Golpistas usavam deepfakes em videochamadas para imitar mulheres reais, enganando vítimas a investirem em plataforma fraudulenta de criptomoedas online.
Um golpe sofisticado utilizando vídeos criados por inteligência artificial, conhecidos como deepfakes, resultou em um prejuízo de mais de US$ 46 milhões (cerca de R$ 250 milhões) às vítimas em toda a Ásia. Esse golpe envolvia um esquema de romance falso, onde os criminosos utilizavam vídeos falsos para enganar homens.
O golpe foi uma fraude bem planejada, que utilizou a tecnologia de deepfakes para criar vídeos convincentes e enganar as vítimas. A trapaça foi tão bem executada que muitas vítimas não perceberam que estavam sendo enganadas. O uso de inteligência artificial para criar vídeos falsos é um exemplo de como a tecnologia pode ser usada para fins nefastos. A importância de estar atento a esses tipos de golpes é fundamental para evitar prejuízos financeiros e emocionais.
O Golpe da Falsa Namorada de IA
A polícia de Hong Kong prendeu 27 suspeitos de integrar uma quadrilha responsável por um golpe que usava videochamadas falsas para atrair as vítimas e convencê-las a investir em uma plataforma fraudulenta de criptomoedas. Esse tipo de fraude tem se tornado cada vez mais comum, utilizando a tecnologia de deepfakes para criar vídeos incrivelmente realistas, dificultando a identificação da falsidade.
Celebridades como Pedro Bial, William Bonner, Drauzio Varella, Cesar Tralli e Anitta tornaram-se vítimas de golpes que usam deepfakes para fins publicitários enganosos. No caso do golpe da ‘namorada de IA’, os deepfakes foram usados para enganar as vítimas, fazendo-as acreditarem que estavam conversando com mulheres reais, mesmo durante videochamadas.
Apesar de participarem de videochamadas, as vítimas continuaram acreditando que estavam construindo um relacionamento romântico com mulheres supostamente superiores. ‘Os golpistas criavam perfis falsos em redes sociais, utilizando deepfakes para se passar por mulheres ‘atraentes’ em videochamadas’, disse o superintendente sênior Fang Chi-kin, chefe da unidade regional de crimes de New Territories South, em Hong Kong.
A Trapaça do Golpe
Os golpistas, com idades entre 21 e 34 anos, iniciavam conversas com as vítimas, construindo relacionamentos online e cultivando uma sensação de intimidade e confiança. ‘Eles enviavam fotos geradas artificialmente usando IA para criar perfis atraentes em termos de aparência, personalidade, ocupação, educação e outros aspectos’, explicou o superintendente.
Uma vez estabelecida a confiança, os golpistas introduziam as vítimas a oportunidade de investimento em criptomoedas por meio de uma plataforma falsa. ‘Eles apresentavam registros de transações e lucros fabricados, alegando grandes retornos sobre os investimentos’, disse Chi-kin. ‘Eles chegavam a discutir planos futuros com as vítimas, criando uma falsa sensação de felicidade para incentivá-las a continuar investindo para um futuro compartilhado.’
A quadrilha era altamente organizada, dividida em departamentos responsáveis por diferentes etapas do golpe. Eles utilizavam manuais de treinamento com instruções detalhadas sobre como abordar as vítimas, criar personas convincentes e ganhar sua confiança. ‘Esses manuais descreviam como abordar diferentes tipos de vítimas e ofereciam orientação sobre a criação de personas e o envolvimento em conversas para fazer as vítimas gostarem e confiarem neles, especialmente em relação a estratégias de investimento’, disse o superintendente Iu Wing-kan, da unidade de crimes de New Territories South.
A Investigação e as Prisões
A polícia de Hong Kong iniciou a investigação após receber denúncias de vítimas do golpe. Em uma operação realizada em um galpão industrial em Hung Hom, os policiais prenderam 27 suspeitos, incluindo graduados em mídia digital e tecnologia de universidades locais, que eram responsáveis por criar os perfis falsos e realizar as videochamadas. A polícia também apreendeu equipamentos e documentos relacionados ao golpe, incluindo manuais de treinamento e registros de transações.
Fonte: @ Estadão
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