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Fotos tiradas para redes sociais ou acesso a prédios podem ser usadas em fraudes, mas não é tão fácil assim; especialistas alertam para cuidados com dados pessoais.
Para entrar no prédio, na academia, no consultório médico… o reconhecimento facial já faz parte da sua rotina. E a coleta dessas imagens em vários lugares diferentes preocupa especialistas, que alertam para o risco sobre vazamentos, se elas não forem armazenadas com os devidos cuidados.
Mas será que fotos como as que são tiradas para entrar em condomínios e até as selfies nas redes sociais podem ser usadas para burlar sistemas de reconhecimento facial e pedir empréstimos em bancos, por exemplo?
Especialistas ouvidos pelo dizem que sim e a fraude pode ser mais fácil quando o sistema de verificação do aplicativo, por exemplo, não é do tipo “prova de vida” (“liveness detection”, inglês), em que a pessoa precisa mexer o rosto para o reconhecimento (entenda mais abaixo).
No entanto, apenas o “liveness” não é suficiente como mecanismo de proteção. Ele precisa ser combinado a outras formas de identificação para garantir que quem está acessando o serviço é, de fato, o titular.
No caso do golpe envolvendo o gov.br, por exemplo, os suspeitos exploravam justamente essa tecnologia, usando fotos, vídeos e até máscaras para enganar o sistema e serem reconhecidos como rostos vivos.
Os especialistas explicam que fotos comuns geralmente não são suficientes para um golpe. Mas, combinadas com dados como nome, CPF, e-mail, número de telefone, endereço e informações familiares, representam mais risco. Inclusive, o golpe mais comum envolvendo fotos extraídas das redes sociais é o do “número novo no WhatsApp”, uma fraude muito conhecida por afetar vários brasileiros.
É aquele em que a vítima recebe uma mensagem de alguém que se passa por um conhecido, mas aparece com um número desconhecido. O golpe geralmente começa com algo como “Anota meu número novo” e termina com um pedido de dinheiro.
‘Prova de vida’ é uma das soluções contra golpes
Para evitar fraudes envolvendo reconhecimento facial, muitos apps e serviços adotaram o “liveness detection”.
Ele está presente principalmente em apps de bancos e pede para o usuário aproximar o rosto, piscar ou virar a cabeça diante da câmera, para confirmar que se trata de uma pessoa real.
O objetivo é garantir que o sistema esteja interagindo com uma pessoa fisicamente presente e viva no momento da autenticação.
Ele é importante para evitar que criminosos obtenham acesso ao sistema usando uma fotografia, vídeo, máscara ou outros meios para se passar por outra pessoa, segundo a Microsoft.
De acordo com a Amazon, a tecnologia de reconhecimento facial funciona a partir do mapeamento da geometria do rosto. Entre os pontos analisados estão:
a distância entre os olhos;
a profundidade das cavidades oculares;
a distância da testa até o queixo;
o espaço entre o nariz e a boca;
o formato das maçãs do rosto;
além do contorno dos lábios, orelhas e queixo.
Esses pontos do rosto são usados tanto para identificar e verificar a identidade da pessoa quanto para detectar tentativas de fraude, com o uso de fotos, vídeos ou máscaras — é nesse último que entra o recurso de liveness detection, explica Micaella Ribeiro, especialista em identidades e acessos da empresa de cibersegurança IAM Brasil.
A especialista diz que tecnologias modernas de reconhecimento facial — como o Face ID, da Apple, e os sistemas da Amazon e da Microsoft, analisam entre 68 e mais de 100 pontos do rosto. “O número exato vai depender da tecnologia usada por cada empresa”, afirma a especialista. (foto https://institutodelongevidade.org/)
