Combatendo a crescente ameaça de fraude por invasão de contas com a plataforma AI Risk Decisioning™ da Oscilar

Hoje, a fraude de Invasão de Conta (ATO, na sigla em inglês) tornou-se um desafio crítico para empresas de todos os setores. Com quase 1 em cada 4 adultos nos EUA já tendo sofrido uma invasão de conta por um fraudador, e com os ataques aumentando 3 vezes desde 2019, as organizações enfrentam uma pressão crescente para combater essa ameaça constante enquanto buscam inovar. 

Este artigo explora o cenário atual das fraudes de ATO, por que os métodos tradicionais de prevenção estão falhando e como a plataforma de Decisão de Risco por IA da Oscilar está revolucionando o combate às invasões de conta.

Entendendo a Fraude de Invasão de Conta (ATO)

A Invasão de Conta ocorre quando um fraudador obtém acesso não autorizado à conta de um cliente legítimo. Embora isso possa afetar qualquer tipo de conta — de e-mail e redes sociais a contas bancárias e cartões de crédito —, o impacto nos serviços financeiros é particularmente grave. Assim que os invasores conseguem o acesso, eles podem realizar transações fraudulentas, esvaziar contas, explorar programas de fidelidade, roubar dados de clientes para revenda ou bloquear totalmente os proprietários legítimos alterando as configurações de segurança.

O que torna esses ataques especialmente difíceis de combater é que, muitas vezes, eles parecem tentativas de login legítimas para os lojistas e provedores de fintechs. Isso acontece porque os fraudadores modernos evoluíram muito além da simples adivinhação de senhas — agora, eles usam técnicas sofisticadas para fazer com que suas atividades pareçam genuinamente humanas.

Como os Fraudadores Executam os Ataques Modernos de ATO

Entender como os invasores conseguem o acesso inicial é fundamental para evitar a fraude de ATO. O processo geralmente segue três etapas principais:

Primeiro, os criminosos obtêm credenciais legítimas por diversos meios:

• Vazamentos de dados em grande escala que expõem combinações de nome de usuário e senha

• Campanhas de phishing direcionadas que enganam os usuários para revelar dados de login

• Ataques de engenharia social que manipulam os usuários para que forneçam acesso

• Infecções por malware que capturam credenciais de login diretamente dos dispositivos dos usuários

Em seguida, eles burlam medidas de segurança adicionais usando métodos cada vez mais sofisticados:

• Ataques de clonagem de chip (SIM swap) para interceptar códigos de autenticação de dois fatores

• Técnicas avançadas de phishing que capturam senhas de uso único (Tokens/OTP)

• Ataques de intermediário (Man-in-the-middle) para interceptar tokens de segurança

• Engenharia social para convencer os usuários a compartilhar códigos de verificação

Por fim, eles executam a fraude sem serem detectados, simulando o comportamento de um usuário legítimo por meio de tecnologias avançadas.

A Evolução da Sofisticação dos Ataques

Os ataques de ATO de hoje evoluíram drasticamente em comparação com as tentativas rudimentares de preenchimento de credenciais (credential stuffing) do passado. Os fraudadores modernos utilizam um arsenal sofisticado de ferramentas e técnicas que tornam suas atividades cada vez mais difíceis de detectar.

A falsificação de identidade atingiu novos níveis de sofisticação. Em vez de usar ferramentas automatizadas óbvias, os invasores agora criam réplicas perfeitas de dispositivos legítimos que conseguem enganar os métodos tradicionais de identificação de dispositivos (fingerprinting). Eles clonam perfis de dispositivos reais até nos mínimos detalhes, incluindo características de hardware, configurações do navegador e até padrões comportamentais sutis. Como Saurabh explica: "Quando os invasores conseguem ver os sinais, eles se tornam falsificáveis" — e muitas soluções de segurança tradicionais expõem exatamente o que eles estão procurando.

A imitação comportamental também evoluiu significativamente. Enquanto os bots tradicionais seguiam caminhos lineares com intervalos de tempo uniformes, os ataques atuais baseados em IA conseguem simular o comportamento humano natural com uma precisão impressionante. Eles replicam movimentos naturais do mouse com aceleração e desaceleração realistas, variam o ritmo de digitação para imitar padrões humanos e navegam pelos aplicativos com o comportamento exploratório típico de usuários legítimos.

Talvez o mais preocupante seja o surgimento de sistemas de IA com o invasor no fluxo (attacker-in-the-loop). Esses ataques sofisticados conseguem aprender e se adaptar em tempo real, ajustando automaticamente seus padrões com base nas respostas de segurança. Eles também conseguem gerar estratégias de ataque inéditas de forma mais rápida do que os sistemas de detecção tradicionais conseguem se adaptar, criando um jogo constante de gato e rato em que as soluções antigas têm dificuldade de acompanhar.

Por que os Métodos Tradicionais de Prevenção Estão Falhando

A abordagem tradicional para prevenção de ATO, embora eficaz contra métodos de ataque antigos, tem dificuldades para lidar com as ameaças sofisticadas de hoje. Isso se deve principalmente a três limitações fundamentais:

A identificação de dispositivos (device fingerprinting), como é tradicionalmente aplicada, depende da coleta de atributos óbvios de hardware e software que podem ser facilmente falsificados. Ao analisar o código JavaScript dessas soluções, os invasores conseguem entender facilmente quais sinais estão sendo coletados e gerar réplicas perfeitas que passam nesses testes. É como entrar em uma sala onde todas as câmeras de segurança estão visíveis — assim que os invasores sabem o que está sendo monitorado, eles ajustam seu comportamento.

A biometria comportamental em sistemas antigos foca em padrões óbvios, como o tempo de digitação e movimentos do mouse, mas não tem a sofisticação necessária para detectar imitações avançadas geradas por IA. Esses sistemas também costumam funcionar de forma isolada, perdendo o contexto geral que poderia revelar ataques sofisticados que envolvem múltiplos canais ou sessões.

Os sistemas tradicionais também sofrem com a baixa capacidade de reconhecimento de novos tipos de ataque, lutando para identificar a última geração de falsificação sofisticada de dispositivos e imitação comportamental. Suas abordagens baseadas em regras não conseguem acompanhar os ataques baseados em IA que evoluem em tempo real.

A Abordagem de Próxima Geração da Oscilar

A Oscilar desenvolveu uma solução de identidade cognitiva inovadora que resolve as limitações tradicionais por meio de uma abordagem abrangente e em camadas. Em vez de depender de sinais fáceis de falsificar, sua plataforma utiliza tecnologia de ponta construída sobre quatro pilares fundamentais de inovação:

1. Identificação Avançada de Dispositivos
A Oscilar revolucionou a detecção de falsificação de dispositivos ao desenvolver um conjunto mais profundo de sinais não falsificáveis que criam um "DNA" persistente do dispositivo. Diferente das tecnologias tradicionais que dependem de identificações fáceis de imitar, a Oscilar captura um conjunto mais amplo e profundo de sinais que os invasores não conseguem criar sinteticamente, copiar ou reutilizar com eficácia.

2. Inteligência Cognitiva
Indo além da biometria comportamental básica pioneira em 2013-2015, a Oscilar desenvolveu o que chama de "detecção cognitiva" ou "inteligência cognitiva". Essa abordagem usa assinaturas avançadas que vão além da simples detecção de copiar e colar, incorporando análise de microcomportamento, perfil neural e análise de intenção. O sistema constrói um entendimento profundo dos aspectos cognitivos tanto do invasor quanto do usuário legítimo, analisando padrões que as tecnologias anteriores não consideravam.

3. Arquitetura Criptograficamente Segura
Ciente de que os invasores podem facilmente burlar a detecção quando sabem quais sinais estão sendo coletados, a Oscilar construiu uma solução criptograficamente segura. Ao contrário das soluções tradicionais baseadas em JavaScript que podem sofrer engenharia reversa para que se compreenda seus mais de 2.000 sinais, o código da Oscilar é projetado com princípios de segurança que o tornam quase impossível de decodificar. Mesmo se os invasores conseguirem decifrar 1% dele, ainda não saberão como os sinais são coletados ou usados na tomada de decisão.

4. Sistemas de Aprendizado de Máquina Dinâmicos
A Oscilar superou as regras estáticas ou recursos básicos de aprendizado de máquina, como "quantas vezes um dispositivo foi visto em 30 dias". O sistema analisa sessões inteiras de usuários em toda a base de clientes para identificar padrões na análise da jornada. Essa inteligência multiponto avalia diferentes interações no caminho do usuário, contando com um mecanismo de aprendizado que se adapta rapidamente a novos comportamentos, criando um sistema de defesa verdadeiramente dinâmico.

Ao integrar esses quatro pilares, a Oscilar consegue detectar ataques sofisticados que as tecnologias tradicionais não percebem, incluindo frameworks de automação avançados como NodeRiver, Playwright e ferramentas baseadas em Selenium. Como demonstrado em seus exemplos, até mesmo os ataques que imitam o comportamento humano com movimentos aleatórios do mouse, erros de digitação intencionais e padrões naturais de navegação são identificados como de alto risco, protegendo os clientes contra ameaças cada vez mais sofisticadas baseadas em IA.

Nossa detecção de comportamento cognitivo representa um avanço significativo em relação à biometria comportamental tradicional. Desenvolvemos uma análise de padrões sofisticada que consegue distinguir entre três tipos diferentes de comportamento:

Usuários Legítimos demonstram uma variação natural em suas ações. Os movimentos do mouse seguem trajetórias imperfeitas com pequenas pausas cognitivas. Seus padrões de digitação mostram um ritmo natural com variações de tempo baseadas no contexto e sinais reais de cansaço. Suas interações com formulários mostram uma ordem aleatória com correções naturais. Isso cria uma assinatura de comportamento complexa e orgânica que é tipicamente humana.

Ataques Automatizados Tradicionais mostram sinais claros de automação: precisão perfeita nos movimentos do mouse, trajetórias lineares, velocidade uniforme e intervalos fixos nos padrões de digitação. Eles não têm percepção de contexto e mostram uma constância perfeita, sem variações naturais.

Ataques de IA Sofisticados tentam imitar o comportamento humano, mas ainda revelam padrões. Eles mostram variações simuladas com padrões aprendidos e imperfeições calculadas. A digitação apresenta uma variação padronizada e adaptação simulada. Embora sejam mais avançados do que os bots tradicionais, esses padrões podem ser detectados por meio de análises sofisticadas.

Ao examinar microcomportamentos que revelam a intenção do usuário, indicadores de estresse e padrões de tomada de decisão, conseguimos identificar até as tentativas de imitação mais sofisticadas. Nosso sistema analisa indicadores sutis, como padrões de hesitação, variações de carga cognitiva e mudanças de atenção que são extremamente difíceis de serem replicados de forma convincente por sistemas automatizados.

Proteção Abrangente em Toda a Jornada do Usuário

A solução da Oscilar oferece proteção contínua em toda a jornada do usuário, desde a criação inicial da conta até o uso contínuo e transações. Durante o cadastro, conseguimos detectar identidades sintéticas e padrões incomuns de registro que possam indicar fraude. No login, identificamos tentativas suspeitas analisando as características do dispositivo, padrões de comportamento e fatores de risco contextuais.

Para as atividades da conta, monitoramos padrões anormais em alterações de perfil, associações de novos dispositivos e comportamentos de navegação que possam indicar uma invasão. Durante as atividades de pagamento, conseguimos identificar transações de alta frequência e combinações incomuns de localização/dispositivo.

Nosso sistema também inclui recursos sofisticados de detecção de acesso remoto, fundamentais para evitar os ataques modernos de engenharia social. Conseguimos identificar quando o controle da tela é compartilhado com terceiros — uma tática comum em golpes de suporte técnico e fraudes de investimento. Essa detecção funciona nas ferramentas de acesso remoto mais populares e é cruzada com outros sinais de risco para fornecer contexto. Por exemplo, se um acesso remoto for detectado durante uma transação de alto valor em um dispositivo novo, essa combinação de sinais ajuda a identificar possíveis tentativas de golpe em tempo real.

O diferencial da nossa abordagem é a capacidade de interligar esses insights entre canais e sessões, construindo um entendimento completo do comportamento normal do usuário, o que torna a detecção de anomalias e ataques significativamente mais eficaz.

Resultados Mensuráveis no Mundo Real

As organizações que adotaram a plataforma da Oscilar viram melhorias significativas em suas capacidades de prevenção de fraudes. Nossa tecnologia alcança uma taxa de detecção de ataques de ATO de 95%, reduzindo as perdas por fraude em 85%. Demonstramos uma melhoria de 75% na prevenção de golpes e capturamos 30% mais tentativas de fraude em comparação com as soluções tradicionais.

Mais importante ainda, essas melhorias acontecem sem aumentar os falsos positivos ou criar barreiras para os usuários legítimos. Ao adotar uma abordagem mais sofisticada para a avaliação de risco, conseguimos manter a segurança garantindo ao mesmo tempo uma experiência fluida para os clientes reais.

Olhando para o Futuro

À medida que as táticas de invasão de conta continuam evoluindo, as empresas precisam de soluções de segurança que possam se adaptar e crescer para enfrentar novos desafios. A plataforma de Decisão de Risco por IA da Oscilar oferece a proteção abrangente e a flexibilidade que as organizações precisam para:

• Reduzir drasticamente as invasões de conta bem-sucedidas, minimizando os falsos positivos

• Adaptar-se rapidamente a novos tipos de ataque por meio do aprendizado contínuo

• Construir e manter a confiança do cliente com uma segurança forte, mas sem atritos

• Tomar decisões de risco mais precisas e integradas ao contexto com base em dados abrangentes

Pronto para revolucionar sua estratégia de prevenção de fraudes de ATO? Conheça a plataforma de Decisão de Risco por IA da Oscilar (AI Risk Decisioning™) e dê o primeiro passo rumo a uma segurança de contas incomparável na era digital.