Um estudo recente realizado pela Akamai aponta que a geração z, composta por pessoas nascidas entre 1995 e 2010, é a mais vulnerável a golpes digitais. Apesar de serem nativos digitais, o número de jovens entre 18 e 29 anos vítimas de crimes cibernéticos é 17% maior em comparação com a geração boomer, que inclui indivíduos nascidos logo após a Segunda Guerra Mundial.
Principais golpes afetam hábitos de consumo
Thiago Bertacchini, head de vendas da Mangopay, empresa especializada em prevenção de fraudes digitais, explica que os golpes que atingem a geração z estão intimamente ligados aos seus hábitos de navegação e consumo. “Devido à exposição diária à internet e ao consumismo exacerbado, impulsionado pelo excesso de publicidade e pela facilidade de efetuar compras online, práticas como sites de produtos fraudulentos, golpes de delivery e phishing (roubo de dados) são mais frequentes nesse grupo”, comenta Bertacchini.
Prevenção e atenção redobrada
A evolução das tecnologias utilizadas pelos golpistas tem se adaptado ao comportamento da geração z, tornando as fraudes cada vez mais difíceis de serem detectadas. Bertacchini destaca que, para evitar golpes de compras, é crucial verificar o destinatário das transações. Em relação aos golpes de delivery, como o da “maquininha”, ele ressalta a importância de garantir que o pagamento seja feito exclusivamente dentro do aplicativo, utilizando cartões ou PIX, e de sempre exigir comprovantes após a entrega.
Quando se trata de roubo de dados, frequentemente realizados por meio de links maliciosos em emails e mensagens de texto, a recomendação é não clicar em URLs encurtadas ou em links que sugerem urgência, como pendências financeiras. “É sempre melhor conferir diretamente no site oficial da empresa ou órgão responsável”, orienta o especialista.
Tecnologia avançada para prevenção de fraudes
Para reforçar a segurança, Bertacchini sugere a adoção de autenticação em dois fatores e, quando possível, o uso de desbloqueio por biometria ou reconhecimento facial em contas bancárias e aplicativos. “O objetivo é dificultar o acesso dos criminosos a áreas sensíveis dos nossos dispositivos, proporcionando uma segurança maior ao usuário, mesmo em situações de exposição a fraudes”, finaliza.
A Mangopay utiliza uma tecnologia proprietária chamada “Know Your User – KYU™”, que emprega machine learning para prevenir fraudes, analisando mais de 5.500 características de biometria comportamental dos usuários. Empresas como Azul, Grupo Boticário e BlaBlaCar já utilizam essa solução para tomar decisões rápidas e baseadas em dados.
