O que é preciso para enganar o reconhecimento facial: o experimento de Jake Moore
O pesquisador da ESET Jake Moore demonstrou três formas de burlar sistemas de reconhecimento facial — óculos inteligentes para identificar estranhos em público, imagens geradas por IA para abrir uma conta bancária real via eKYC e troca de rosto em tempo real para escapar de uma lista de vigilância em uma estação de trem. O experimento expõe fragilidades concretas nos processos de verificação de identidade que bancos e fintechs vêm adotando para onboarding remoto.
Jake Moore, pesquisador de segurança da ESET, conduziu uma série de testes práticos para expor até onde vai a fragilidade de sistemas de reconhecimento facial usados hoje tanto para vigilância quanto para verificação de identidade em serviços financeiros — um tema que ele deve detalhar em demonstração na RSAC 2026.
O primeiro teste usou óculos inteligentes modificados para identificar pessoas em tempo real em espaços públicos, cruzando o rosto capturado com informações disponíveis online e obtendo uma correspondência de identidade em poucos segundos — evidenciando como hardware de consumo já é suficiente para automatizar um tipo de reconhecimento facial que antes exigia infraestrutura policial.
O teste mais relevante para o combate à fraude foi o terceiro: usando apenas imagens geradas por inteligência artificial e software gratuito, Moore criou um rosto fictício capaz de abrir uma conta bancária real através de um processo de eKYC (verificação de identidade eletrônica) — o mesmo tipo de checagem que bancos digitais usam hoje para validar novos clientes remotamente sem etapa presencial. Ele também usou software de troca de rosto em tempo real para sobrepor a aparência de uma celebridade sobre a própria câmera e evitar ser identificado por um sistema de vigilância facial em uma estação de trem de Londres, driblando uma watch-list ativa.
Os resultados apontam uma vulnerabilidade estrutural em processos de onboarding digital que dependem só de prova de vida facial: se uma identidade sintética gerada por IA consegue passar pela verificação, todo o processo de KYC que se apoia nela — abertura de conta, liberação de crédito, aprovação de transações de maior valor — fica potencialmente comprometido na origem, mesmo que os controles antifraude posteriores sejam robustos.
O próprio Moore não detalha uma lista de contramedidas, mas o experimento reforça um princípio já conhecido em segurança: sistemas de verificação biométrica precisam ser testados sob condições adversariais antes de entrar em produção, combinando detecção de vivacidade (liveness) mais rigorosa, múltiplos fatores de verificação de identidade além da imagem facial isolada, e reavaliação periódica à medida que ferramentas de geração de imagem por IA evoluem e barateiam.