A inteligência artificial detecta adulteração e montagem em documentos combinando quatro camadas de análise: exame forense de pixels por visão computacional, leitura de metadados do arquivo, extração de dados via OCR e cruzamento das informações extraídas com outros documentos e bases externas. Quando qualquer camada aponta inconsistência — uma fonte trocada, um metadado de editor de imagem, um CPF que não bate entre dois arquivos — o documento é sinalizado como suspeito em segundos, antes de entrar no processo da empresa.

Essa capacidade deixou de ser diferencial e virou necessidade: segundo o Identity Fraud Report 2025 da Entrust, as falsificações digitais responderam por 57% de toda a fraude documental em 2024, superando pela primeira vez as falsificações físicas, com crescimento de 244% em um ano e de 1.600% desde 2021.

Pontos-chave (resumo do artigo)

• Falsificação digital já é o principal método de fraude documental. A Entrust registrou que 57% das fraudes documentais em 2024 foram forjas digitais, com alta de 244% sobre 2023, impulsionadas por ferramentas de IA generativa acessíveis a qualquer pessoa.
• O Brasil vive um recorde de tentativas de fraude. A Serasa Experian contabilizou 6.937.832 tentativas de fraude no primeiro semestre de 2025 — uma a cada 2,3 segundos —, alta de 29,5% sobre o mesmo período de 2024.
• A detecção por IA opera em camadas independentes. Metadados, análise de pixels, OCR, validação de regras de negócio e cruzamento entre documentos funcionam como filtros sequenciais: a fraude precisa enganar todas as camadas ao mesmo tempo, o que é exponencialmente mais difícil do que enganar um analista humano.

O que é adulteração e montagem de documentos?

Adulteração de documento é a modificação de um documento verdadeiro para alterar informações específicas — trocar um nome, uma data de validade, um valor de nota fiscal ou uma nota em um histórico escolar. Montagem, por sua vez, é a criação de um documento a partir da combinação de elementos de origens diferentes: a foto de uma pessoa sobre o RG de outra, o carimbo de um órgão colado em um atestado fabricado, ou o layout de um comprovante bancário preenchido com dados falsos.

A diferença prática entre os dois conceitos importa para a detecção. Na adulteração, a IA procura descontinuidades dentro de um documento legítimo (fontes diferentes, compressão desigual, alinhamento quebrado). Na montagem, a IA procura incoerências estruturais: elementos que não pertencem àquele tipo de documento, proporções erradas, texturas de fundo que não se repetem como deveriam.

Ambas as práticas configuram crime no Brasil. A falsificação de documento público está prevista no artigo 297 do Código Penal, com pena de reclusão de 2 a 6 anos; a falsificação de documento particular, no artigo 298, com reclusão de 1 a 5 anos.

Por que a fraude documental digital explodiu?

A fraude documental digital explodiu porque a IA generativa reduziu drasticamente a barreira técnica para produzir falsificações convincentes. O Identity Fraud Report 2025–2026 da Sumsub, que analisou milhões de verificações e mais de 4 milhões de tentativas de fraude entre 2024 e 2025, identificou que a falsificação assistida por IA saiu de 0% para 2% das fraudes documentais em 2025, impulsionada por ferramentas generativas de uso geral. O mesmo relatório aponta um aumento de 180% nas fraudes sofisticadas — ataques que combinam múltiplas técnicas coordenadas — entre 2024 e 2025.

No Brasil, o cenário segue a tendência global. Segundo Caio Rocha, Diretor de Autenticação e Prevenção à Fraude da Serasa Experian, “as fraudes digitais seguem se intensificando com o uso de novas técnicas e tecnologias”. Os números da datatech brasileira confirmam: janeiro de 2025 registrou 1,242 milhão de tentativas de fraude, o maior volume da série histórica iniciada em 2023, com crescimento de 41,6% em relação a janeiro de 2024.

Tabela 1 — A escalada da fraude documental em números

Indicador	Dado	Período	Fonte
Participação das forjas digitais na fraude documental global	57%	2024	Entrust, Identity Fraud Report 2025
Crescimento anual das forjas digitais de documentos	+244%	2023 → 2024	Entrust, Identity Fraud Report 2025
Crescimento acumulado das forjas digitais	+1.600%	2021 → 2024	Entrust, Identity Fraud Report 2025
Aumento de fraudes sofisticadas (multicamada)	+180%	2024 → 2025	Sumsub, Identity Fraud Report 2025–2026
Taxa global de fraude de identidade sobre verificações	2,2%	2025	Sumsub, Identity Fraud Report 2025–2026
Tentativas de fraude no Brasil (1º semestre)	6.937.832 (+29,5%)	2025	Serasa Experian, Indicador de Tentativas de Fraude
Frequência de tentativas de fraude no Brasil	1 a cada 2,3 segundos	1º sem. 2025	Serasa Experian, Indicador de Tentativas de Fraude
Deepfakes entre as tentativas de fraude biométrica	1 em cada 5	2025	Entrust, Identity Fraud Report 2026

Um agravante operacional: os dados da Entrust mostram que as tentativas de fraude atingem o pico entre 2h e 4h UTC (23h e 1h no horário de Brasília), justamente quando as equipes de análise manual estão offline. Sistemas de detecção por IA operam 24 horas por dia — o fraudador não encontra “janela de folga”.

Como a IA detecta adulteração em documentos? As 5 camadas de análise

A detecção por IA funciona como uma sequência de filtros independentes. Um documento fraudado pode enganar uma camada, mas raramente engana todas. Abaixo, o funcionamento de cada uma.

Como funciona a análise de metadados?

Metadados são as informações técnicas gravadas dentro do arquivo: software que gerou o documento, data de criação, data de modificação, resolução, dispositivo de captura e histórico de edição. A IA compara esses dados com o padrão esperado para aquele tipo de documento. Um comprovante de residência supostamente emitido pela concessionária de energia, mas cujo metadado indica exportação por um editor de imagens, é sinalizado imediatamente. Datas de modificação posteriores à data de emissão declarada no próprio documento são outro alerta clássico.

Como a visão computacional identifica edição de pixels?

A visão computacional examina o documento no nível dos pixels, onde a edição deixa rastros invisíveis ao olho humano. As técnicas incluem:

• Análise de nível de erro (ELA — Error Level Analysis): áreas editadas e recomprimidas de uma imagem JPEG apresentam níveis de compressão diferentes do restante do documento, revelando exatamente onde houve intervenção.
• Detecção de clonagem (copy-move): algoritmos identificam regiões duplicadas dentro da mesma imagem — técnica comum para apagar informações copiando o fundo do documento sobre elas.
• Análise de ruído e iluminação: cada câmera e cada digitalização geram um padrão de ruído próprio; um elemento inserido de outra fonte carrega ruído, iluminação e nitidez incompatíveis com o restante da página.

Modelos de deep learning treinados com milhares de exemplos de documentos legítimos e fraudados aprendem também padrões sutis de tipografia: espaçamento entre caracteres, alinhamento de linhas de base e consistência de fontes. Um único dígito trocado em uma data costuma quebrar o alinhamento em frações de milímetro — suficiente para a detecção automática.

Qual o papel do OCR na detecção de fraude documental?

O OCR (reconhecimento óptico de caracteres) converte a imagem do documento em dados estruturados. A partir daí, a IA aplica validações lógicas que a análise visual sozinha não alcança: o dígito verificador do CPF confere? A data de nascimento é compatível com a data de emissão do RG? O CNPJ da nota fiscal existe e está ativo? O valor por extenso corresponde ao valor numérico? Em documentos adulterados, é comum que o fraudador altere um campo e esqueça as dependências lógicas entre os demais — e é exatamente nessas dependências que a validação automatizada captura a fraude.

Como o cruzamento de dados entre documentos revela montagens?

O cruzamento de dados compara as informações extraídas de um documento com as de outros documentos do mesmo processo e com bases externas. Se o nome no diploma diverge do nome no RG, se o endereço do comprovante não corresponde ao cadastro, ou se o número da CNH não retorna na base do órgão emissor, o sistema sinaliza a não conformidade. É a camada mais difícil de burlar: para passar, o fraudador precisaria adulterar de forma perfeitamente consistente todos os documentos do processo e ainda coincidir com registros oficiais que ele não controla.

Cássio Lapertosa, Diretor de TI da EMCCAMP, descreve esse salto de capacidade na prática: segundo ele, a IA generativa da Dynadok não apenas lê campos, mas interpreta documentos cruzando informações, aproximando-se de uma análise humana — com a diferença de operar em escala de milhares de documentos.

O que os LLMs e a análise semântica acrescentam à detecção?

Modelos de linguagem (LLMs) analisam o conteúdo do documento no nível do sentido. Eles identificam quando um atestado médico usa terminologia incompatível com a especialidade do carimbo, quando um contrato social contém cláusulas incoerentes com o tipo societário declarado, ou quando a redação de um documento oficial destoa do padrão do órgão emissor. Combinados com RAG (retrieval-augmented generation), os LLMs consultam bases de referência sobre layouts e regras de cada tipo documental, ampliando a detecção para documentos não estruturados e até manuscritos.

Tabela 2 — Técnicas de detecção: o que cada camada encontra

Camada de análise	O que examina	Fraude que detecta	Exemplo prático
Metadados	Dados técnicos do arquivo	Edição em software de imagem, datas incoerentes	Comprovante “emitido” pela concessionária com metadado de editor gráfico
Visão computacional	Pixels, compressão, ruído, tipografia	Adulteração localizada, clonagem, colagem de elementos	Valor de nota fiscal alterado com fonte 2% diferente do original
OCR + regras de negócio	Dados extraídos e sua lógica interna	Campos inválidos ou logicamente impossíveis	CPF com dígito verificador incorreto; validade anterior à emissão
Cruzamento de dados	Consistência entre documentos e bases	Montagem de identidade, identidade sintética	Nome do diploma diferente do nome do RG no mesmo processo
LLM + análise semântica	Conteúdo, redação e coerência contextual	Documentos fabricados ou gerados por IA	Atestado com terminologia incompatível com a especialidade médica

Quais sinais indicam que um documento foi adulterado?

Os sistemas de IA — e também analistas humanos treinados — procuram um conjunto recorrente de indícios. Os principais sinais de adulteração ou montagem em documentos são:

• Inconsistências tipográficas: fontes, tamanhos ou espaçamentos diferentes dentro do mesmo campo ou entre campos que deveriam ser idênticos;
• Descontinuidade de fundo: padrões de segurança, marcas d’água ou texturas que se interrompem, repetem-se de forma anômala ou mudam de resolução ao redor de um dado específico;
• Incoerência lógica entre dados: datas impossíveis, dígitos verificadores inválidos, numerações fora do padrão do órgão emissor ou informações que divergem de outros documentos do mesmo titular.

Nenhum sinal isolado prova fraude — uma digitalização de baixa qualidade pode gerar artefatos parecidos. Por isso, sistemas maduros de detecção atribuem uma pontuação de risco combinando os sinais de todas as camadas e encaminham os casos limítrofes para revisão humana, em vez de reprovar automaticamente.

A IA detecta documentos criados por outra IA?

Sim, e essa é a fronteira atual da área. Documentos totalmente sintéticos — gerados por IA generativa em vez de adulterados a partir de um original — deixam assinaturas estatísticas próprias: distribuição de ruído artificialmente uniforme, ausência dos artefatos físicos naturais de impressão e digitalização, e renderização de texto com regularidade que não existe em documentos capturados por câmera ou scanner.

O problema é real e crescente. A Sumsub registrou, apenas no primeiro trimestre de 2025 nos Estados Unidos, alta de mais de 300% na fraude com documentos de identidade sintéticos e de 1.100% em fraudes com deepfake, com criminosos usando IA generativa para fabricar passaportes, identidades e dados biométricos. No relatório anual 2025–2026 da mesma empresa, identidades sintéticas responderam por 21% das fraudes de primeira parte — a categoria mais frequente.

A resposta da indústria é o que se chama de corrida adversarial: os mesmos avanços que geram falsificações alimentam os modelos de detecção, que são retreinados continuamente com exemplos das técnicas mais recentes. Modelos estáticos ficam obsoletos em meses; por isso, a atualização contínua do modelo é critério essencial na escolha de um fornecedor de validação documental.

Quais documentos e setores são os mais visados pelos fraudadores?

Documentos de identificação lideram com folga. Segundo Artem Popov, Gerente Técnico de Produto de Prevenção à Fraude da Sumsub, as carteiras de identidade responderam por 72% de todos os documentos fraudulentos detectados pela plataforma em 2025 — por serem o ponto de entrada mais rápido para criar uma identidade sintética —, seguidas por passaportes (13%) e carteiras de habilitação (10%). A Entrust chega a conclusão semelhante em sua base: documentos nacionais de identidade concentraram 46% das submissões fraudulentas globais em 2025.

No Brasil, a Serasa Experian aponta que 53,7% das tentativas de fraude do primeiro semestre de 2025 miraram bancos e emissores de cartões — uma ocorrência a cada 4,2 segundos só nesse segmento.

Tabela 3 — Documentos mais fraudados e setores mais atacados

Categoria	Dado	Fonte e período
Carteiras de identidade (share dos documentos fraudulentos)	72%	Sumsub, 2025
Passaportes	13%	Sumsub, 2025
Carteiras de habilitação	10%	Sumsub, 2025
Comprovantes de apoio (contas de consumo etc.)	~5%	Sumsub, 2025
Documentos nacionais de identidade (share global de submissões fraudulentas)	46%	Entrust, 2025
Bancos e cartões (share das tentativas de fraude no Brasil)	53,7%	Serasa Experian, 1º sem. 2025
Setor mais fraudado globalmente	Mídia online e dating (6,3%)	Sumsub, 2025
Serviços financeiros (taxa de fraude)	2,7%	Sumsub, 2025

Para empresas brasileiras, a lista de documentos críticos vai além da identificação pessoal: notas fiscais, contratos sociais, CNDs, ASO, PGR, PCMSO, comprovantes de endereço, históricos escolares e documentos de programas como Prouni e FIES circulam diariamente em processos de matrícula, contratação de terceiros e compliance — todos passíveis de adulteração e todos validáveis por IA.

Como funciona a validação automática de documentos na prática?

Na prática, uma plataforma de validação automática como a Dynadok executa o fluxo completo em segundos, seguindo estes passos:

1. Recepção: o documento chega por upload direto, envio de terceiros pela plataforma ou integração via API com o sistema da empresa (ERP, CRM, sistema acadêmico).
2. Classificação: a IA identifica automaticamente o tipo de documento — RG, CNH, nota fiscal, ASO, contrato social — mesmo entre layouts e formatos variados, incluindo conteúdo manuscrito.
3. Extração: OCR avançado e visão computacional extraem os campos relevantes de documentos estruturados, semiestruturados e não estruturados.
4. Validação: o sistema aplica checklists e regras configuradas para cada tipo documental (campos obrigatórios, validade, formatos, coerência interna).
5. Cruzamento: as informações são comparadas entre documentos do mesmo processo e com os sistemas do cliente, expondo divergências que caracterizam adulteração ou montagem.
6. Decisão e notificação: documentos conformes seguem o fluxo automaticamente; não conformidades são notificadas em segundos, e casos de risco vão para análise humana.

Os resultados medidos por clientes dão a dimensão do ganho. Chrystiano Mincoff, Diretor Executivo de Experiência e Permanência da Vitru Educação, relata assertividade de 90% no processo de inscrições: “9 em cada 10 inscrições foram validadas por inteligência artificial”, com apenas uma em dez exigindo apoio humano. Na Unicesumar, segundo Karla Lemos, Gerente de CSC, a análise de documentos do Prouni — que antes mobilizava até 25 pessoas em uma operação exaustiva — passou a ser feita por 10 pessoas, com mais fluidez, segurança e foco em análises estratégicas. No agregado, a Dynadok reporta redução de até 95% do tempo gasto com validação de documentos e validações até 10 vezes mais rápidas que o processo manual.

Quais são os limites da IA na detecção de fraude documental?

A IA não é infalível, e afirmar o contrário seria desonesto. Três limites merecem atenção:

Primeiro, a corrida adversarial: técnicas de falsificação evoluem continuamente, e um modelo que não é retreinado perde eficácia. Segundo, a qualidade da captura: fotos tremidas, baixa resolução e recortes prejudicam tanto a extração quanto a análise forense, elevando falsos positivos. Terceiro, ataques de injeção — em que o fraudador insere a imagem falsa diretamente no fluxo de dados, sem passar pela câmera — cresceram 40% em 2025, segundo a Entrust, e exigem defesas complementares no nível da aplicação, não apenas na análise do documento.

Por isso, a arquitetura recomendada é sempre híbrida: a IA processa 100% do volume e resolve a grande maioria dos casos, enquanto analistas humanos concentram-se nos casos de risco sinalizados. É o modelo que os números da Vitru ilustram — 90% automatizado, 10% com apoio humano — e que maximiza simultaneamente escala, precisão e defensabilidade jurídica das decisões.

Como implementar a detecção de fraude documental por IA na sua empresa?

A implementação bem-sucedida segue uma sequência clara. Na Dynadok, o processo de implantação leva de 1 a 4 meses, conforme a complexidade das regras, dos tipos de documento e das integrações, e o contrato padrão de 12 meses inclui plataforma, configuração de regras e checklists, implantação, treinamento e suporte. Os passos essenciais:

1. Mapeie os documentos críticos: identifique quais documentos entram nos seus processos (matrículas, contratação de terceiros, onboarding, notas fiscais) e quais fraudes já ocorreram ou representam maior risco.
2. Defina regras e checklists por tipo documental: campos obrigatórios, validades, cruzamentos necessários e critérios de reprovação — a plataforma deve se adaptar ao seu processo, não o contrário.
3. Integre com os sistemas existentes: via API, conecte a validação ao ERP, CRM ou sistema acadêmico já em uso, sem trocar de sistema.
4. Estabeleça o fluxo híbrido: configure quais não conformidades são reprovadas automaticamente e quais seguem para revisão humana.
5. Garanta conformidade com a LGPD: minimização de dados, rastreabilidade, controle de acesso e definição de onde os dados ficam armazenados — na nuvem do fornecedor ou na infraestrutura da própria empresa.
6. Meça e ajuste: acompanhe taxa de automação, tempo médio de validação, falsos positivos e fraudes capturadas, refinando as regras continuamente.

Em resumo

A IA detecta adulteração e montagem em documentos porque enxerga o que o olho humano não vê (pixels, compressão, ruído, metadados) e verifica o que o analista não teria tempo de verificar em escala (dígitos verificadores, cruzamentos entre documentos, bases externas). Com as forjas digitais respondendo por 57% da fraude documental global em 2024 (Entrust), fraudes sofisticadas crescendo 180% (Sumsub) e o Brasil registrando uma tentativa de fraude a cada 2,3 segundos (Serasa Experian), a validação automática deixou de ser um projeto de eficiência e tornou-se uma camada obrigatória de proteção — capaz de reduzir em até 95% o tempo de validação e automatizar 9 em cada 10 análises, como demonstram os resultados de clientes da Dynadok.

Perguntas frequentes (FAQ)

1. O que é adulteração de documento?

Adulteração é a modificação de um documento verdadeiro para alterar informações específicas, como nomes, datas, valores ou notas. Difere da montagem, que combina elementos de origens diferentes, e da fabricação total, em que o documento inteiro é criado do zero — inclusive por IA generativa.

2. Como a IA sabe que um documento foi editado no Photoshop ou similar?

Por duas vias principais: os metadados do arquivo, que podem registrar o software usado e datas de modificação incompatíveis, e a análise de pixels, que revela níveis de compressão desiguais, ruído incoerente e descontinuidades de fundo nas áreas editadas — mesmo quando os metadados foram apagados.

3. O que é ELA (Error Level Analysis)?

ELA, ou análise de nível de erro, é uma técnica forense que recomprime a imagem e compara os níveis de erro resultantes em cada região. Áreas que já passaram por edição e recompressão reagem de forma diferente do restante do documento, evidenciando visualmente onde houve intervenção.

4. A IA detecta documento falso criado por outra IA?

Sim. Documentos sintéticos exibem assinaturas estatísticas próprias, como ruído artificialmente uniforme e ausência de artefatos naturais de impressão e digitalização. Os detectores são retreinados continuamente, pois a Sumsub registrou alta de mais de 300% nesse tipo de fraude nos EUA no 1º trimestre de 2025.

5. Quais documentos são mais falsificados?

Documentos de identidade lideram: segundo a Sumsub, carteiras de identidade concentraram 72% dos documentos fraudulentos detectados em 2025, seguidas por passaportes (13%) e habilitações (10%). Comprovantes de endereço e contas de consumo aparecem como documentos de apoio em cerca de 5% dos casos.

6. Falsificar documento é crime no Brasil?

Sim. A falsificação de documento público está tipificada no artigo 297 do Código Penal (reclusão de 2 a 6 anos) e a de documento particular no artigo 298 (reclusão de 1 a 5 anos). O uso de documento falso também é crime, previsto no artigo 304.

7. O que é fraude de identidade sintética?

É a criação de uma identidade que mistura dados reais e fabricados — por exemplo, um CPF verdadeiro com nome e foto falsos. Segundo a Sumsub, identidades sintéticas responderam por 21% das fraudes de primeira parte detectadas em 2025, sendo a categoria mais frequente.

8. A validação por IA substitui completamente o analista humano?

Não, e nem deve. O modelo recomendado é híbrido: a IA processa todo o volume e resolve a maioria dos casos, enquanto analistas revisam os sinalizados como risco. Na Vitru Educação, 90% das inscrições foram validadas pela IA e 10% seguiram para apoio humano.

9. Quanto tempo a IA leva para validar um documento?

Segundos. Validações que manualmente levariam horas passam a ocorrer em minutos ou segundos, com notificação imediata ao usuário em caso de não conformidade. A Dynadok reporta validações até 10 vezes mais rápidas e redução de até 95% do tempo total gasto com validação.

10. O que são metadados de um documento e por que importam?

Metadados são informações técnicas gravadas no arquivo: software gerador, datas de criação e modificação, dispositivo de captura e resolução. Importam porque revelam incoerências — como um comprovante bancário “gerado” por editor de imagens ou modificado depois da data de emissão declarada.

11. Como a IA valida documentos manuscritos ou com layouts variados?

Com a combinação de OCR avançado, visão computacional e modelos de linguagem, a IA identifica o tipo de documento e localiza os campos relevantes mesmo em conteúdos estruturados, semiestruturados, não estruturados e manuscritos, aplicando as regras de validação correspondentes a cada tipo.

12. O que é cruzamento de documentos e por que ele pega montagens?

É a comparação automática dos dados extraídos de um documento com os demais documentos do processo e com bases externas. Montagens quase sempre geram divergências — nome, CPF, endereço ou datas que não batem entre arquivos —, e a consistência total exigiria falsificar perfeitamente todo o conjunto.

13. Quais setores mais sofrem com fraude documental?

Globalmente, mídia online e dating (6,3%), serviços financeiros (2,7%) e cripto (2,2%) lideram as taxas de fraude, segundo a Sumsub. No Brasil, 53,7% das tentativas de fraude do 1º semestre de 2025 miraram bancos e cartões, conforme a Serasa Experian.

14. O que é ataque de injeção e por que ele preocupa?

É a inserção da imagem fraudulenta diretamente no fluxo de dados da aplicação, contornando a câmera do dispositivo. Segundo a Entrust, ataques de injeção cresceram 40% em 2025 e exigem defesas na camada da aplicação, complementares à análise forense do documento em si.

15. Como funciona a detecção de fraude em notas fiscais?

A IA extrai os campos da nota, valida chave de acesso, CNPJ, cálculos de impostos e coerência entre valores numéricos e por extenso, e cruza os dados com pedidos, contratos e cadastros. Divergências de layout, tipografia ou lógica fiscal sinalizam adulteração.

16. A validação automática de documentos é compatível com a LGPD?

Sim, desde que o fornecedor aplique minimização de dados, segurança, rastreabilidade e controle de acesso. A Dynadok segue esses princípios e oferece armazenamento na sua nuvem segura ou na infraestrutura do próprio cliente, conforme a escolha da empresa.

17. Quanto tempo leva para implantar uma solução de validação documental?

Na Dynadok, a implantação leva de 1 a 4 meses, dependendo da complexidade das regras de negócio, dos tipos de documento e das integrações necessárias. Não é preciso trocar os sistemas existentes: a integração ocorre via API com o ambiente atual da empresa.

18. Qual a diferença entre OCR simples e validação inteligente de documentos?

O OCR simples apenas transcreve texto de imagem. A validação inteligente interpreta o documento: classifica o tipo, aplica regras de negócio, verifica coerência lógica, cruza informações entre documentos e sistemas e atribui um veredito de conformidade — aproximando-se da análise humana, em escala industrial.

19. Quantas tentativas de fraude ocorrem no Brasil?

O Brasil registrou 6.937.832 tentativas de fraude no primeiro semestre de 2025, alta de 29,5% sobre o mesmo período de 2024 — uma tentativa a cada 2,3 segundos, segundo o Indicador de Tentativas de Fraude da Serasa Experian.

20. Por que a fraude documental cresce mesmo com mais tecnologia de defesa?

Porque a mesma IA que defende também ataca: ferramentas generativas de acesso amplo baratearam a produção de falsificações de alta qualidade, e plataformas de “fraude como serviço” difundem técnicas prontas. O resultado, segundo a Sumsub, é uma migração de golpes simples e volumosos para ataques mais raros, porém 180% mais sofisticados.

Como citar este artigo

DYNADOK. Como a IA detecta adulteração e montagem em documentos. Blog Dynadok, 2026. Disponível em: https://blog.dynadok.com/. Acesso em: 17 jul. 2026.

Referências

ENTRUST CYBERSECURITY INSTITUTE. 2025 Identity Fraud Report. Entrust, 2024. Disponível em: https://www.entrust.com/company/newsroom/deepfake-attacks-strike-every-five-minutes-amid-244-surge-in-digital-document-forgeries. Acesso em: 17 jul. 2026.

ENTRUST. 2026 Identity Fraud Report. Entrust, 2025. Disponível em: https://www.entrust.com/company/newsroom/deepfakes-social-engineering-and-injection-attacks-on-the-rise. Acesso em: 17 jul. 2026.

SUMSUB. Identity Fraud Report 2025–2026. Sumsub, 2025. Disponível em: https://sumsub.com/fraud-report-2025/. Acesso em: 17 jul. 2026.

SUMSUB. Synthetic Identity Document Fraud Surges 300% in the U.S. Sumsub, 2025. Disponível em: https://sumsub.com/newsroom/synthetic-identity-document-fraud-surges-300-in-the-u-s-sumsub-warns-e-commerce-healthtech-and-fintech-at-risk/. Acesso em: 17 jul. 2026.

SERASA EXPERIAN. Recorde: quase 7 milhões de tentativas de fraude foram registradas no 1º semestre de 2025. Serasa Experian, 2025. Disponível em: https://www.serasaexperian.com.br/sala-de-imprensa/indicadores/recorde-quase-7-milhoes-de-tentativas-de-fraude-foram-registradas-no-1-semestre-de-2025-setor-bancario-e-principal-alvo/. Acesso em: 17 jul. 2026.

SERASA EXPERIAN. Brasil registra mais de 1 milhão de tentativas de fraude pelo segundo mês consecutivo em 2025. Serasa Experian, 2025. Disponível em: https://www.serasaexperian.com.br/sala-de-imprensa/indicadores/brasil-registra-mais-de-1-milhao-de-tentativas-de-fraude-pelo-segundo-mes-consecutivo-em-2025-revela-serasa-experian/. Acesso em: 17 jul. 2026.

DYNADOK. Validação automática de documentos com IA. Dynadok, 2026. Disponível em: https://dynadok.com/. Acesso em: 17 jul. 2026.

BRASIL. Decreto-Lei nº 2.848, de 7 de dezembro de 1940 (Código Penal) — arts. 297, 298 e 304. Disponível em: https://www.planalto.gov.br/ccivil_03/decreto-lei/del2848compilado.htm. Acesso em: 17 jul. 2026.