Deepfake Fraude Corporativa: o Protocolo de Verificação

Em janeiro de 2024, um funcionário do escritório de Hong Kong da Arup entrou numa videochamada com quem parecia ser o CFO da empresa e vários colegas. Reconheceu os rostos. Reconheceu as vozes. Ao longo daquele dia, autorizou 15 transferências somando US$ 25,6 milhões.

Todos na chamada, exceto ele, eram deepfakes.

O caso só veio a público em maio de 2024, quando a Arup confirmou ser a vítima. Não é um experimento de laboratório nem um exagero de manchete: é o exemplo mais documentado de uma fraude que, no Brasil, cresce mais rápido do que em qualquer outro país da América Latina.

Este artigo explica como o golpe funciona, por que financeiro e RH são o alvo preferencial, o que a lei brasileira já cobre e o ponto que a maioria dos guias sobre o tema deixa de fora um protocolo de verificação prático, em 4 passos, para qualquer empresa aplicar esta semana.

Resumo Executivo

• Fraude com deepfake e identidade sintética cresceu 126% no Brasil entre 2024 e 2025, e o país concentra 39% de todos os deepfakes detectados na América Latina (Sumsub, Identity Fraud Report 2025-2026, nov/2025).
• O golpe explora três vetores: voz clonada a partir de poucos segundos de áudio, vídeo deepfake em chamada (mecanismo do caso Arup) e burla de verificação documental/biométrica (liveness).
• Financeiro e RH são o alvo primário porque concentram os dois momentos em que a empresa mais confia em voz e vídeo como prova de identidade.
• Nenhuma prova auditiva ou visual isolada deveria autorizar uma transação de alto valor uma das defesas mais recomendadas hoje por especialistas em resposta a fraude é um protocolo de verificação fora de banda com callback, senha-código e aprovação dupla nenhuma medida isolada elimina o risco por completo.
• Apenas 7% das empresas brasileiras se sentem preparadas para esse tipo de fraude, segundo dado da ACFE citado pela Finsiders Brasil (2026) vale checar se o dado original da ACFE se refere especificamente a fraude com deepfake ou a fraude corporativa de forma mais ampla a lacuna é sobretudo de processo mesmo as ferramentas de detecção mais avançadas têm limitações técnicas conhecidas e não substituem verificação humana fora de banda.

Por que 2026 é o ano em que essa fraude deixou de ser rara no Brasil?

Em 2026, fraude com deepfake e identidade sintética no Brasil já não é hipótese distante: cresceu 126% entre 2024 e 2025, e o país sozinho responde por 39% de todos os deepfakes detectados na América Latina, segundo o Identity Fraud Report 2025-2026 da Sumsub (nov/2025). Isso aconteceu enquanto a fraude de identidade “tradicional” caía 10% no mesmo período sinal de migração de categoria, não de aumento genérico de crime digital.

O relatório da Sumsub analisou mais de 4 milhões de tentativas de fraude e ouviu mais de 300 profissionais de risco e fraude. Regionalmente, a taxa de fraude na América Latina como um todo subiu 13,3%. Guatemala, México, Panamá e Suriname tiveram crescimento percentual de deepfake ainda maior 400% a 500%, mas partindo de uma base bem menor. Em volume absoluto, o Brasil lidera com folga.

O golpe também ficou mais elaborado. Globalmente, a fatia de fraudes complexas, com múltiplas etapas, saltou de 10% em 2024 para 28% em 2025 alta de 180% , segundo o mesmo relatório. O criminoso está investindo em sofisticação, não apenas em volume.

A resposta policial já existe. Em maio de 2025, a Polícia Federal deflagrou a Operação Face Off, desarticulando um esquema que usava deepfakes, manipulação de imagem e máscaras 3D para burlar reconhecimento facial e comprometer cerca de 3 mil contas no Gov.br 5 mandados de prisão temporária e 16 de busca e apreensão em 9 estados. Vale registrar que sistemas de reconhecimento facial e verificação de vivacidade (liveness) não são infalíveis: estudos já documentaram taxas de erro desproporcionalmente maiores para pessoas negras e mulheres, o que reforça a necessidade de revisão humana antes de qualquer decisão automática de bloqueio, aprovação ou acusação baseada nesses sistemas.

Do lado da oferta criminosa, a barreira de entrada despencou: a Deloitte documentou, em 2024, kits completos de fraude rosto sintético, voz clonada e documentos falsos circulando no mercado clandestino por cerca de US$ 5. Não é mais preciso ser especialista para montar o golpe.

Como o golpe funciona: os 3 vetores que toda empresa deveria conhecer

O golpe tem três variações voz clonada, vídeo deepfake em chamada e burla de verificação documental e todas exploram o mesmo ponto cego: a suposição de que ver e ouvir é o mesmo que confirmar. Conhecer os três ajuda a reconhecer o padrão antes que ele custe dinheiro.

Clonar uma voz hoje exige muito pouco. Cerca de 3 segundos de áudio já bastam para gerar uma amostra sintética utilizável, segundo cobertura jurídica e de segurança da informação brasileira. É o vetor típico do golpe de “fraude do CEO”: uma ligação urgente e confidencial pedindo transferência imediata, com a voz de um diretor que a vítima reconhece.

O deepfake de vídeo em chamada é o mecanismo exato do caso Arup: rosto e voz sintetizados em tempo real, suficientes para sustentar uma reunião inteira. E a burla de verificação documental o chamado liveness, usado em abertura de conta e concessão de crédito também já está em produção: uma instituição financeira brasileira registrou 8.065 tentativas de burla de verificação de vivacidade em pedidos de empréstimo só entre janeiro e agosto de 2025, segundo reportagem da Exame (verificar data de publicação exata). Segundo o dataset proprietário da Sumsub limitado às transações processadas pela própria empresa e não representativo do mercado global como um todo, 1 em cada 50 documentos forjados identificados nessa base específica já é gerado por IA.

Vetor	Como funciona	Sinal de alerta	Verificação recomendada
Voz clonada	3 segundos de áudio bastam para uma amostra sintética utilizável	Pedido urgente e confidencial por telefone, fora do horário normal	Callback para número já cadastrado, nunca o número que ligou
Vídeo deepfake em chamada	Rosto e voz sintetizados em tempo real durante a reunião	Pedido de transferência decidido dentro da própria chamada, sem registro formal	Confirmação por segundo canal antes de qualquer ação
Documento/liveness	Selfie ou vídeo de verificação de identidade gerado ou manipulado por IA	Cadastro ou empréstimo aprovado com inconsistências sutis de qualidade de imagem	Camada de verificação biométrica ativa com detecção de injeção de câmera virtual (vetor comum em ataques de liveness spoofing), revisão manual de exceções — observando que dado biométrico é dado pessoal sensível (art. 5º, II, LGPD) e seu tratamento exige base legal específica do art. 11 da LGPD — que pode ser o consentimento específico e destacado do titular, mas também, dependendo do contexto e sendo tecnicamente mais adequado a cenários de prevenção a fraude, hipóteses como cumprimento de obrigação legal ou regulatória pelo controlador, execução de contrato, exercício regular de direitos ou proteção da vida/incolumidade física do titular ou de terceiro — cabendo à empresa avaliar e documentar qual hipótese é efetivamente aplicável ao seu caso, evitando o uso automático de consentimento quando este não for livre e específico, além de informação clara ao titular e política definida de retenção e descarte

A mesma reportagem da Exame descreve um esquema que usou um deepfake do cantor Roberto Carlos para movimentar cerca de R$ 1,8 bilhão em golpes entre julho de 2025 e abril de 2026. É um caso de fonte única, vale como ilustração de escala, não como estatística de mercado consolidada.

Por que financeiro e RH são o alvo primário desse golpe?

Financeiro e RH concentram os dois momentos em que uma empresa historicamente mais confia em voz e vídeo como prova de identidade: aprovação de pagamento urgente e verificação de identidade em contratação remota. São também os processos com menos etapas redundantes de checagem.

No financeiro, o pedido “urgente e confidencial” de transferência é o formato clássico de fraude por e-mail corporativo comprometido (BEC), agora potencializado por voz ou vídeo clonados de um CEO ou CFO , o mesmo mecanismo do caso Arup. No RH, a verificação de identidade por vídeo em processos de onboarding 100% remoto virou um novo vetor de fraude de contratação.

A escala do dinheiro em jogo nesse ecossistema é grande. A Febraban registrou R$ 10,1 bilhões em fraude bancária total no Brasil em 2024, alta de 17% sobre 2023, com fraudes via Pix somando R$ 2,7 bilhões em dois anos 43% a mais (declaração do presidente Isaac Sidney, mar/2025). Não é um número específico de deepfake, mas mostra o tamanho do alvo no mesmo ecossistema de transferência instantânea que o golpe explora.

O Banco Central já respondeu com fricção regulatória: desde 1º de novembro de 2025, transferências via Pix originadas de dispositivo novo ou não cadastrado ficam limitadas a R$ 200 por operação e R$ 1.000 por dia. É uma camada a mais de defesa, mas não substitui o processo interno de verificação que continua sendo responsabilidade da empresa.

Qual o protocolo de verificação em 4 passos?

Nenhuma prova auditiva ou visual isolada deveria autorizar uma transação de alto valor. A defesa real contra deepfake fraud não depende apenas de ferramentas de detecção de IA ela combina um protocolo de verificação fora de banda com controles técnicos complementares (segregação de funções, autenticação forte nos sistemas de pagamento e monitoramento transacional), formando camadas de defesa que se sustentam mesmo sob pressão de urgência.

Passo 1 — Callback por segundo canal. Toda solicitação sensível deve ser confirmada ligando de volta para um número já cadastrado previamente, nunca para o número que originou a chamada, o vídeo ou a mensagem.

Passo 2 — Senha-código pré-combinada. Uma frase-código conhecida apenas pela equipe interna, trocada periodicamente, valida identidade em pedidos sensíveis feitos por voz ou vídeo. Se a pessoa do outro lado não souber o código, a solicitação é recusada, sem exceção.

Passo 3 — Aprovação dupla acima de um limiar de valor. Nenhuma transferência acima de um valor definido pela empresa sai com autorização de uma única pessoa mesmo que a “ordem” tenha chegado em vídeo, aparentemente do próprio CEO.

Passo 4 — Janela de espera obrigatória para pedidos urgentes. Todo pedido marcado como urgente e confidencial é, por definição, motivo de mais verificação, não de menos. Pressa é o sinal, não a exceção à regra.

Esse protocolo se inspira no mesmo princípio central da arquitetura Zero Trust nunca confiar, sempre verificar —, embora aplicado ao processo humano de autorização, e não à arquitetura técnica de rede e identidade que o Zero Trust formalmente exige. A diferença é que aqui a identidade que precisa ser verificada é a de uma pessoa, não um pacote de dados.

O padrão que aparece nos guias já publicados sobre o tema. brasileiros e estrangeiros é citar o caso Arup e parar por aí, sem entregar um protocolo replicável para quem decide implementar algo esta semana. Um checklist de intenção não protege ninguém; um passo a passo com responsável definido, sim.

O que a lei brasileira já cobre, e onde ainda há vácuo?

Não existe, até agosto de 2026, lei federal brasileira específica sobre deepfake fraudulento fora do contexto eleitoral. O PL 2338/2023 (Marco Legal da IA), ainda em tramitação no Congresso, propõe, em linhas gerais inspiradas no modelo de risco do AI Act europeu, obrigações de transparência para conteúdo sintético (como deepfakes) e uma classificação de risco para sistemas de IA mas o texto ainda está sujeito a alterações relevantes durante a tramitação, mas não foi aprovado e não pode ser tratado como direito vigente mas a conduta já se enquadra em tipos penais existentes, e a LGPD entra em cena quando dados pessoais vazados alimentam a clonagem. Entender essa distinção evita tanto o excesso de confiança quanto o alarmismo desnecessário.

O enquadramento penal mais direto é falsidade ideológica (art. 299 do Código Penal) e estelionato (art. 171), a depender de como o golpe se consuma. A Resolução TSE nº 23.610 trata de deepfake em propaganda eleitoral, um regime específico que não se aplica à fraude corporativa mas mostra que já existe regulação setorial específica sobre deepfake no âmbito eleitoral, ainda que não haja lei federal equivalente para outros contextos.

A LGPD também pode entrar: se dados pessoais , inclusive dados biométricos, categorizados como dado pessoal sensível pelo art. 5º, II, da LGPD, sujeitos a regime de tratamento mais restritivo (art. 11) vazados alimentaram a clonagem, a empresa de origem do vazamento deve avaliar se o incidente representa risco ou dano relevante aos titulares e, em caso positivo, tem o dever de comunicação à ANPD e aos titulares afetados, nos termos do art. 48 da LGPD e da Resolução CD/ANPD nº 15/2024, que estabelece, como regra geral, prazo de até 3 (três) dias úteis contados da ciência do incidente para comunicação à ANPD e aos titulares em casos de incidente com risco ou dano relevante, prazo que pode ser ajustado pela ANPD conforme as circunstâncias do caso, sem prejuízo do dever de avaliação prévia pelo controlador sobre a relevância do risco. E a regulação financeira, por ora, trata o tema por regra operacional os limites de Pix do Banco Central em vez de lei dedicada.

Um projeto de lei específico “que vai resolver isso” ainda não existe de forma consolidada. É zona cinzenta regulatória, e tratá-la como resolvida antes da hora só cria falsa sensação de segurança nas empresas que mais precisam de um processo interno bem ensaiado.

Checklist de prontidão: o que auditar esta semana?

Prontidão contra fraude com deepfake não depende de comprar uma ferramenta de detecção de IA depende de um processo humano auditável, tratado como incidente de segurança da informação dentro do ciclo de gestão de risco da empresa (identificação, contenção, erradicação, recuperação, lições aprendidas), e verificável com uma lista objetiva de itens.

• Protocolo de callback documentado e conhecido por toda a equipe financeira.
• Senha-código ativa, trocada periodicamente, distribuída por canal seguro (ex.: comunicação presencial ou cofre de segredos corporativo) e nunca registrada em e-mail, chat ou planilha compartilhada.
• Limiar de valor definido, por escrito, para exigir aprovação dupla.
• Treinamento de RH e financeiro sobre o tema o ponto de partida é reconhecer a lacuna: apenas 7% das empresas brasileiras se sentem preparadas para esse tipo de fraude, segundo a ACFE (via Finsiders Brasil, 2026).
• Simulação anual de phishing e vishing que inclua cenário de voz ou vídeo clonados, respeitando os princípios de finalidade e necessidade (art. 6º, LGPD): informação prévia e clara aos colaboradores sobre o tratamento de eventuais dados pessoais coletados, base legal aplicável, uso restrito exclusivamente a fins de treinamento e conscientização (vedado uso para avaliação disciplinar ou de desempenho), e política definida de retenção mínima e descarte seguro do material.
• Canal interno de denúncia para pedido suspeito, sem punição a quem atrasa um pagamento para checar.
• Revisão de quem tem autoridade para autorizar pagamento com base em áudio ou vídeo isolado para transações acima do limiar de valor definido, a resposta correta, hoje, é ninguém sem verificação por segundo canal.

Esse mesmo raciocínio de prontidão organizacional já apareceu no estudo de caso do ransomware que atingiu a Lojas Renner em 2021: a diferença entre empresas que sobrevivem bem a um incidente e as que não sobrevivem quase nunca é tecnologia de ponta é processo ensaiado com antecedência. O mesmo vale para deepfake, e para outros vetores em que IA generativa ataca diretamente processos institucionais, não só sistemas técnicos.

Quem decide quanto investir nesse tipo de prontidão e como justificar o orçamento internamente encontra o roteiro completo no guia de cibersegurança para gestores não-técnicos da Mabex.

Perguntas Frequentes

O que é uma fraude com deepfake corporativa?
É o uso de voz, vídeo ou documento de identidade sintetizados por IA para se passar por um executivo, colega ou candidato e induzir a empresa a autorizar uma transferência, aprovar um cadastro ou tomar uma decisão que não tomaria com verificação adequada. Cresceu 126% no Brasil entre 2024 e 2025 (Sumsub, 2025).

Quanto tempo de áudio é necessário para clonar uma voz?
Cerca de 3 segundos de áudio já são suficientes para gerar uma amostra de voz sintética utilizável em golpe, segundo cobertura jurídica e de segurança da informação brasileira. Isso torna qualquer vídeo público, ligação gravada ou reunião online uma fonte potencial de material para clonagem.

Deepfake é crime no Brasil?
Não existe lei federal específica sobre deepfake fraudulento fora do contexto eleitoral, mas a conduta já se enquadra em falsidade ideológica (art. 299 do Código Penal) e estelionato (art. 171), a depender de como o golpe se consuma, além de possíveis obrigações sob a LGPD quando há vazamento de dados envolvido.

Como validar se uma videochamada com um executivo é real?
Nunca com base apenas no que se vê e ouve na própria chamada. O protocolo recomendado é confirmar por um segundo canal já cadastrado, usar uma senha-código pré-combinada e exigir aprovação dupla para qualquer decisão de valor relevante decidida dentro da chamada.

Quais setores no Brasil são mais visados por fraude com deepfake?
Instituições financeiras e fintechs concentram grande parte dos casos documentados, por causa do volume de transferências e da verificação de identidade remota (liveness), mas financeiro e RH de qualquer empresa de médio e grande porte são alvos diretos, pela confiança histórica em voz e vídeo como prova.

Fraude com deepfake não vai parar de crescer em 2026 os dados da Sumsub e a Operação Face Off da Polícia Federal mostram uma curva ainda em aceleração. A pergunta que resta para cada empresa não é se vai receber uma tentativa, mas se, quando ela chegar, alguém vai seguir o protocolo ou vai confiar no que viu e ouviu.

Fontes:

1. Sumsub — Identity Fraud Report 2025-2026
2. Canaltech — Relatório indica aumento de 126% nas fraudes com deepfakes no Brasil em 2025
3. Finsiders Brasil — Deepfakes impulsionam fraudes em contratos e desafiam fintechs
4. Deloitte — Generative AI is expected to magnify the risk of deepfakes and other fraud in banking
5. Exame — Por trás de um deepfake de Roberto Carlos, um esquema que move R$ 1,8 bilhão em golpes
6. NIC.br — Operação Face Off: o rosto da fraude e a crise da confiança digital no Brasil
7. Poder360 — Golpes causaram prejuízo de R$ 10,1 bi em 2024, diz Febraban
8. Planalto — Código Penal (Decreto-Lei nº 2.848/1940)
9. Planalto — Lei Geral de Proteção de Dados (Lei nº 13.709/2018)