Movimento acompanha aumento do uso fraudulento de ‘deepfake’ no setor; só no primeiro trimestre deste ano, perdas geradas por esse tipo de crime no segmento somaram mais de R$ 34 bilhões. Criptomoedas / Bitcoin / Ethereum
Reuters
As perdas no mercado de criptomoedas por operações fraudulentas já totalizam US$ 79,1 bilhões (o equivalente a R$ 429,4 bilhões) desde o início de 2022. Os dados foram divulgados nesta quinta-feira (27) pela corretora de criptomoedas Bitget.
Segundo o estudo, o movimento acompanha o crescimento de 245% no número total de fraudes relacionadas a “deepfake” registrado no primeiro trimestre deste ano em relação ao mesmo período de 2023.
Deepfake é uma técnica que permite alterar um vídeo ou foto com ajuda de inteligência artificial (IA).
Com ela, o rosto da pessoa que está em cena pode ser trocado pelo de outra, por exemplo. Ou aquilo que a pessoa fala pode ser modificado. Isso é possível com o uso de aplicativos criados com essa finalidade. Entenda no vídeo abaixo como funciona o deepfake.
Para a presidente da Bitget, Gracy Chen, há uma presença cada vez maior de deepfakes no mercado cripto, e há pouco que o setor possa fazer para deter esse tipo de crime “sem educação e conscientização adequadas”.
“A vigilância dos utilizadores e a sua capacidade de discernir fraudes de ofertas reais ainda é a linha de defesa mais eficaz contra esses crimes, até que seja implementado um quadro jurídico e de segurança cibernética abrangente à escala global”, afirma a executiva, em nota.

Entre as perdas registradas nos três primeiros meses deste ano, cerca de US$ 6,3 bilhões (R$ 34,2 bilhões) estão relacionadas a fraudes com uso de deepfake, quase metade do registrado em quase todo o ano de 2022, de US$ 13,8 bilhões (R$ 74,9 bilhões).
“Supondo que essa tendência [de alta no número de fraudes relacionadas a deepfake] persista nos próximos trimestres, ela pode levar a uma perda total anual de US$ 25,1 bilhões [cerca de R$ 136,3 bilhões] em 2024”, indica a empresa em relatório.
Caso essa previsão se concretize, o número representaria um novo recorde e ultrapassaria as perdas dos dois anos anteriores somadas.
Ainda de acordo com o estudo, as perdas por esse tipo de fraude devem continuar crescendo caso não haja uma “intervenção regulatória”, podendo afetar não somente o mercado de criptomoedas, mas toda a indústria financeira.
A estimativa é que, sem medidas efetivas, esse tipo de crime pode responder por 70% das perdas no mercado de criptomoedas até 2026.
Entre os crimes com uso de deepfake identificados no mercado de criptomoedas, estão:
Roubo de identidade e falsidade ideológica;
Golpes e esquemas fraudulentos;
Manipulação de mercado;
Fraude em investimentos;
Resgate e extorsão;
Ataques de engenharia social – quando um criminoso usa influência e persuasão para enganar e manipular pessoas e obter senhas de acesso;
Falsos anúncios legais ou regulatórios;
Captação ilícita de recursos;
Imitação em realidade virtual e metaverso, entre outros.
Segundo o estudo, os fraudadores se aproveitam da dinâmica do mercado cripto para agir. Isso porque vários fatores podem influenciar a flutuação de valor das criptomoedas, tais como a declaração de um influenciador, uma notícia ou a atualização sobre o status financeiro de um projeto, por exemplo.
“O surgimento de novos métodos de proteção não impediu que os invasores continuassem a criar novos esquemas de fraude”, indica o relatório da Bitget.
O estudo ainda indica:
A combinação de eventos de hackers em contas do YouTube, operações com inteligência artificial e deepfakes;
a criação de identidades virtuais para estabelecer contas fictícias e obter acesso não autorizado a outras contas; e
o uso de deepfake para simular um volume maior de negociações de determinado ativo, aumentando o apetite de investidores e beneficiando fraudadores.
“O desenvolvimento de novas técnicas para identificação de fotos, vídeos e áudio falsos podem ajudar a mitigar as perdas resultantes do uso fraudulento de deepfake durante os períodos de alta do mercado”, conclui o estudo.
G1 explica o que é deepfake
G1 Explica: Deepfake