Muito além de deepfakes: os riscos ocultos da IA em eleições
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21/08/2026Por Ricardo Marques da Silva28/09/2022

Por redação AIoT Brasil
Segundo o Indicador de Tentativas de Fraude do Serasa, somente em junho de 2022, foram registradas 322.219 tentativas de fraude no Brasil. O total é de 1 tentativa de golpe a cada 8 segundos. Isso mostra que os métodos de pagamento se reinventaram, mas os golpistas também.
A inteligência artificial e o aprendizado de máquina podem ser a solução para esse problema. A IA, que está sendo utilizada na prevenção de fraudes, analisa grandes quantidades de dados, identifica padrões ou desvios de padrões, analisa texto e correlaciona dados.
“O ponto-chave é mapear as ameaças e os riscos enfrentados pela empresa e analisar como eles podem ser combatidos por meio de soluções de IA. Dessa forma, garante-se a implementação estratégica da tecnologia, aumentando as chances de resultados bem-sucedidos e de uma efetiva diminuição nas fraudes”, explica Emilio Moreira, CTO da QI Tech.
Mas claro, os fraudadores também podem fazer uso de IA para aplicar golpes. As técnicas mais comuns são as evasões, o phishing e a engenharia social. Na evasão, os cibercriminosos usam diversos métodos para evitar a detecção. A IA ajuda a simplificar diferentes elementos desse processo.
No phishing, IA é usada para passar pelos filtros regulares de cibersegurança, com e-mails indistinguíveis daqueles escritos por humanos. Uma das técnicas mais populares para hackear empresas atualmente, a engenharia social leva um pouco mais de tempo para ser implementada e usa IA para redigir e-mails ou ligar para potenciais vítimas.
“Para implementar o machine learning, é preciso enxergá-lo a partir da modelagem, da aplicabilidade, além da atuação em tempo real, do profiling e da engenharia dos sistemas”, completa Moreira.
#cibercriminosos#fraudes#IA#machine learning (ou aprendizado de máquina)#QI Tech

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