Criminosos passaram a usar ferramentas de comparação facial para localizar pessoas fisicamente parecidas com eles e tentar assumir essas identidades em processos de validação. A estratégia, conhecida como “golpe do sósia”, foi identificada pela equipe de inteligência analítica da Serasa Experian e descrita no Mapa da Fraude relativo ao primeiro semestre de 2026.

O método explora sistemas de reconhecimento facial empregados em situações como cadastros e abertura de contas. A intenção é fazer com que o fraudador seja confundido com outra pessoa durante a conferência biométrica, usando os dados da identidade escolhida.

Como o golpe funciona

Segundo a Serasa Experian, os criminosos utilizam recursos capazes de comparar o próprio rosto com imagens disponíveis em diferentes bases. Parte desse material pode ter sido obtida de forma ilícita.

Os chamados motores de comparação facial procuram identidades legítimas com elevado grau de semelhança física. Depois, o fraudador seleciona aquela que considera mais provável de ser aprovada por um sistema de validação biométrica e tenta usar os dados correspondentes em uma fraude.

A lógica é diferente da observada em modalidades mais tradicionais. Nesse caso, o criminoso começa pelo próprio rosto, busca pessoas parecidas, identifica uma possível vítima e tenta utilizar os dados dessa identidade. Nos métodos convencionais, ele parte dos dados de uma pessoa específica e procura formas de assumir sua identidade.

Risco do uso isolado da biometria

Leandro Bartolassi, diretor de Autenticação e Prevenção à Fraude da Serasa Experian, afirmou que a prática mostra como tecnologias criadas para reforçar a segurança também podem ser exploradas por criminosos.

A empresa recomenda que o reconhecimento facial não seja usado como única camada de autenticação. A combinação com outros sinais permite identificar inconsistências que podem não aparecer apenas na análise do rosto.

Entre os mecanismos indicados estão a validação de documentos, a prova de vida, a conferência de dados cadastrais, a análise do dispositivo utilizado, a identificação de padrões de comportamento e a avaliação de outros sinais de risco.

Fraudes bloqueadas

Dados do Mapa da Fraude mostram que as soluções antifraude da Serasa Experian identificaram e barraram 2,86 milhões de tentativas de fraude de identidade no primeiro semestre de 2026. O número foi 32,9% maior que o registrado no mesmo período de 2025.

De acordo com a empresa, o resultado corresponde à identificação de uma ocorrência de alto risco a cada 5,5 segundos. As tentativas bloqueadas estavam relacionadas a um prejuízo estimado em R$ 3,77 bilhões, valor que teria sido evitado no período.

Recomendações aos consumidores

A Serasa Experian orienta os consumidores a reduzir a exposição de documentos, fotografias e dados biométricos. A recomendação é não compartilhar fotos de documentos nem selfies segurando documentos em redes sociais ou aplicativos de mensagem.

Dados pessoais e biométricos devem ser fornecidos somente em sites e aplicativos oficiais. A empresa também orienta proteger o celular e os aplicativos com senhas fortes e autenticação em dois fatores, manter sistemas e aplicativos atualizados e monitorar regularmente o CPF.

O consumidor deve desconfiar de pedidos inesperados de reconhecimento facial recebidos por links, e-mails, mensagens ou códigos QR. Também não deve permitir que desconhecidos fotografem seu rosto ou seus documentos, nem publicar imagens de documentos, mesmo quando parte das informações estiver ocultada.

Diante de movimentações desconhecidas, a orientação é procurar os canais oficiais das empresas.

Prevenção nas empresas

Para as empresas, a recomendação é adotar uma estratégia de prevenção em camadas, sem permitir que uma única imagem ou informação seja suficiente para concluir um cadastro.

A Serasa Experian orienta combinar biometria facial e prova de vida; validação e análise documental; cruzamento de dados cadastrais; análise do dispositivo e da jornada digital; monitoramento de tentativas repetidas; identificação de padrões suspeitos; e atualização contínua de regras e modelos antifraude.

A avaliação conjunta desses elementos pode ajudar a detectar casos em que o rosto apresenta alta similaridade, mas outros dados da operação apontam para uma possível tentativa de fraude.

Via Agência Brasil