Um novo tipo de fraude de identidade utiliza tecnologia de comparação facial para localizar pessoas com características físicas semelhantes às dos próprios criminosos. A estratégia, conhecida como golpe do sósia, foi identificada pela equipe de inteligência analítica da Serasa Experian e apresentada no Mapa da Fraude referente ao primeiro semestre de 2026.

A tática tenta explorar sistemas de reconhecimento facial durante processos de validação de identidade, como cadastros e abertura de contas, fazendo com que o fraudador se passe por outra pessoa.

Como funciona o golpe do sósia

Segundo a Serasa Experian, os criminosos utilizam ferramentas capazes de comparar o próprio rosto com imagens disponíveis em diferentes bases de dados, inclusive informações obtidas de maneira ilícita.

Esses motores de comparação facial conseguem encontrar identidades legítimas com elevado grau de semelhança física. Com base nesse resultado, o fraudador escolhe uma identidade que considera mais favorável a uma eventual validação biométrica.

A estratégia começa pela aparência do próprio criminoso e segue uma sequência diferente da praticada em golpes tradicionais:

• o criminoso parte do próprio rosto;
• busca pessoas fisicamente semelhantes;
• identifica uma possível vítima;
• tenta utilizar os dados dessa identidade na fraude.

Nos métodos mais tradicionais, o criminoso normalmente começa pelos dados de uma pessoa específica e procura formas de assumir sua identidade.

Reconhecimento facial não deve ser usado sozinho

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

A Serasa Experian recomenda que o reconhecimento facial não seja adotado como única camada de autenticação. A combinação com outros indicadores pode revelar inconsistências que não seriam percebidas somente pela análise do rosto.

Entre os mecanismos de segurança estão:

• validação de documentos;
• prova de vida;
• conferência de dados cadastrais;
• análise do dispositivo utilizado;
• identificação de padrões de comportamento;
• avaliação de outros sinais de risco.

Fraudes barradas chegam a R$ 3,77 bilhões

Dados do Mapa da Fraude mostram que as soluções antifraude da Serasa Experian identificaram e bloquearam 2,86 milhões de tentativas de fraude de identidade no primeiro semestre de 2026.

O número representa aumento de 32,9% em comparação com o mesmo período de 2025. Conforme 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 que teria sido evitado durante o período.

Como consumidores podem se proteger

A Serasa Experian orienta os consumidores a redobrar os cuidados com documentos, fotografias e dados biométricos. A exposição dessas informações pode ampliar os riscos de golpes que exploram sistemas de identificação.

As principais recomendações são:

• não compartilhar fotos de documentos ou selfies segurando documentos em redes sociais e aplicativos de mensagem;
• fornecer dados pessoais e biométricos somente em sites e aplicativos oficiais;
• proteger celulares e aplicativos com senhas fortes e autenticação em dois fatores;
• desconfiar de pedidos inesperados de reconhecimento facial enviados por links, e-mails, mensagens ou códigos QR;
• não permitir que desconhecidos fotografem seu rosto ou documentos;
• evitar publicar imagens de documentos, mesmo quando parte das informações estiver ocultada;
• manter sistemas e aplicativos atualizados;
• monitorar regularmente o CPF;
• procurar os canais oficiais das empresas diante de movimentações desconhecidas.

Empresas devem adotar segurança em camadas

Para as empresas, a orientação é estabelecer uma estratégia de prevenção em várias camadas, evitando que uma única imagem ou informação seja suficiente para concluir um cadastro.

A Serasa Experian recomenda combinar diferentes mecanismos de segurança, incluindo:

• 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;
• atualização contínua de regras e modelos antifraude.

A avaliação conjunta desses fatores pode ajudar a identificar situações em que o rosto apresenta elevada similaridade, mas outros dados da operação apontam para uma possível tentativa de fraude.

Crédito: Agência Brasil.