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Fraudes online no setor bancário: deteção e prevenção

Com o avanço da tecnologia e a crescente digitalização dos serviços financeiros, o setor bancário enfrenta desafios significativos no combate às fraudes online.

Apesar do Brasil ser conhecido mundialmente por seu papel de vanguarda em tecnologia bancária, com o setor investido R$ 30 bilhões em tecnologia todos os anos, sendo 10% deste total voltado para a cibersegurança, estima-se que, hoje, haja 1 tentativa de fraude a cada 6 segundos no país, de acordo com uma pesquisa da Serasa Experian.

Os golpes mais recorrentes incluem a clonagem ou troca de cartões; o pedido de dinheiro por WhatsApp, com o fraudador se passando por outra pessoa; e o golpe da central falsa, que solicita dados sensíveis por telefone. Nesses crimes, os golpistas empregam métodos sofisticados para obter acesso não autorizado a contas bancárias, informações pessoais e financeiras dos clientes.

Portanto, para combater efetivamente essas ameaças, as instituições financeiras devem estar sempre atualizadas sobre as mais recentes tendências e técnicas de fraude e implementar medidas de segurança robustas para proteger seus clientes e suas próprias operações. Isso pode incluir investimentos em tecnologia de segurança avançada, educação do cliente sobre práticas seguras online e monitoramento proativo de atividades suspeitas.

Neste artigo, exploraremos as principais estratégias e desafios na detecção e prevenção desses crimes cibernéticos no setor.

Fraude bancária

Uma fraude bancária é um tipo de crime financeiro que envolve a obtenção de dinheiro ou bens de forma ilegal ou enganosa, geralmente por meio da manipulação de sistemas bancários ou da exploração de vulnerabilidades nos procedimentos financeiros. Esse tipo de fraude pode ocorrer de várias maneiras e pode afetar indivíduos, empresas e as próprias instituições financeiras. Alguns exemplos comuns de fraude bancária incluem:

Phishing: criminosos enviam e-mails ou mensagens falsas, fingindo serem de instituições financeiras legítimas, com o objetivo de enganar os clientes e obter suas informações confidenciais, como números de conta, senhas e detalhes do cartão de crédito.

Ataques de phishing avançados: os cibercriminosos podem usar algoritmos de inteligência artificial para personalizar e aprimorar campanhas de phishing, tornando-as mais convincentes e difíceis de detectar. Por exemplo, eles podem criar e-mails de phishing que se adaptam ao estilo de escrita de um remetente conhecido ou que incorporam informações pessoais da vítima obtidas por meio de fontes públicas ou vazamentos de dados. Além disso, a IA pode ser usada para gerar automaticamente sites falsos que imitam perfeitamente a aparência de sites legítimos, induzindo os usuários a fornecerem suas informações de login.

Roubo de identidade: os fraudadores obtêm ilegalmente informações pessoais dos clientes, como números de Seguro Social, datas de nascimento e informações de contato, para abrir contas bancárias falsas, solicitar empréstimos ou realizar transações fraudulentas online, tudo em nome das vítimas.

Roubo de dados financeiros com análise de dados: os cibercriminosos podem usar algoritmos de IA para analisar grandes volumes de dados financeiros e identificar padrões que indiquem atividades fraudulentas. Por exemplo, eles podem usar técnicas de análise de anomalias para detectar transações suspeitas ou identificar segmentos de clientes que são mais propensos a serem alvos de ataques. Além disso, a IA pode ser usada para automatizar o processo de coleta e venda de informações de cartão de crédito roubadas em fóruns da Dark Web, permitindo que os golpistas maximizem seus lucros com o mínimo de esforço.

Fraude de cartão de crédito: criminosos roubam informações de cartões de crédito dos clientes e as utilizam para fazer compras fraudulentas online ou offline, ou para realizar saques indevidos em caixas eletrônicos.

Roubo de dados financeiros: hackers invadem sistemas de bancos e de terceiros para acessar informações confidenciais dos clientes, como números de conta, senhas e histórico de transações, com o objetivo de cometer fraudes financeiras ou vender esses dados no mercado negro (Deep Web).

Malware e ataques de ransomware: os fraudadores infectam os dispositivos dos clientes com malware, permitindo-lhes roubar informações confidenciais ou bloquear o acesso aos sistemas bancários em troca de resgate.

Fraude de identidade com GANs: as Redes Generativas Adversariais (GANs) são uma forma avançada de IA que pode ser usada para criar imagens, vídeos e até mesmo áudio falsificados de alta qualidade. Os criminosos podem utilizar GANs para criar documentos de identidade falsos, como carteiras de motorista ou passaportes, que são praticamente indistinguíveis de documentos reais. Eles podem então usar esses documentos falsificados para abrir contas bancárias em nome de outras pessoas ou para verificar identidades durante transações online.

Ataques de engenharia social aprimorados: a IA pode ser usada para analisar grandes conjuntos de dados das redes sociais e outras fontes públicas para criar perfis detalhados das vítimas. Com base nesses perfis, os fraudadores podem personalizar suas abordagens de engenharia social, tornando-as mais persuasivas e direcionadas. Por exemplo, eles podem usar informações sobre os interesses, hobbies e conexões sociais das vítimas para criar histórias convincentes que manipulam emoções e induzem as vítimas a realizar ações prejudiciais, como clicar em links maliciosos ou compartilhar informações
confidenciais.

RedCast #49 | Fraude e crime financeiro na era dos bancos digitais

Detecção

A detecção de uma fraude bancária envolve a identificação de atividades suspeitas ou anômalas que indicam a possibilidade de uma fraude em andamento. Essa detecção pode ocorrer por meio de várias técnicas e tecnologias:

Análise de padrões de transações: as instituições financeiras utilizam algoritmos avançados de análise de dados para examinar padrões de transações e identificar atividades incomuns. Isso pode incluir transações de alto valor, transações fora do horário habitual de atividade do cliente, ou padrões de transação inconsistentes com o histórico de gastos do cliente.

Monitoramento em tempo real: sistemas de monitoramento em tempo real permitem que as instituições
financeiras identifiquem e investiguem atividades suspeitas assim que ocorrem. Isso pode incluir alertas automáticos para transações incomuns, como transferências de grandes somas de dinheiro para contas desconhecidas ou tentativas de acesso à conta de locais geograficamente distantes.

Análise comportamental: a análise do comportamento do cliente pode ajudar a identificar atividades incomuns que podem indicar uma fraude em andamento. Por exemplo, se um cliente repentinamente começar a fazer transações em uma região completamente diferente da sua localização habitual, isso pode indicar um possível roubo de identidade.

Modelos preditivos: algoritmos de aprendizado de máquina e inteligência artificial são usados para desenvolver modelos preditivos que identificam padrões suspeitos com base em grandes volumes de dados históricos. Esses modelos podem ser treinados para detectar fraudes com alta precisão e reduzir o número de falsos positivos.

Análise de rede: a análise de rede é usada para identificar padrões de interconexão entre diferentes contas ou entidades que podem indicar atividades fraudulentas, como lavagem de dinheiro ou esquemas de fraude em larga escala. Isso pode envolver a construção de grafos de transações para visualizar relacionamentos entre contas e identificar comportamentos suspeitos.

Ferramentas de inteligência de ameaças: as instituições financeiras utilizam ferramentas de inteligência de ameaças para monitorar atividades em fóruns da Dark Web e outros espaços onde informações confidenciais são negociadas. Isso pode ajudar a identificar potenciais ameaças e prevenir fraudes antes que ocorram.

Essas técnicas e tecnologias são essenciais para a detecção eficaz de fraudes bancárias, permitindo que as instituições identifiquem e respondam rapidamente a atividades suspeitas e protejam os ativos dos clientes e a integridade do sistema financeiro.

Prevenção

A prevenção de fraudes bancárias envolve a implementação de medidas proativas e estratégias de segurança. Aqui estão algumas das principais práticas de prevenção:

Educação e consciencialização dos clientes: as instituições financeiras devem fornecer educação contínua aos clientes sobre os riscos de fraudes bancárias e como reconhecê-las. Os clientes devem ser instruídos a proteger suas informações pessoais e financeiras, nunca compartilhando senhas ou detalhes de conta com terceiros e mantendo-se vigilantes em relação a atividades suspeitas.

Implementação de medidas de segurança: as instituições financeiras devem implementar medidas de segurança robustas em seus sistemas e plataformas online, como criptografia de dados, firewalls, autenticação multifatorial e detecção de intrusos. A segurança física também é importante, com medidas como vigilância por vídeo, controle de acesso e segurança de instalações.

Monitoramento em tempo real: sistemas de monitoramento em tempo real permitem identificar e responder rapidamente atividades suspeitas. Alertas automáticos podem ser acionados para transações incomuns ou tentativas de acesso não autorizadas, permitindo uma resposta imediata por parte da equipe de segurança.

Análise de padrões e comportamentos: a análise de padrões de transações e comportamentos dos clientes pode ajudar a identificar atividades suspeitas. Algoritmos avançados de inteligência artificial e aprendizado de máquina podem ser usados para desenvolver modelos preditivos que identificam padrões de fraude com alta precisão.

Verificação de identidade reforçada: a autenticação multifatorial (MFA), que exige múltiplos fatores de autenticação, como senhas, códigos de verificação e biometria, pode ajudar a proteger as contas dos clientes contra acessos não autorizados. O uso de tecnologias biométricas, como reconhecimento facial e impressão digital, pode fortalecer ainda mais a segurança da autenticação.

Colaboração e compartilhamento de informações: as instituições financeiras podem se beneficiar da colaboração com outras entidades do setor, compartilhando informações sobre ameaças e atividades suspeitas. Isso pode incluir participação em redes de inteligência de ameaças, compartilhamento
de dados sobre fraudes conhecidas e colaboração com agências de aplicação da lei.

Ao adotar essas práticas de prevenção de fraudes, as instituições financeiras podem reduzir significativamente o risco de fraudes bancárias, protegendo assim os ativos dos clientes e mantendo a integridade do sistema financeiro.

Conclusão

A detecção e prevenção de fraudes bancárias são elementos essenciais para garantir a segurança e a confiabilidade do sistema financeiro. Ao implementar estratégias avançadas, as instituições financeiras podem proteger os ativos dos clientes, evitar perdas financeiras e preservar a integridade do setor bancário como um todo.

A detecção eficaz de fraudes requer o uso de tecnologias avançadas, que permitem agir rapidamente na investigação e resposta a potenciais ameaças, minimizando assim o impacto das fraudes sobre os clientes e as instituições. Já a prevenção de fraudes envolve a implementação de medidas proativas de segurança, que contribuem na redução significativa do risco de fraudes e na proteção dos interesses dos clientes.

Em última análise, a detecção e prevenção de fraudes bancárias são uma responsabilidade compartilhada entre as instituições financeiras, os clientes e as autoridades reguladoras. Ao trabalhar em conjunto e permanecer vigilantes contra ameaças emergentes, podemos fortalecer a segurança do sistema financeiro e garantir um ambiente bancário seguro e confiável para todos.

Klaus Polycarpo, consultor Pentester na Redbelt Security

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