Imagine um usuário que acessa sua plataforma sempre do mesmo local, realizando transações de baixo valor. De repente, um login acontece de uma outra região do país, seguido de uma transação de alto valor. O sistema deve tratar essa atividade como legítima ou suspeita? Sem um monitoramento eficaz de padrões suspeitos, essa pode ser uma decisão difícil – e custosa.

É aqui que a análise de comportamento, aliada a machine learning e inteligência artificial, entra em cena. Com a capacidade de detectar anomalias em tempo real, essas soluções ajudam a prevenir fraudes antes que elas causem prejuízo.

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Monitoramento de padrões suspeitos e o risco dos ataques de ATO

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Os ataques de Account Takeover (ATO), nos quais fraudadores assumem o controle de contas legítimas, são uma das principais ameaças na economia digital. Eles acontecem por meio de técnicas como:

• Phishing – Enganando usuários para obter credenciais.
• Força bruta – Testando múltiplas senhas até encontrar a correta.
• Uso de credenciais vazadas – Explorando senhas expostas em outras plataformas.

Estudos indicam que 30% dos adultos já tiveram uma conta online hackeada e que o custo médio para mitigar um ataque de ATO pode ultrapassar R$ 1.000 por incidente. Monitorar padrões suspeitos de comportamento é essencial para evitar esses ataques e proteger usuários e empresas.

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Confira também: Account Takeover (ATO): saiba o que é e como evitar a invasão de contas

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Como identificar padrões suspeitos?

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O monitoramento de padrões suspeitos permite detectar atividades que fogem do comportamento usual do usuário. Exemplos incluem:

• Mudança de localização repentina – Um usuário que sempre acessa do Brasil, mas que, de repente, faz login do exterior e tenta uma transação grande.
• Dispositivo desconhecido – Um novo dispositivo acessando a conta sem histórico anterior.
• Velocidade anormal de interação – Um usuário navegando de maneira atípica, o que pode indicar automação por bots.
• Uso de VPNs ou proxies suspeitos – Tentativas de login vindas de redes que escondem a identidade real do usuário.

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Como agir diante de padrões suspeitos sem prejudicar a experiência do usuário

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Ao identificar um comportamento incomum, a prioridade deve ser manter a segurança sem comprometer a experiência do usuário. Para isso, o ideal é adotar um monitoramento passivo, que detecta riscos de forma discreta, e recorrer a verificações ativas apenas quando realmente necessário.

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Monitoramento passivo: segurança sem fricção

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A melhor forma de evitar fraudes sem afetar usuários legítimos é utilizar técnicas que analisem padrões de comportamento continuamente, sem exigir ações extras do usuário. Algumas abordagens eficazes incluem:

• Aprendizado de comportamento – O sistema compreende o uso típico do usuário e só aciona verificações extras quando há desvios significativos.
• Reconhecimento de dispositivos confiáveis – Se um dispositivo já foi autenticado anteriormente, novos acessos podem ocorrer sem bloqueios adicionais.
• Detecção de bots e automação maliciosa – Algoritmos analisam o modo de navegação para diferenciar usuários reais de ataques automatizados.

Essas estratégias permitem que a maioria das interações aconteça sem interrupções, melhorando a experiência do cliente sem comprometer a segurança.

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Verificações ativas: quando é necessário intervir

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Se o monitoramento passivo detectar um risco real, aí sim é o momento de acionar medidas ativas para impedir fraudes:

• Autenticação multifator (MFA) – Solicitação de um código enviado ao celular ou autenticação biométrica para garantir que o usuário é legítimo.
• Revalidação de informações – Pedido de confirmação extra em transações incomuns ou logins suspeitos.
• Inteligência de dispositivos – Análise do ambiente de acesso para identificar sinais de fraude antes de permitir ações sensíveis.

Esse modelo dinâmico e inteligente mantém a segurança elevada sem criar obstáculos desnecessários para clientes confiáveis.

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Confira também: O que é e como funciona a MFA (Autenticação Multifator)?

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Smart Auth: a solução da Certta para monitoramento de padrões suspeitos

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O monitoramento de padrões suspeitos é um pilar essencial da segurança digital. A Smart Auth, solução da Certta para prevenção de ATO, oferece uma abordagem robusta ao combinar:

• Monitoramento contínuo de padrões suspeitos para identificar riscos em tempo real.
• Inteligência de dispositivos para bloquear acessos suspeitos evitando impactar usuários legítimos.
• Autenticação avançada para reforçar a segurança quando necessário.

Com essa abordagem, empresas podem reduzir fraudes, proteger contas e manter a confiança dos clientes.

Para saber mais sobre a solução Smart Auth, baixe nosso solution brief ou fale com um de nossos especialistas e conheça casos reais em que a solução foi essencial para garantir mais segurança, impedir fraudes e proteger a experiência dos usuários.