Smart Engines e INTELLECT: falsificações de documentos na Rússia crescem 338%
A Smart Engines e a firma de advocacia INTELLECT lançaram a quarta edição anual do relatório sobre fraudes com documentos falsos. Em 2025, o Ministério do Interior da Rússia (MVD) registrou 1 739 crimes enquadrados no art. 327 do Código Penal russo, contra 397 no ano anterior. O aumento é de 338%, o maior em sete anos. A estimativa mínima para o mercado ilegal de documentos de identidade falsos chegou a 2,6 bilhões de rublos. Os autores também descrevem esquemas com IA generativa e tecnologias para detectar falsificações. • Alta nos casos do art. 327 do Código Penal russo: 4,4 vezes em um ano. • Mercado de documentos de identidade falsos: a partir de 2,6 bilhões de rublos. • O relatório foi escrito por uma desenvolvedora de sistemas de reconhecimento, o que convém levar em conta na leitura.
Processado por IA de Habr AI; editado por Hamidun News
O número de crimes registrados pelo MVD com base no art. 327 do Código Penal russo (falsificação, fabricação e venda de documentos falsos) cresceu 338% em 2025: de 397 para 1 739 casos. É o maior valor em sete anos. A conclusão é da Smart Engines, desenvolvedora de tecnologias de reconhecimento de documentos, e da firma de advocacia INTELLECT, na quarta edição anual do relatório sobre fraudes com documentos falsos. A estimativa mínima para o mercado ilegal de documentos de identidade falsos chegou a 2,6 bilhões de rublos.
A conta é simples. Em um ano, a estatística subiu 4,4 vezes, com 1 342 casos registrados a mais. Os autores classificam a situação como uma piora séria, e, pelos números, é difícil discordar.
O que o relatório registrou
Pelo anúncio no Habr, o estudo se baseia nas estatísticas oficiais do MVD. O volume do mercado negro de documentos de identidade falsos foi estimado à parte. O relatório tem três blocos:
- 1 739 crimes registrados com base no art. 327 do Código Penal russo em 2025, contra 397 no ano anterior;
- +338% em relação ao ano anterior, o maior valor em sete anos de observação;
- a partir de 2,6 bilhões de rublos: estimativa mínima do mercado de documentos de identidade falsos;
- quarta edição da série, ou seja, os dados foram coletados ao longo do tempo, e não em um único ano;
- análise de novos esquemas com IA generativa e de tecnologias para detectar falsificações.
Onde entra a IA generativa
No anúncio, os autores apenas mencionam "novos esquemas com IA generativa". Os detalhes ficaram na versão completa do relatório, e recontar o que não consta na parte aberta seria incorreto. Pela prática geral do setor, sabe-se quais cenários são mais discutidos: síntese de fotos para documentos, edição de escaneamentos e fotos de passaportes, troca de imagem na identificação remota. As proporções e os mecanismos concretos devem ser buscados no próprio estudo.
Ressalvas sobre os números
A primeira ressalva diz respeito ao artigo do Código Penal. O art. 327 é mais amplo do que o tema dos documentos de identidade falsos e abrange diferentes tipos de documentos. Não dá para atribuir todo o aumento às redes neurais.
A segunda: o MVD contabiliza crimes registrados. Essa estatística é afetada tanto pelo aumento real das falsificações quanto pela intensidade com que elas são detectadas e viram processos. Se bancos, operadoras e serviços adotam verificações automáticas, o número de casos descobertos cresce mesmo que a quantidade de tentativas continue a mesma.
A terceira: o relatório foi produzido por um fornecedor que vende soluções de verificação de documentos. Isso não invalida os dados do MVD, mas a estimativa de 2,6 bilhões de rublos é apresentada como mínima, e a metodologia de cálculo merece leitura atenta.
O que as empresas devem fazer
Para negócios com identificação remota (bancos, instituições de microcrédito, operadoras de telefonia, serviços de aluguel e de entrega), as conclusões são práticas:
- Verificar não só os dados dos campos, mas também sinais de falsificação na própria imagem: elementos de segurança, vestígios de refotografia de tela, montagem.
- Conferir o documento em bases externas e comparar a foto com a selfie em modo de verificação de vivacidade (liveness).
- Guardar as imagens originais e os logs das verificações, para analisar casos controversos e retreinar as regras.
- Medir a taxa de falsificações não detectadas e de recusas indevidas no próprio fluxo, e não pelos números das apresentações do fornecedor.
- Revisar o modelo de ameaças pelo menos uma vez por ano: a geração de imagens fica mais barata, e o nível de verificação que bastava ontem pode se mostrar baixo demais.
O texto completo do relatório foi publicado no Habr. Se ele trouxer uma divisão por tipos de documento e canais de ataque, é essa divisão que mostrará qual parcela do crescimento está ligada às redes neurais.
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