Anatomia de um ataque à identidade

A crise de identidade explicada

A inteligência artificial tem um enorme potencial - mas também está a ser usada como arma para criar uma crise de identidade global. Os sofisticados meios de comunicação sintéticos estão a minar a confiança nos governos, nas empresas e nas pessoas.

O panorama das ameaças biométricas mudou radicalmente. O que antes exigia elevadas competências técnicas é agora possível através de ferramentas, mercados e guias fáceis de utilizar. Esta democratização da capacidade de ataque criou um aumento explosivo em termos de escala e alcance. No entanto, os maus actores também estão a tirar partido da tecnologia inovadora e utilizam cada vez mais a IA generativa para desenvolver formas cada vez mais sofisticadas de cometer fraudes, branquear capitais ou cometer outras actividades ilícitas para obter ganhos financeiros. Infelizmente, embora a maioria das soluções biométricas tenha desenvolvido resistência a ataques de apresentação, muitas estão a lutar para se defenderem contra ataques de injeção digital muito mais fáceis de criar e mais escaláveis, como os deepfakes, trocas de rostoe até identidades sintéticas.

Para ajudar as organizações a compreenderem melhor a anatomia de um ataque à identidade, o iProov está a partilhar os conhecimentos obtidos no nosso Centro de Operações de Segurança (iSOC). O iSOC utiliza sistemas de visão computacional de aprendizagem automática de última geração em conjunto com abordagens complementares e multimodais para detetar padrões de ataques biométricos em várias geografias, dispositivos e plataformas.

iSOC Vê os criminosos levarem os ataques de injeção digital para outro nível:

• Os agentes de ameaças estão a avançar com ataques de injeção digital em todas as plataformas, visando a Web móvel, o Android nativo e o iOS nativo através de emuladores.
• O aparecimento e o crescimento de sofisticadas trocas de rostos e identidades sintéticas sugerem que os criminosos pouco qualificados dispõem atualmente dos meios para lançar ataques avançados.
• Os agentes de ameaças estão a lançar ataques baseados no movimento simultaneamente e em escala contra centenas de sistemas a nível mundial.

Compreender e descobrir a anatomia de um ataque à identidade é essencial para selecionar as soluções biométricas mais adequadas às necessidades da sua organização.

Continue a ler para saber mais sobre o cenário de ameaças biométricas, descobrir as tendências comportamentais dos agentes de ameaças e compreender porque é que todas as tecnologias biométricas não são criadas da mesma forma quando se enfrentam estas ameaças.

Compreender os tipos de ataques biométricos

Ataques de apresentação

Os atacantes utilizam fotografias, máscaras ou meios sintéticos em frente a uma câmara. As soluções acreditadas por PAD apanham muitos, mas as imagens de IA estão a tornar estas falsificações muito mais convincentes.

Ataques de injeção digital

Uma ameaça muito maior: a injeção de meios sintéticos diretamente no fluxo de dados. Estes ataques:

• Escala infinita
• Não requerem presença física
• Ataques de apresentação em desvantagem numérica de 10:1 no final de 2022

Técnicas de ataque comuns

Fraude de identidade sintética (SIF)

• Mistura dados reais e falsos
• Os GANs geram rostos realistas
• Cria confiança ao longo do tempo, tornando a deteção mais difícil
• Prevê-se que custe 23 mil milhões de dólares até 2030

Trocas de rosto

• Sobrepor dados biométricos reais a imagens de atacantes
• Permitir a aquisição de contas
• Aumento de 300% em 2024

Conversão de imagem para vídeo

• Transforma fotografias em vídeos realistas
• Simplifica a criação de identidades sintéticas
• Ignora as verificações básicas de vivacidade

Ataques de câmaras virtuais nativas

• Injetar IA ou filmagens pré-gravadas diretamente
• Aumento de 2665% em 2024
• As principais aplicações tornaram estas ferramentas amplamente disponíveis

Crime como serviço

• Kits da Dark Web + tutoriais para não especialistas
• Mais de 31 novos grupos de ameaças identificados em 2024

A falha de deteção humana

• Apenas 0,1% das pessoas detectaram todos os exemplos sintéticos
• Os profissionais treinados atingiram apenas 50% de precisão
• A verificação pelo operador humano está a ser contornada
• Excesso de confiança alimenta lapsos dispendiosos

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O impacto financeiro

• 8,8 mil milhões de dólares em perdas de identidade (2023)
• 10,2 mil milhões de dólares em perdas por fraude (primeiro semestre de 2024)
• $4,24M em média por incidente de segurança
• 25,6 milhões de dólares perdidos num único esquema de deepfake (Hong Kong)