Antifraude em 2026: 3 tendências de fraude que todo gestor precisa monitorar

Se 2025 foi o ano do volume de ataques cibernéticos, 2026 será marcado pela sofisticação. A democratização das ferramentas de Inteligência Artificial Generativa (GenAI) nivelou o jogo, colocando nas mãos de fraudadores tecnologias que antes eram exclusivas de grandes corporações.

Para gestores de risco e líderes de tecnologia, isso significa que as defesas que funcionaram no ano passado podem se tornar obsoletas nos próximos meses. O desafio não é mais apenas barrar um cartão clonado ou um bot simples; é distinguir uma interação humana legítima de uma simulação digital quase perfeita.

Neste cenário, confiar apenas na validação de dados cadastrais (CPF, Nome, Endereço) tornou-se uma falha estratégica grave. A seguir, analisamos as três tendências críticas que definirão a segurança digital em 2026 e como sua operação deve se preparar.

1. A fraude sintética 2.0: quando a IA cria o "cliente perfeito"

A identidade sintética — a criação de um "cliente fantasma" combinando dados reais e fictícios — sempre foi uma dor de cabeça para o mercado. Em 2026, ela atinge um novo patamar de periculosidade com o auxílio da IA Generativa.

O fim da validação por dados (Data Matching)

Antes, criar uma identidade sintética exigia tempo e esforço manual para construir um histórico de crédito. Agora, fraudadores utilizam IA para gerar, em escala, perfis digitais completos, incluindo históricos de navegação plausíveis e documentos visualmente perfeitos.

O grande risco para 2026 é que essas identidades passam facilmente pelas verificações tradicionais de bureaus de crédito e data matching . Como os dados (CPF, Nome) são tecnicamente válidos, o sistema aprova o cadastro. Uma das únicas barreiras capazes de deter a fraude sintética 2.0 não é a análise de dados, mas a Documentoscopia Forense no onboarding. 

Diferente da validação simples, a documentoscopia utiliza IA para identificar micro-inconsistências invisíveis a olho nu, analisando critérios forenses como:

• Análise de Tipografia: Verifica se a fonte usada é 100% idêntica, em peso e espaçamento, ao padrão oficial do órgão emissor.
• Inconsistências de Fundo e Textura: Detecta variações na textura de segurança (guilhoche) que indicam que uma área foi "raspada" digitalmente.
• Padrões de Compressão: Identifica se a foto do perfil possui um nível de ruído diferente do resto do documento, provando a inserção digital.

2. Injection attacks: a ameaça aos sistemas de reconhecimento facial

À medida que a biometria facial se tornou o padrão de segurança, os fraudadores evoluíram do uso de máscaras físicas para ataques digitais diretos, conhecidos como Injection Attacks (Ataques de Injeção).

Por que o "sorria para a câmera" não basta mais

Nesta modalidade, o fraudador não coloca uma foto na frente da câmera. Ele utiliza softwares para injetar um fluxo de vídeo falso (muitas vezes um deepfake) diretamente na API do aplicativo, simulando a câmera do dispositivo.

Isso torna as tecnologias de Liveness Ativo (que pedem para o usuário sorrir, piscar ou virar o rosto) vulneráveis, pois a IA pode gerar esses movimentos em tempo real. 

Liveness Passivo: tendência para 2026

A tendência para 2026 é a migração mandatória para o Liveness Passivo. Esta tecnologia analisa a "vivacidade" da imagem através de texturas da pele, reflexos de luz e micro-movimentos imperceptíveis, detectando a tentativa de injeção ou spoofing sem exigir interação do usuário, garantindo segurança contra deepfakes e menor atrito no cadastro.

3. O ataque à reputação: Account Takeover (ATO) silencioso

Com o vazamento massivo de credenciais nos últimos anos, o foco dos ataques se deslocou da força bruta para a apropriação silenciosa de contas (Account Takeover). Em 2026, o objetivo não é apenas drenar o saldo, mas usar contas legítimas e antigas como "mulas" para lavagem de dinheiro ou para aplicar golpes em outros usuários, explorando a confiança da plataforma.

A identidade como perímetro de segurança

A defesa tradicional, baseada apenas em login e senha, ruiu . A tendência é que a validação de identidade feita no onboarding (o "DNA Digital" do cliente) seja utilizada de forma recorrente ao longo da jornada.

Se um dispositivo desconhecido tenta alterar uma senha ou realizar uma transferência atípica, o sistema não deve apenas bloquear, mas desafiar o usuário a provar sua identidade novamente através da biometria facial, comparando-a com o registro original . A identidade validada no início torna-se a chave mestra para proteger a conta durante todo o seu ciclo de vida.

Conclusão: a era da expertise codificada

As tendências para 2026 apontam para um futuro onde a fraude poderá ser automatizada, inteligente e visualmente convincente. Para enfrentar máquinas que aprendem, sua empresa precisa de uma defesa que também evolua.

Não basta mais ter ferramentas isoladas; é preciso inteligência. É aqui que a HS Prevent se posiciona. Nossa tecnologia de Onboarding Digital não foi apenas programada; ela é a expertise codificada de 18 anos de atuação na linha de frente .

Nossos modelos de IA entregam precisão superior porque foram treinados com a inteligência real da nossa operação:

• 18 anos de experiência na linha de frente do combate à fraude.
• 128 milhões de documentos analisados, gerando um aprendizado único sobre o padrão brasileiro .

Isso significa que nossa solução "pensa" como um perito humano, detectando as nuances de uma fraude sintética ou de um deepfake que ferramentas genéricas deixam passar.

Em 2026, conte com a HS Prevent para proteger sua operação com uma tecnologia que traz a precisão da experiência humana na velocidade da inteligência artificial.