Biometria facial: entenda o que é e como ela ajuda a prevenir fraudes

A biometria facial tem se tornado cada vez mais uma solução popular em processos de verificação de identidade e segurança digital. Ela utiliza um conjunto avançado de tecnologias baseadas em inteligência artificial e redes neurais para mapear características únicas do rosto de uma pessoa, criando uma "impressão facial" que pode ser comparada em diferentes contextos.

Esse processo não apenas melhora a experiência do usuário, mas também oferece uma camada significativa de segurança ao ajudar na prevenção a fraudes. A seguir, vamos explicar em detalhes o que é a biometria facial, como ela funciona e como ela pode ser usada para impedir fraudes digitais. Confira!

O que é biometria facial?

A biometria facial é um sistema de identificação que utiliza o rosto de uma pessoa como chave para sua autenticação. Ao capturar uma imagem do rosto do usuário, o sistema realiza um mapeamento das características faciais, como a distância entre os olhos, o formato da mandíbula e as linhas do rosto. Esse processo é então transformado em um código biométrico único, que é comparado a outras imagens armazenadas em uma base de dados. A tecnologia é extremamente precisa e tem sido aplicada em diversas áreas, como segurança bancária, autenticação em aplicativos, controle de acessos em empresas e até mesmo em sistemas de saúde e serviços públicos.

Como funciona a biometria facial?

O processo de reconhecimento facial funciona por meio de algoritmos complexos que analisam a imagem do rosto capturada e a comparam com os dados armazenados em um banco de dados biométrico. Esse banco armazena as "impressões faciais" dos usuários e pode ser utilizado para confirmar a identidade de uma pessoa. O sistema gera uma pontuação, chamada score de semelhança, que indica o nível de correspondência entre as imagens. Com isso, valida se a pessoa é realmente quem afirma ser. Um dos maiores benefícios dessa tecnologia é a possibilidade de realizar um processo de onboarding mais rápido e seguro, bem como facilitar o processo de autenticação para usuários já cadastrados. Além disso, a biometria facial pode ser usada para garantir a segurança em transações e acessar informações sensíveis com um nível muito alto de proteção.

Como a biometria facial pode prevenir fraudes digitais?

A biometria facial é uma das ferramentas mais poderosas na prevenção a fraudes, pois oferece um nível de segurança muito difícil de ser burlado. Em vez de depender de senhas ou PINs, que podem ser facilmente hackeados ou roubados, a biometria facial utiliza características únicas do rosto humano, que são praticamente impossíveis de replicar. Além disso, as soluções de biometria facial evoluíram para detectar não apenas a semelhança entre as imagens, mas também a autenticidade do processo. O uso de liveness detection (detecção de vida) é uma das formas de garantir que a pessoa que está sendo verificada é de fato real e não uma foto ou uma máscara.

Principais camadas de segurança da biometria facial

O processo de autenticação utilizando biometria facial é um dos mais avançados quando se trata de segurança digital e dividido em camadas de proteção que atuam de maneira integrada. Essas camadas são projetadas para

garantir que o processo de verificação de identidade seja altamente preciso, eficiente e, principalmente, seguro, prevenindo fraudes digitais. Entre as principais camadas de segurança da biometria facial, destacam-se o liveness (prova de vida), a base biométrica e o face match (comparação entre a selfie capturada e a foto do documento de identidade). Cada uma dessas etapas desempenha um papel fundamental na validação da identidade de um usuário e na proteção contra fraudes sofisticadas.

1. Liveness: prova de vida

A prova de vida é a primeira camada de segurança a ser executada durante o processo de autenticação por biometria facial. O principal objetivo dessa etapa é garantir que a pessoa que está sendo verificada seja, de fato, um ser humano e não uma imagem estática ou uma réplica, como no caso de fraudes envolvendo fotos manipuladas ou máscaras. A verificação de liveness se baseia em várias camadas de validação que atuam para identificar sinais de que a pessoa está viva e interagindo ativamente com o sistema. Esses sinais incluem, mas não se limitam à:

Qualidade da selfie

O sistema verifica se a selfie capturada apresenta qualidade mínima necessária para uma verificação precisa. Isso envolve garantir que a resolução da imagem seja alta, a iluminação esteja adequada e que não haja filtros aplicados que possam distorcer as características faciais. A resolução mínima e a qualidade da imagem são imprescindíveis para o bom desempenho da biometria facial, já que imagens borradas ou com baixa qualidade podem impedir uma verificação eficiente.

Detecção de uma única face

O sistema também é capaz de detectar se há mais de uma pessoa na imagem. A presença de múltiplos rostos pode gerar uma falsa validação. Portanto, a verificação é feita para garantir que apenas uma pessoa esteja presente e que seu rosto esteja centralizado e em perfil frontal.

Análise de características faciais

As características biométricas, como o formato dos olhos, nariz, boca e outros detalhes faciais, são analisadas para identificar a pessoa. Esses detalhes são únicos e não podem ser facilmente reproduzidos, o que dificulta tentativas de fraude.

Verificação de adereços não permitidos

A detecção de itens como bonés, máscaras ou óculos de sol, que podem esconder partes do rosto e comprometer a autenticidade da selfie, também é realizada. Essas precauções ajudam a evitar que fraudadores utilizem adereços para burlar o sistema.

Técnica de machine learning

Algoritmos avançados de machine learning são empregados para validar se a selfie é genuína (ou seja, de uma pessoa viva) ou se trata de uma tentativa de fraude, como o uso de fotos estáticas ou vídeos de outra pessoa. Todo esse processo de verificação ocorre de maneira extremamente rápida, com cada etapa sendo completada em aproximadamente 1 segundo. Isso garante uma experiência ágil para o usuário, sem comprometer a segurança. Pedro Moreno, head de prevenção à fraude da Serasa Experian, explica os benefícios dessa solução para pessoas e empresas e os tipos de validação que oferecemos. Além disso, ele também fala sobre os diferenciais da biometria que só a primeira e maior datatech do país pode oferecer.

Tipos de liveness (prova de vida)

A verificação de liveness pode ser realizada de duas formas principais, cada uma com suas características e vantagens:

• Liveness ativa: nesse tipo de verificação, o sistema interage ativamente com o usuário, solicitando que ele realize determinadas ações durante a captura da selfie. Por exemplo, o usuário pode ser instruído a sorrir, piscar os olhos ou até mesmo mover a cabeça em diferentes direções. Essas ações visam garantir que a pessoa está realmente ali, realizando o processo de autenticação em tempo real, tornando o sistema ainda mais seguro e difícil de ser fraudado;
• Liveness passiva: no caso da liveness passiva, não há a necessidade de o usuário executar qualquer movimento. O sistema apenas realiza a captura da selfie e valida se a imagem corresponde a uma pessoa viva, sem qualquer ação interativa. Esse tipo de verificação é vantajoso por oferecer uma experiência mais fluida e sem fricções para o usuário, sendo particularmente útil em processos onde a velocidade e a simplicidade são essenciais.

2. Base biométrica: armazenamento e comparação

A base biométrica é o local onde as informações biométricas de cada usuário são armazenadas. Quando uma pessoa realiza a autenticação por meio de biometria facial, a imagem capturada (como a selfie) é transformada em um código biométrico único, que é comparado com os dados armazenados na base. Isso é essencial para garantir a correspondência precisa entre o usuário e a informação registrada. A base biométrica é alimentada com dados dos usuários, como o CPF, e deve estar em conformidade com as regulamentações de proteção de dados, como a LGPD (Lei Geral de Proteção de Dados Pessoais), para garantir a privacidade e segurança das informações. Ela também deve ser constantemente atualizada e protegida contra acessos não autorizados, já que as informações nela contidas são altamente sensíveis. A base biométrica tem um papel essencial na prevenção a fraudes. Ao comparar a selfie capturada com os dados já registrados, ela permite que o sistema verifique se aquela pessoa é realmente quem diz ser. Além disso, é importante destacar que, antes de enviar os dados do usuário para a base biométrica, a empresa deve informar claramente ao cliente como os dados serão utilizados e compartilhados, garantindo que todas as práticas estejam em conformidade com as leis de proteção de dados.

3. Face match: comparação da selfie com o documento de identidade

O face match é uma das camadas mais críticas do processo de autenticação por biometria facial. Nela, o sistema realiza a comparação entre a selfie capturada e a foto do documento de identidade apresentado pelo usuário (como RG, CNH, passaporte, entre outros). O objetivo é garantir que a pessoa que está tentando se autenticar seja a mesma que aparece no documento de identidade. Para isso, a tecnologia de biometria facial analisa diversos pontos de referência no rosto, buscando correspondências que garantam a identidade da pessoa. Além de verificar se as imagens são compatíveis, o face match também pode identificar possíveis fraudes relacionadas a documentos, como:

• Alterações no documento: o sistema pode detectar se houve edições ou adulterações no documento, como cortes, sobreposições ou uso de fundos falsificados;
• Verificação de autenticidade: o sistema também pode analisar características de segurança no próprio documento (como marcas d'água ou hologramas) para garantir que ele não seja falso.

Essa camada de segurança é fundamental para evitar fraudes em que uma pessoa tenta se passar por outra usando um documento de identidade adulterado ou forjado. Ela oferece uma verificação adicional de autenticidade, reforçando a confiança no processo de autenticação.

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