Serpro registra mais de 1 milhão de acessos diários no Gov.br e utiliza IA para combater golpes

Serpro Lança Superintendência Antifraude com Uso de IA

Em fevereiro, o Serpro estabeleceu uma superintendência antifraude com o objetivo de intensificar o combate a golpes digitais no governo federal. A nova estrutura utiliza inteligência artificial e técnicas de engenharia reversa para identificar e reagir a fraudes, conforme explicou o presidente da estatal, Wilton Mota.

Estratégias de Combate a Fraudes Digitais

Com uma equipe de 300 profissionais dedicados à segurança, o Serpro criou essa superintendência para reunir ferramentas eficazes no enfrentamento de fraudes, especialmente aquelas que exploram vulnerabilidades comportamentais dos usuários, conhecidas como engenharia social.

Criação de Base de Dados Inédita

O Serpro está desenvolvendo uma base de dados para registrar fraudes em sistemas do governo federal, em colaboração com o Instituto Nacional de Tecnologia da Informação. Mota destacou que, enquanto bancos já realizam esse tipo de registro, o governo não possuía uma estrutura similar até agora. A base já começou a ser alimentada com informações de instituições como o Banco Central, a Polícia Federal e a Agência Brasileira de Inteligência.

Mapeamento e Reação a Ataques

A partir dessa base de dados, a estatal pretende mapear os padrões dos ataques. Mota explicou que, por meio da engenharia reversa, será possível desenvolver estratégias de combate às fraudes utilizando inteligência artificial. Essa abordagem permitirá aprender com os golpes e aprimorar as defesas.

Aumento da Sofisticação das Fraudes Digitais

O fortalecimento da estrutura do Serpro ocorre em um contexto de crescente sofisticação das fraudes digitais. Mota mencionou que criminosos estão utilizando inteligência artificial para criar avatares e outras ferramentas enganosas. A estatal processa mais de 50 milhões de autenticações mensais na plataforma Gov.br, o que demanda um monitoramento constante.

Diariamente, cerca de mil tentativas de fraudes são identificadas, e a detecção de padrões atípicos é realizada com o auxílio de inteligência artificial e biometria comportamental. Exemplos de comportamentos suspeitos incluem acessos simultâneos de diferentes localidades e variações incomuns em ordens bancárias, que podem indicar tentativas de fraude.

Fonte por: Convergencia Digital