IA muda combate a fraudes e desafia segurança no iGaming
O avanço da inteligência artificial está transformando rapidamente o cenário da segurança digital, colocando em xeque métodos tradicionais de prevenção de fraudes. Em entrevista ao portal iGaming Future, Maksym Tkach, CTO da Frogo — plataforma de prevenção de fraudes do grupo RedCore — explicou por que as abordagens clássicas estão se tornando obsoletas e como novas tecnologias estão redefinindo o setor.
Segundo o especialista, a indústria vive uma verdadeira “corrida armamentista” entre fraudadores e equipes de segurança, especialmente no universo do iGaming, fintech e e-commerce.
Falência dos métodos tradicionais de segurança
Historicamente, sistemas antifraude baseavam-se em dois pilares principais: o endereço IP e o identificador de navegador (User-Agent). No entanto, esses elementos perderam sua eficácia diante das novas ferramentas utilizadas por criminosos digitais.
Atualmente, redes de proxies residenciais oferecem milhões de IPs rotativos considerados “limpos”, permitindo que fraudadores ocultem sua localização real. Ao mesmo tempo, tecnologias como navegadores headless e frameworks automatizados conseguem simular com precisão o comportamento de usuários legítimos.
Isso faz com que sinais antes confiáveis se tornem facilmente manipuláveis, reduzindo drasticamente sua utilidade na identificação de fraudes.
Por que o modelo clássico falha
| Elemento | Problema atual |
|---|---|
| Endereço IP | Pode ser mascarado por proxies rotativos |
| User-Agent | Facilmente falsificado por ferramentas automatizadas |
| Verificações básicas | Ignoradas por scripts e bots avançados |
Inteligência artificial impulsiona fraudes em escala
De acordo com Maksym Tkach, a inteligência artificial não apenas elevou o nível das fraudes, como também aumentou sua escala. Processos que antes exigiam esforço manual agora são automatizados, permitindo a criação massiva de contas falsas e identidades sintéticas.
Além disso, o uso de deepfakes vem crescendo exponencialmente, sendo capaz de enganar até sistemas avançados de verificação biométrica.
No entanto, o especialista aponta uma limitação importante: apesar de sofisticada, a IA ainda não consegue replicar perfeitamente os padrões comportamentais gerados por dispositivos reais.
Nova abordagem baseada em comportamento e hardware
A Frogo aposta justamente nessa lacuna para desenvolver sua tecnologia. Em vez de depender de sinais isolados, a plataforma analisa centenas de variáveis relacionadas ao comportamento do usuário e às características do dispositivo.
Esses dados incluem padrões de interação, comportamento de renderização, topologia de rede e características de hardware. Quando combinados, formam uma “impressão digital” altamente complexa e difícil de falsificar.
O diferencial está na análise contextual: enquanto sinais individuais podem ser manipulados, o conjunto completo revela inconsistências que indicam fraude.
Principais diferenciais da abordagem Frogo
| Recurso | Benefício |
|---|---|
| Análise comportamental | Identificação mais precisa de fraudes |
| Dados de hardware | Dificuldade de falsificação |
| Machine Learning | Detecção de padrões complexos |
| Resposta em tempo real | Decisões em menos de 300 ms |
Uso de grafos para desmontar redes de fraude
Outro destaque da tecnologia é a utilização da teoria dos grafos para identificar conexões entre contas fraudulentas. A plataforma combina processamento em tempo real com análise aprofundada de dados.
Na camada operacional, sistemas de alta velocidade identificam relações entre dispositivos e sessões quase instantaneamente. Já na camada analítica, bancos de dados especializados como o AWS Neptune permitem visualizar redes complexas de fraude.
Essa abordagem possibilita detectar e interromper esquemas multicontas antes que causem prejuízos significativos.
Integração simplificada para empresas
Mesmo com alta complexidade tecnológica, a Frogo foi projetada para ser facilmente integrada. A solução utiliza um modelo simples, baseado em um script leve no frontend e uma única chamada de API no backend.
Essa arquitetura permite que empresas implementem o sistema rapidamente, sem necessidade de grandes alterações em suas infraestruturas.
O retorno inclui uma pontuação de risco detalhada, além de recomendações claras sobre aprovação, revisão ou rejeição de transações.
Futuro da prevenção de fraudes
O próximo passo da Frogo envolve o uso de modelos avançados de machine learning, incluindo técnicas como Hashing Sensível à Localidade (LSH), que permitem identificar padrões semelhantes mesmo quando não são idênticos.
O objetivo é detectar fraudes que evoluem constantemente para escapar de sistemas tradicionais, mantendo sua essência comportamental.
Segundo especialistas, essa abordagem será fundamental para lidar com um cenário onde a fraude se torna cada vez mais sofisticada e adaptável.
Desafio crescente para o iGaming e fintech
Com o crescimento acelerado do mercado digital, especialmente em setores como iGaming e fintech, a necessidade de soluções avançadas de segurança se torna cada vez mais urgente.
A transição de sistemas estáticos para modelos dinâmicos e baseados em comportamento não é mais uma opção, mas uma exigência para empresas que desejam se manter competitivas e protegidas.
Como destaca Maksym Tkach, o futuro da segurança está na capacidade de prever intenções — e não apenas identificar ameaças após sua ocorrência.
Fonte: iGaming Future e Autor: Curtis Roach
