A Inteligência Artificial (IA) trouxe avanços incríveis para os negócios, mas também abriu portas para novas ameaças cibernéticas. Entre elas, os deepfakes se destacam como uma das técnicas mais perigosas, capazes de enganar até os profissionais mais experientes. Criados com o uso de IA generativa, os deepfakes podem gerar vídeos e áudios falsos que parecem reais, comprometendo a segurança de dados e a reputação de empresas.

Neste artigo, vamos explorar o que são deepfakes, como eles estão sendo usados por criminosos para atacar empresas, os riscos que representam e, principalmente, como sua organização pode se proteger contra esse tipo de ataque.

O que São Deepfakes e Como Eles Funcionam?

Deepfakes são conteúdos falsos, como vídeos ou áudios, criados com o uso de IA generativa, especificamente por meio de Redes Adversariais Generativas (GANs). Esse tipo de tecnologia envolve duas IAs trabalhando em conjunto: uma gera o conteúdo falso, enquanto a outra avalia sua qualidade, ajustando-o até que pareça autêntico. O resultado é um material tão realista que pode enganar até mesmo pessoas treinadas para identificar fraudes.

Essa técnica tem sido usada de forma maliciosa para criar vídeos falsos de executivos, simular chamadas de voz ou até fabricar documentos fraudulentos. Para empresas, os deepfakes representam uma ameaça significativa, especialmente em um cenário onde ataques como ransomware já são comuns. A proteção de dados relacionados a IA exige que os líderes de tecnologia compreendam como essa técnica funciona e os riscos que ela traz.

Como os Deepfakes Estão Sendo Usados Contra Empresas?

Os deepfakes têm se tornado uma arma poderosa nas mãos de criminosos cibernéticos, sendo usados para executar fraudes sofisticadas que podem custar milhões às empresas. Abaixo, listamos dois casos reais que ilustram o impacto devastador dessa técnica:

Fraude com Brad Pitt

Criminosos criaram vídeos falsos do ator Brad Pitt para enganar uma vítima, convencendo-a a transferir 800 mil euros (cerca de 5 milhões de reais) sob o pretexto de que o ator precisava de ajuda financeira. Esse caso mostra como os deepfakes podem ser usados para manipular emocionalmente até mesmo indivíduos fora do contexto corporativo.

Golpe em Hong Kong

Em uma videoconferência, golpistas usaram deepfakes para se passar por executivos de uma empresa, enganando um funcionário e levando-o a transferir 25 milhões de dólares para uma conta fraudulenta. Esse incidente destaca o risco para empresas, especialmente em setores financeiros, onde decisões rápidas e transferências de alto valor são comuns.

Deep-Live-Cam

O repositório Deep-Live-Cam se tornou um dos mais populares do GitHub, destacando o crescente interesse de hackers em ferramentas de deepfake.

Além desses casos, os deepfakes também podem ser usados para outras finalidades maliciosas, como:

• Difamação Corporativa: Vídeos falsos de CEOs ou líderes podem ser criados para prejudicar a reputação de uma empresa, afetando a confiança de clientes e investidores.
• Engenharia Social Avançada: Criminosos podem simular chamadas de voz de um executivo solicitando informações sensíveis ou autorizando ações fraudulentas.
• Ameaças Internas: Deepfakes têm sido usados para conseguir empregos falsos, permitindo que criminosos acessem redes corporativas e roubem dados.

Os Riscos dos Deepfakes para Sua Empresa

Os deepfakes não são apenas uma ameaça tecnológica; eles também exploram vulnerabilidades humanas, como a confiança em figuras de autoridade. Isso os torna particularmente perigosos para empresas de todos os tamanhos. Abaixo, destacamos os principais riscos que os deepfakes representam:

1. Perdas Financeiras Diretas

Como vimos nos casos de Brad Pitt e Hong Kong, os deepfakes podem levar a transferências fraudulentas de valores exorbitantes. Em um ambiente corporativo, um vídeo falso de um CEO solicitando uma transferência urgente pode enganar até mesmo equipes financeiras experientes, resultando em prejuízos financeiros significativos.

2. Danos à Reputação

Um vídeo falso de um executivo fazendo declarações comprometedoras pode se espalhar rapidamente nas redes sociais, prejudicando a imagem da empresa. Para CEOs, isso pode significar perda de confiança de clientes, parceiros e investidores, além de impactos negativos no valor de mercado da organização.

3. Comprometimento de Dados Sensíveis

Deepfakes podem ser usados para obter acesso a informações confidenciais. Por exemplo, um criminoso pode simular a voz de um diretor para solicitar dados sensíveis a um funcionário, como senhas ou informações estratégicas. Esse tipo de ataque pode ser o ponto de partida para ameaças maiores, como ransomware, que exige uma estratégia robusta de backup para mitigação.

4. Impacto Operacional

A desconfiança gerada por deepfakes pode levar a interrupções operacionais. Por exemplo, se os funcionários começarem a questionar a autenticidade de comunicações internas, processos como aprovações de pagamentos ou decisões estratégicas podem ser atrasados, afetando a eficiência da empresa.Esses riscos deixam claro que a proteção de dados relacionados a IA não é mais uma opção, mas uma necessidade. Empresas que não se preparam para enfrentar os deepfakes correm o risco de sofrer impactos financeiros, reputacionais e operacionais graves.

Como Proteger Sua Empresa Contra Deepfakes

A defesa contra ataques potencializados por IA começa com o básico bem feito. As camadas essenciais de um framework de segurança incluem:

• Políticas e Governança: Utilize a Inteligência Artificial para auxiliar na definição de políticas claras de segurança, como gerenciamento de senhas e resposta a incidentes.

• Perímetro de Rede: Utilize firewalls e VPNs, potencializados por IA para conseguir identificar ameaças em tempo real e ir se adaptando e aprimorando a segurança.

• Rede Interna: Implemente sistemas de detecção de intrusos (IDS) e filtros de e-mail, com IA para detectar anomalias e comportamentos que escapam de sistemas tradicionais.

• Hosts: Use soluções de EDR (Endpoint Detection and Response) e gerenciamento de patches para corrigir vulnerabilidades.

• Aplicações: Adote autenticação multifator (MFA) e revisão de código, com IA para identificar riscos e adaptar os sistemas de autenticação em tempo real.

• Dados: Implemente gestão de identidade, DLP (Data Loss Prevention) e controles de acesso adaptativos, com IA para classificar dados automaticamente.

Proteger sua empresa contra deepfakes exige uma abordagem multifacetada que combine tecnologia, treinamento e estratégias de recuperação.

Abaixo, listamos 4 passos essenciais para fortalecer sua defesa:

1. Treinamento e Conscientização: Capacite sua equipe para reconhecer sinais de deepfakes, como inconsistências em vídeos ou solicitações suspeitas. Ensine-os a verificar a autenticidade de comunicações, especialmente aquelas que envolvem transferências financeiras ou dados sensíveis.
2. Autenticação Avançada: Implemente autenticação multifator (MFA) e sistemas de verificação de identidade para todas as transações críticas. Isso reduz o risco de que um deepfake seja usado para enganar funcionários.
3. Monitoramento com IA: Utilize a própria IA a seu favor para detectar deepfakes. Ferramentas de cibersegurança avançadas podem identificar anomalias em vídeos ou áudios, ajudando a prevenir fraudes antes que elas aconteçam.
4. Estratégias de Backup e Disaster Recovery: Garanta que sua empresa tenha uma política robusta de backup, como a regra 3-2-1-1-0 (3 cópias, 2 mídias diferentes, 1 off-site, 1 imutável, 0 erros). Isso permite a recuperação rápida de dados em caso de ataque.

Além disso, a resiliência de dados deve ser um pilar central da sua estratégia de cibersegurança. Realize uma Business Impact Analysis (BIA) para identificar sistemas críticos e definir tempos de recuperação (RTO) e pontos de recuperação (RPO), garantindo que sua operação volte ao normal rapidamente após um incidente.

Mas o que é RPO e RTO?

O Recovery Point Objective (RPO) define o intervalo máximo aceitável de perda de dados em caso de falha, indicando quanto tempo de informações uma empresa pode perder sem comprometer a continuidade dos negócios. Quanto menor o RPO, maior a frequência dos backups, reduzindo a perda de dados em caso de desastre.

O Recovery Time Objective (RTO), por sua vez, determina o tempo máximo que um sistema pode ficar indisponível antes de causar impactos críticos. Quanto menor o RTO, maior a necessidade de tecnologias rápidas de recuperação, como failover automático e storage redundante, para garantir a rápida retomada das operações.

A Solução da Penso para Combater Deepfakes

A Penso Tecnologia, maior parceira da Veeam no Brasil e certificada na ISO 27001, está preparada para ajudar sua empresa a enfrentar os desafios dos deepfakes e outras ameaças cibernéticas.

Com mais de 22 anos de experiência e uma equipe de mais de 250 especialistas, a Penso oferece soluções completas para proteger e recuperar dados, garantindo a continuidade dos seus negócios.

• Backup Imutável e DRaaS: A Penso utiliza as soluções da Veeam, líder no Gartner por 8 anos, para oferecer backup imutável e Disaster Recovery as a Service (DRaaS), protegendo seus dados contra ataques como ransomware e fraudes com deepfakes.
• Governança e Testes Periódicos: A Penso ajuda a construir políticas globais de resiliência de dados, realizando testes periódicos para garantir que seu plano de recuperação funcione na hora do ataque.
• Parceria Estratégica: Premiada como Provedor de Serviços do Ano 2024 pela Veeam, a Penso é referência em cibersegurança no Brasil, com 5 data centers Tier III e mais de 1.600 clientes atendidos.

Prepare Sua Empresa para os Desafios dos Deepfakes

Os deepfakes representam uma ameaça real e crescente para empresas, com o potencial de causar perdas financeiras, danos à reputação e comprometimento de dados sensíveis.

No entanto, com as estratégias certas, como treinamento, autenticação avançada, monitoramento com IA e uma política robusta de backup, é possível mitigar esses riscos e garantir a proteção de dados relacionados a IA.

A resiliência de dados é a chave para sobreviver em um cenário de guerra cibernética cada vez mais complexo.

Quer aprender mais sobre como se proteger contra deepfakes e outras ameaças impulsionadas por IA?