Como a análise do dispositivo atua contra a fraude de identidade sintética

Conteúdo atualizado em 06/03/2023

As fraudes com identidades sintéticas cresceram em ritmo acelerado nos últimos anos. Criminosos criam contas e cadastros combinando dados verdadeiros (muitas vezes vazados) e falsos e usam esta identidade para aplicar golpes financeiros, abrir contas em bancos digitais, praticar abuso de promoção, receber cashbacks, promover anúncios falsos, dentre outras ações.

Na maioria dos casos, essa fraude tem um agravante: a vítima dificilmente percebe que ela ocorreu antes de começar a ser cobrada por dívidas ou seu score de crédito ser afetado. Com isso, ela também demora a alertar as instituições financeiras de que algo ilegal está acontecendo. Para piorar, nem sempre os rastros levam ao criminoso cibernético, já que, como os dados são “combinados” sinteticamente, a pessoa, em tese, não existe. 

Por fim há ainda o dano reputacional, já que um cliente dificilmente voltaria a confiar numa empresa que está cobrando dívidas de produtos ou serviços que ele nunca adquiriu. 

Como proteger minha empresa? 

Um dos motivos para o crescimento da fraude de identidade sintética é justamente a dificuldade de detecção. Muitas vezes, sem saber, uma empresa acaba concedendo crédito ou financiamento a golpistas, contas laranjas ou empresas de fachada – e o golpe só é descoberto depois de meses, quando o prejuízo já é enorme.

No entanto, mesmo que um fraudador tenha informações suficientes em mãos para criar um cadastro utilizando uma identidade sintética, uma análise completa do dispositivo utilizado consegue identificar comportamentos suspeitos e prevenir fraudes. 

Com a plataforma do AllowMe, por exemplo, é possível monitorar a quantidade de usuários por dispositivo, o que permite identificar se um fraudador está tentando acessar diversas contas a partir de um único device, e verificar se a geolocalização do dispositivo não está sendo usada em massa para aprovação de cadastros.

Além disso, também é possível detectar o uso de máquinas virtuais (se fraudadores estão utilizando um programa para emular um sistema operacional, simulando um dispositivo web), o grau de comprometimento do dispositivo, se o device utilizado faz parte de uma blocklist, dentre outras ações suspeitas ou fraudulentas.

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