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Detecção de fraudes: como funciona essa investigação

Joanna Magalhães
17 de setembro de 2024

Mesmo antes da internet e eletricidade, criminosos recorrem a fraudes com o objetivo de ter ganhos financeiros. Na época da internet, ela mudou para ataques de phishing e engenharia social. Nesse contexto, empresas são alvos contastes de tentativas de fraude.


Com isso em mente, ao logo dos anos, as equipes de segurança da informação desenvolveram técnicas de detecção de fraudes, como uma forma de prevenir ataques e a perda de dados. Essas técnicas se tornaram parte do dia a dia desses times e tomaram destaque na atuação deles dentro da empresa, já que requer investigações cautelosas.

No artigo de hoje, vamos entender como essas investigações acontecem e como prevenir fraudes. Boa leitura!


O que é detecção de fraudes?


Quando falamos de fraudes realizadas no meio digital, estamos falando de atividade ilícita que envolve o uso de tecnologias digitais para enganar, roubar ou obter benefícios financeiros de forma fraudulenta. Normalmente envolvendo engenharia social, fraudes digitais podem causar vários prejuízos para empresa em diversos níveis e formas. Por conta disso, dentro da cibersegurança, foram criados procedimentos focados na detecção de fraudes.


Esses processos têm o foco no processo de identificar atividades fraudulentas ou suspeitas em sistemas informáticos e redes. Dentro disso, é utilizado de diversas táticas e tecnologias para encontrar fraudes, como monitoramento e análise de dados.  A partir disso, é esperado que o time de TI ou cibersegurança teriam informações para encontrar a fraude ou vazamento.


Fraudes digitais podem causar prejuízos financeiros significativos e danos à reputação de indivíduos e empresas, sendo esse o objetivo dos criminosos.



Meio que a fraudes podem ocorrer


Uma Fraude pode se manifestar de diversas maneiras, mas as mais comuns são:


  • Phishing: Envio de e-mails enganosos para obter dados pessoais confidenciais.
  • Vishing: Uso de ligações telefônicas para iludir pessoas e coletar suas informações.
  • Smishing: Envio de mensagens de texto fraudulentas para enganar e roubar dados.
  • Malware: Programas maliciosos criados para roubar informações ou causar danos a sistemas.
  • Roubo de Identidade: Utilização de informações pessoais roubadas para cometer fraudes.


Como funciona uma investigação de detecção de fraudes?


Para detectar um caso de fraude digital, existem diversos procedimentos realizados por times de TI e cibersegurança responsáveis pela segurança dos dados e infraestrutura digital de uma empresa. Esses processos juntos levaram a equipe a realizar uma investigação que levaram à descoberta da fraude, de onde ela veio e a ação contra a fraude.


Esse processo de investigação é feito tanto com forças humanas quanto utilizando soluções especificar para detecção, analisar e responder aos ataques ou fraudes no sistema digital da empresa. A combinação de todos esses componentes é utilizada dentro de um processo longo com o objetivo final de responder e eliminar a ameaças ou fraude.

Passo a passo de uma investigação de detecção de fraudes


Passo a passo de uma investigação de detecção de fraudes


Detecção Inicial:

  • Alertas e Notificações: A investigação começa quando um alerta é acionado por um sistema de monitoramento ou quando uma atividade suspeita é relatada.
  • Revisão de Logs: Logs de sistema e registros de atividade são revisados para identificar a origem e a natureza da atividade suspeita.


Recolha de Dados:

  • Coleta de Evidências: Todos os dados relevantes são coletados, incluindo logs de rede, registros de acesso, dados de transações, e-mails, etc.
  • Preservação de Evidências: As evidências são preservadas de forma segura para garantir sua integridade e validade para análise futura ou possíveis ações legais.


Análise de Dados:

  • Análise Forense: Técnicas de análise forense são utilizadas para examinar dispositivos e sistemas em busca de indicadores de fraude.
  • Análise de Comportamento: O comportamento dos usuários e sistemas é analisado para identificar padrões anômalos.
  • Machine Learning e IA: Algoritmos de aprendizado de máquina e inteligência artificial podem ser utilizados para identificar padrões complexos de fraude que não são facilmente detectáveis por métodos tradicionais.


Identificação do Modo de Operação (Modus Operandi):

  • Reconstituição dos Eventos: Os investigadores reconstituem a sequência de eventos que levaram à fraude.
  • Identificação de Vulnerabilidades: As vulnerabilidades exploradas pelos fraudadores são identificadas e documentadas.


Documentação e Relatórios:

  • Relatórios Detalhados: Um relatório detalhado é preparado, documentando todas as descobertas, análises e evidências.
  • Recomendações: Recomendações para melhorar a segurança e prevenir futuras fraudes são incluídas no relatório.


Ação Corretiva:

  • Mitigação de Vulnerabilidades: Medidas são tomadas para corrigir as vulnerabilidades identificadas.
  • Reforço de Políticas de Segurança: Políticas de segurança são revisadas e reforçadas com base nas lições aprendidas.


Ação Legal e Compliance:

  • Coordenação com Autoridades: Se necessário, as descobertas são compartilhadas com as autoridades legais e regulatórias.
  • Ações Legais: Ações legais podem ser iniciadas contra os fraudadores, com base nas evidências coletadas.


Revisão Pós-Incidente:

  • Análise Pós-Mortem: Uma revisão detalhada do incidente é realizada para avaliar a eficácia da resposta e identificar áreas para melhoria.
  • Aprimoramento Contínuo: As lições aprendidas são incorporadas nos processos de segurança para fortalecer a resiliência contra fraudes futuras.

Como empresas podem prevenir fraudes?


Por mais que fraudes possam acontecer, é de suma importante o foco na prevenção, afinal, sem a tecnologia adequada uma ameaça pode levar tempo para ser percebida e neutralizada. Esse delay permite que o criminoso tenha tempo para se infiltrar e causar prejuízos a empresa.


Esse prejuízo pode vir em forma de paralisação das atividades da empresa, roubo de dados e perda do acesso aos dados. Em especial, fraudes costumam ter fico no rapto de dados financeiros e confidenciais e retirar dinheiro de empresas.


Para prevenir fraudes e preguiçosos, é importante que a empresa procure adotar soluções de segurança da informação e construir um ecossistema de segurança, que irá ajudar a prevenir que aconteça algum problema.


As soluções podem ser treinamentos de segurança para colaboradores, onde vão ensinar como identificar phishings, mas pode ser softwares de proteção, que vão atuar ativamento evitando que algum acidente ocorra, como ferramentas de DLP e EPP.


Soluções e medidas de Segurança de Informação para prevenir fraudes


Essas são algumas medidas que empresas deveriam adotar para evitar que fraudes aconteçam:


  • Monitoramento Contínuo: Acompanhar constantemente as atividades em sistemas e redes para identificar padrões anômalos que possam indicar fraude.
  • Análise de Comportamento: Estudar o comportamento normal dos usuários e sistemas para detectar desvios que possam sugerir atividades fraudulentas.
  • Machine Learning e IA: Utilizar algoritmos de aprendizado de máquina e inteligência artificial para detectar padrões de fraude em grandes volumes de dados.
  • Análise de Dados: Coletar e examinar dados transacionais e de rede para identificar padrões suspeitos.
  • Alertas e Notificações: Configurar sistemas para emitir alertas quando atividades suspeitas são detectadas, permitindo uma resposta rápida.
  • Regras e Políticas: Definir regras e políticas que especificam o que constitui atividade fraudulenta e automatizar a detecção e resposta a tais atividades.
  • Detecção de Anomalias: Usar técnicas de detecção de anomalias para identificar atividades que se desviam do comportamento esperado.
  • Autenticação e Controle de Acesso: Implementar métodos robustos de autenticação e controle de acesso para dificultar o acesso não autorizado a sistemas e dados.
  • Análise de Rede: Monitorar o tráfego de rede para identificar atividades que possam indicar um ataque ou fraude.
  • Investigação e Resposta: Realizar investigações detalhadas quando uma fraude é detectada e responder de forma a mitigar o impacto e evitar futuras ocorrências.


Conclusão


Como vimos no artigo de hoje, a detecção de fraude é um processo longo e com várias etapas, porém essencial para entender o que está havendo, mitigar danos e eliminar o invasor. Além disso, é um processo que não envolve somente o time de segurança da informação, mas o time jurídico, que trabalha encontrando medidas legais e denunciando os atacantes as autoridades.


Com esse processo em mente, a melhor estratégia para uma empresa é o investimento em soluções que irão evitar que a fraude aconteça. Se você quiser saber mais sobre isso, fale com um dos especialistas da Contacta. Nosso time irá ajudar você a entender a melhor solução para sua empresa.



Por Helena Motta • 21 de outubro de 2026
Em 1988, quando a Contacta foi fundada, a tecnologia corporativa tinha endereço certo. Ficava em salas climatizadas, atrás de portas com controle de acesso, e os usuários chegavam a ela por terminais e redes que a própria empresa controlava de ponta a ponta. Proteger um sistema era, em boa medida, proteger o lugar onde ele estava. Quase quatro décadas depois, essa imagem parece de outra era. Os sistemas que sustentam uma organização estão espalhados entre data centers próprios, provedores de nuvem e aplicações contratadas como serviço. São acessados de escritórios, de casas, de aeroportos, por telefones e computadores que ninguém na área de TI viu pessoalmente. Quase tudo mudou, do hardware às linguagens e da forma de contratar à forma de operar. Acompanhar essa sequência de transformações nos deixou menos impressionados com a novidade e mais atentos ao que se repete. Cada geração de tecnologia chegou com uma promessa de simplificação, e em cada uma delas o trabalho difícil acabou sendo o mesmo: entender o que uma organização precisa, conectar as ferramentas disponíveis a esse propósito e garantir que as pessoas consigam, de fato, trabalhar com elas. Nossa missão sempre foi conectar pessoas por meio da tecnologia. Ela dá a medida do que a tecnologia deve entregar, mais do que o que ela é.
Por Helena Motta • 7 de outubro de 2026
O usuário é o alvo preferido dos atacantes, mas chamá-lo de elo mais fraco esconde metade do problema. Quando alguém clica em um link malicioso, quase sempre também houve um e-mail que passou pelo filtro, uma conta sem segundo fator de autenticação ou um acesso com mais privilégio do que o necessário. Outubro é o mês da campanha Cybersecurity Awareness Month, e a data é uma boa ocasião para rever essa pergunta com mais honestidade.
Por Helena Motta • 16 de setembro de 2026
Uma aplicação SaaS pode estar homologada pela empresa, ter autenticação multifator habilitada, usuários devidamente cadastrados e um fornecedor com boas práticas de segurança. Ainda assim, pode existir um caminho para dados críticos que a equipe de segurança simplesmente não está enxergando. Esse caminho pode ter começado de maneira bastante legítima: alguém conectou uma ferramenta ao CRM para automatizar uma tarefa. Outro time autorizou um aplicativo a acessar arquivos corporativos. Uma integração via API foi criada para um projeto que terminou meses atrás. Uma conta de serviço ganhou permissões temporárias que nunca foram removidas. Nada disso parece particularmente alarmante quando observado isoladamente, o problema aparece quando essas conexões se acumulam. O SaaS tornou mais simples contratar aplicações, integrar plataformas e automatizar processos. Essa agilidade é uma das razões de sua adoção, mas também fragmentou a superfície que TI e Segurança precisam acompanhar. Hoje, proteger o ambiente não significa apenas saber quais aplicações a empresa utiliza. É necessário entender como elas se conectam, quais dados circulam entre elas e o que cada conexão está autorizada a fazer .
Por Helena Motta • 2 de setembro de 2026
Quando pensamos em ransomware, ainda é comum imaginar um hacker trabalhando sozinho, desenvolvendo um malware e procurando uma empresa vulnerável para atacar. Porém, essa imagem está cada vez mais distante da realidade. Hoje, muitas operações de ransomware fazem parte de um ecossistema estruturado, com desenvolvedores, operadores, afiliados, fornecedores de acesso, infraestrutura própria e modelos de divisão de receita. A Fortinet descreve essa evolução como uma industrialização do cibercrime , marcada por especialização de funções, automação e estruturas capazes de transformar acessos comprometidos em lucro de forma cada vez mais eficiente. Um dos principais responsáveis por essa transformação é o Ransomware-as-a-Service (RaaS) . Mais do que uma nova maneira de distribuir malware, o RaaS criou um modelo no qual diferentes criminosos podem participar de partes específicas de uma operação sem precisar dominar todo o processo de ataque.
Por Helena Motta • 5 de agosto de 2026
A discussão recente sobre inteligência artificial e cibersegurança esteve concentrada por muito tempo em uma pergunta: a IA será capaz de realizar um ataque cibernético? O episódio envolvendo a OpenAI e a Hugging Face mostra que essa pergunta já não é suficiente. Em julho de 2026, a OpenAI informou que agentes de inteligência artificial utilizados em uma avaliação interna conseguiram explorar vulnerabilidades, sair de um ambiente de testes isolado, obter acesso à internet e comprometer parte da infraestrutura da Hugging Face. A própria empresa classificou o caso como um incidente cibernético sem precedentes. A própria OpenAI classificou o episódio como um  incidente cibernético sem precedentes , expressão que também ganhou destaque na cobertura da UOL/AFP sobre o caso. O caso não significa que uma IA tenha desenvolvido consciência, intenção própria ou vontade de atacar uma organização. Os agentes estavam orientados a alcançar um objetivo definido durante um teste de capacidade cibernética. O problema é que, para cumprir essa tarefa, encontraram caminhos que ultrapassaram os limites esperados pelos pesquisadores. Essa diferença é importante. O risco não está em uma máquina “decidir se rebelar”, como algumas interpretações sugerem. Está na capacidade de sistemas autônomos encontrarem meios inesperados para atingir uma meta, especialmente quando possuem acesso a ferramentas, credenciais, ambientes corporativos e recursos computacionais. Para as empresas, o incidente deixa dois alertas. O primeiro está relacionado ao avanço do pentest com inteligência artificial. O segundo envolve a governança dos agentes de IA que já começam a fazer parte das operações corporativas. O episódio também ganhou repercussão internacional por mostrar que capacidades antes observadas principalmente em avaliações controladas já podem produzir consequências em infraestruturas reais. A cobertura da BBC News Brasil sobre o incidente ajuda a contextualizar por que o caso ampliou o debate sobre autonomia, limites operacionais e governança de agentes de IA.
Por Helena Motta • 1 de julho de 2026
Durante muito tempo, a gestão de vulnerabilidades seguiu uma lógica relativamente simples: identificar falhas, classificá-las por criticidade e iniciar a correção a partir das mais graves. Essa abordagem ainda tem valor, mas já não responde sozinha à complexidade do cenário atual. Hoje, as empresas lidam com ambientes cada vez mais distribuídos, ativos em nuvem, sistemas legados, aplicações de terceiros, APIs, bibliotecas open sourc e e uma superfície de ataque em constante expansão. Em paralelo, atacantes passaram a explorar falhas com mais velocidade, enquanto as equipes de segurança precisam lidar com volumes cada vez maiores de alertas, correções e decisões. Esse cenário torna a gestão de vulnerabilidades menos linear. A criticidade continua sendo um indicador importante, mas não deve ser o único critério para definir prioridade. Em muitos casos, uma vulnerabilidade considerada média pode representar mais risco para o negócio do que uma falha crítica, dependendo de onde ela está, do ativo afetado e da possibilidade real de exploração.
Por Helena Motta • 16 de junho de 2026
Seja na automação de tarefas, na análise de dados, no desenvolvimento de software ou no atendimento ao cliente, a adoção das ferramentas que utilizam inteligência artificial generativa cresce em um ritmo que poucas tecnologias conseguiram alcançar. O problema é que a velocidade da adoção nem sempre vem acompanhada da mesma maturidade em segurança. Enquanto as organizações buscam ganhos de produtividade e eficiência, novas preocupações surgem. Informações confidenciais sendo inseridas em ferramentas públicas, falta de visibilidade sobre o uso da tecnologia, vulnerabilidades em aplicações baseadas em IA e desafios de governança são apenas alguns exemplos. Durante o webinar "Cibersegurança aplicada à adoção de IA pelas empresas", realizado pela Contacta em parceria com a Check Point, foi apresentado um modelo que ajuda a entender onde estão os principais riscos e como criar uma estratégia de proteção mais abrangente.  A proposta é simples: segurança em IA não deve ser tratada como um único controle ou ferramenta. Ela precisa acompanhar toda a jornada da inteligência artificial dentro da organização.
Por Helena Motta • 20 de maio de 2026
A inteligência artificial deixou de ser um tema restrito à inovação ou a projetos experimentais. Hoje, ela já está presente na rotina de muitas empresas, apoiando atividades como análise de dados, automação de processos, produtividade, atendimento e segurança. Na prática, isso significa que a IA deixou de ser apenas uma ferramenta de apoio e passou a influenciar decisões operacionais e estratégicas. Em áreas de segurança, por exemplo, ela já é utilizada para correlacionar eventos, identificar comportamentos anômalos, acelerar triagens e ajudar equipes a priorizarem riscos. Esse avanço traz ganhos importantes de escala e velocidade. Mas, ao mesmo tempo, amplia uma discussão que se tornou cada vez mais relevante para áreas de TI, segurança e governança: até que ponto decisões críticas podem ser automatizadas sem supervisão humana? À medida que a IA passa a atuar em processos mais sensíveis, a questão deixa de ser apenas adoção. Ela passa a envolver controle, contexto e responsabilidade. É nesse cenário que o conceito de Human in the Loop (HITL) ganha relevância.
Por Helena Motta • 28 de abril de 2026
Você tem firewall . Tem antivírus. Tem SIEM . Sente que sua empresa está protegida, mas essa sensação pode ser exatamente o maior risco que você corre hoje. Existe um protocolo que opera silenciosamente em 100% dos dispositivos da sua rede, que raramente é inspecionado em profundidade pelas soluções de segurança convencionais, e que está sendo explorado ativamente por atacantes para roubar dados, instalar malware e estabelecer canais de controle remoto. Esse protocolo é o DNS (Domain Name System) . Neste artigo, vamos mostrar por que o DNS se tornou o novo campo de batalha da cibersegurança, quais ameaças ele esconde e o que os dados reais de empresas brasileiras revelam sobre esse problema.
Por Helena Motta • 2 de abril de 2026
O aumento gradual da superfície de ataque, impulsionado pela adoção de cloud , APIs e ambientes híbridos, mudou a forma como as organizações precisam lidar com segurança. Não basta mais reagir a incidentes: é necessário antecipar movimentos de adversários e entender como eles operam. É nesse contexto que a Threat Intelligence ganha relevância. Mais do que coletar dados sobre ataques, trata-se de transformar informações em decisões estratégicas e operacionais. Empresas que adotam essa abordagem conseguem reduzir o tempo de resposta, priorizar melhor seus investimentos e evitar impactos significativos no negócio. Segundo a Recorded Future , o uso de Threat Intelligence permite “identificar, contextualizar e antecipar ameaças antes que elas impactem a organização”, tornando a segurança mais orientada por dados reais de ataque.
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