Identidade Sintética: Detecção e Prevenção

Ponto-chave 1 A fraude de identidade sintética se baseia na criação de identidades totalmente novas, usando uma combinação de informações pessoais identificáveis (PII) reais e fabricadas.

Ponto-chave 2 Detectar identidades sintéticas exige uma abordagem em várias camadas, além da verificação de identidade tradicional, utilizando análise comportamental e correlação de dados.

Ponto-chave 3 APIs de detecção de fraude proativas podem reduzir significativamente as perdas associadas à fraude de identidade sintética, identificando e sinalizando solicitações suspeitas no início do processo.

Ponto-chave 4 À medida que a IA avança, a criação de identidades sintéticas também; a adaptação contínua dos métodos de detecção é fundamental.

Entendendo a Fraude de Identidade Sintética

A fraude de identidade sintética é um tipo de fraude que cresce rapidamente e envolve o uso de uma combinação de PII real e fabricada para criar uma identidade completamente nova. Ao contrário do roubo de identidade tradicional, que envolve a apropriação de uma identidade existente, a fraude de identidade sintética cria uma identidade 'fantasma' que nunca existiu antes. Isso geralmente é feito combinando um nome real com um número de CPF (Cadastro de Pessoas Físicas) falso, data de nascimento e endereço. Os fraudadores então constroem um histórico de crédito para essa identidade sintética, geralmente solicitando e obtendo empréstimos, cartões de crédito e outras formas de crédito. A Rede de Execução de Crimes Financeiros (FinCEN) estima que a fraude de identidade sintética resultou em perdas de US$ 6 bilhões apenas em 2016, e esse número continua a aumentar, atingindo uma estimativa de US$ 20 bilhões em 2023.

Essa fraude é particularmente difícil de detectar porque a identidade sintética não tem um histórico de fraude existente para sinalizá-la. Os métodos tradicionais de verificação de identidade, que dependem da correspondência com bancos de dados existentes, geralmente são ineficazes. A sofisticação desses esquemas está aumentando, com fraudadores usando dados fabricados cada vez mais realistas e empregando técnicas para evitar a detecção.

Como as Identidades Sintéticas São Criadas

A criação de uma identidade sintética geralmente segue um padrão. Os fraudadores geralmente começam obtendo um nome real e um arquivo da Agência de Relatórios de Crédito (CRA). Isso pode ser alcançado por meio de violações de dados, golpes de phishing ou até mesmo comprando PII na dark web. Eles então geram um CPF falso, geralmente usando padrões estabelecidos para garantir que ele pareça válido. Este CPF falso é então combinado com o nome real e um endereço fabricado.

Uma vez que a identidade sintética é criada, o fraudador começa a construir um perfil de crédito. Isso envolve a abertura de pequenas contas, como cartões de crédito garantidos ou linhas de crédito de lojas de varejo, e a realização de pagamentos em dia para estabelecer um histórico de crédito positivo. Uma vez que o perfil de crédito é estabelecido, o fraudador pode então solicitar empréstimos e linhas de crédito maiores, geralmente maximizando os limites de crédito e, em seguida, inadimplindo a dívida.

O Papel das APIs na Detecção

Detectar identidades sintéticas requer uma abordagem mais sofisticada do que a verificação de identidade tradicional. É aí que as APIs avançadas entram em jogo. As APIs que oferecem enriquecimento de dados e correlação podem ajudar a identificar anomalias e inconsistências que podem indicar uma identidade sintética. Especificamente, as APIs podem realizar as seguintes verificações:

• Análise entre dispositivos: Identificar se uma solicitação se originou de um dispositivo ou rede suspeita.
• Biometria comportamental: Analisar a velocidade de digitação, os movimentos do mouse e outros padrões comportamentais para detectar anomalias.
• Correlação de pontos de dados: Verificar inconsistências entre diferentes pontos de dados, como o endereço e o número de telefone.
• Verificações de velocidade: Identificar solicitações enviadas em rápida sucessão ou de vários locais.
• Validação do número do CPF: Usar APIs especializadas para verificar a validade do CPF, incluindo verificações em registros de óbitos e outros bancos de dados.

A plataforma de identidade da Didit oferece um conjunto de APIs projetadas para mitigar a fraude de identidade sintética, incluindo ferramentas avançadas de enriquecimento de dados e análise comportamental, todas acessíveis por meio de uma única integração.

Técnicas Avançadas de Detecção de Fraude

Além da integração de API, técnicas mais avançadas de detecção de fraude são cruciais. Modelos de aprendizado de máquina (ML) podem ser treinados para identificar padrões e anomalias indicativas de identidades sintéticas. Esses modelos podem analisar grandes quantidades de dados, incluindo dados de solicitação, dados de bureaus de crédito e relatórios de fraude, para identificar solicitações de alto risco.

Outra técnica é a análise de rede. Isso envolve mapear os relacionamentos entre diferentes entidades, como endereços, números de telefone e CPFs, para identificar conexões suspeitas. Por exemplo, se várias solicitações estiverem vinculadas ao mesmo endereço ou CPF falso, pode ser um sinal de fraude de identidade sintética.

Além disso, utilizar a impressão digital do dispositivo e a geolocalização do endereço IP podem fornecer informações valiosas. Discrepâncias entre a localização declarada do solicitante e seu endereço IP, ou o uso de uma rede privada virtual (VPN), podem levantar bandeiras vermelhas. Quanto mais pontos de dados forem analisados, mais precisa será a detecção de fraude.

Como a Didit Ajuda

A Didit fornece uma solução abrangente para combater a fraude de identidade sintética. Nossa plataforma combina várias camadas de segurança, incluindo:

• Verificação de Documentos: Verificação robusta de documentos de identidade com detecção de adulteração e extração de dados.
• Autenticação Biométrica: Detecção de vida e correspondência facial para garantir que o solicitante seja uma pessoa real.
• Rastreamento AML: Rastreamento em listas de vigilância globais para identificar potenciais fraudadores.
• Sinais de Fraude: Análise de endereço IP, dados do dispositivo e sinais comportamentais para detectar atividades suspeitas.
• Orquestração de fluxo de trabalho: Fluxos de trabalho personalizáveis para se adaptar às tendências de fraude em evolução.

A abordagem baseada em API da Didit permite uma integração perfeita com os sistemas de prevenção de fraude existentes, fornecendo uma solução flexível e escalável para empresas de todos os portes.

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