem ser detectados a olho nu, e a tomada de decisão precisa se basear na análise de múltiplos sinais em tempo real”, afirma Javier Herrera Zumztein, Transaction Monitoring Pre-Sales Manager da Sumsub.
A rápida evolução dessas tecnologias, combinada ao aumento da digitalização de serviços financeiros e transações online, torna o desafio ainda mais relevante para empresas que atuam em ambientes digitais. Diferentemente dos modelos tradicionais, que dependem de ciclos de atualização que podem levar semanas ou meses, a nova solução utiliza aprendizado contínuo, permitindo que o sistema se adapte em questão de horas a novos padrões de fraude.
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“O Adaptive Deepfake Detector combina verificação de documentos, inteligência de dispositivos e análise de redes fraudulentas para reforçar a detecção. Em um cenário em que o custo da falha é elevado, uma abordagem mais abrangente para fraudes impulsionadas por IA se torna essencial”, completa Zumztein.
A tecnologia analisa múltiplas camadas de dados, incluindo também geolocalização, endereço IP, sinais de dispositivos e biometria facial, além de cruzar informações entre diferentes usuários para identificar possíveis redes fraudulentas. O modelo não se limita apenas a conteúdos manipulados, como imagens e vídeos falsos, mas também pode identificar métodos de injeção utilizados por fraudadores para burlar sistemas de verificação.
Com isso, o sistema ajusta automaticamente seus parâmetros a cada nova tentativa de fraude, sem necessidade de intervenção manual, elevando a precisão da detecção para níveis próximos de 100%, segundo a empresa. Em um cenário em que o custo de falhas em segurança digital é cada vez mais alto, a adoção de soluções adaptativas tende a se tornar prioridade para empresas que buscam equilibrar crescimento, experiência do usuário e conformidade regulatória.
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