Investigações Revelam Esquema Organizado Que Enganou Vítimas com Identidades Falsas
(Foto: Divulgação)
A polícia de Hong Kong desmantelou um elaborado esquema criminoso conhecido como “golpe do amor”, que resultou em um prejuízo impressionante de US$ 46 milhões (quase R$ 260 milhões). Os golpistas utilizaram tecnologia de deepfake para enganar suas vítimas, que eram majoritariamente homens de Taiwan, Cingapura e até mesmo da Índia.
Até agora, 27 suspeitos, com idades entre 21 e 34 anos, foram presos. A maioria deles é formada em mídia digital e tecnologia, e teriam sido recrutados pela gangue durante seus estudos em universidades locais. O esquema operou por cerca de um ano, e a polícia conseguiu recuperar mais de 100 celulares, cerca de US$ 26 mil (pouco mais de R$ 146 mil) em dinheiro e vários relógios de luxo.
O uso de deepfakes no golpe permitiu que os criminosos criassem conteúdos de vídeo e áudio realistas, adotando identidades falsas para enganar suas vítimas. O processo geralmente começava com uma mensagem de texto de um suposto remetente feminino, alegando ter adicionado o número errado por engano. A partir daí, os golpistas iniciavam romances online, dedicando meses para construir a confiança necessária antes de persuadir as vítimas a investirem em sites de criptomoeda fraudulentos.
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A organização por trás do golpe era meticulosa, com uma estrutura dividida em departamentos que cuidavam de diferentes etapas do processo. Para garantir a eficácia, os integrantes do grupo seguiriam um manual de treinamento que os instruía a explorar a "sinceridade e emoção da vítima". As etapas incluíam entender a visão de mundo da vítima, criar dificuldades fictícias para ganhar confiança e, por fim, apresentar um "futuro brilhante" que incentivava o investimento.
Com o uso de deepfake identificado pelas autoridades, o esquema foi finalmente desarticulado, revelando a sofisticação e a audácia dos criminosos. O caso destaca não apenas o potencial prejudicial da tecnologia de deepfake, mas também a importância de estar atento a fraudes online, especialmente em interações que envolvem sentimentos e confiança.
