Glossário de fraude visual. Os termos, explicados em poucas linhas.
As palavras que aparecem quando se fala de fotos falsas usadas como prova: que tipos de imagem existem, como são detectadas e que formas a fraude assume.
Equipe Vouch23 de outubro de 2026Leitura de 6 minutos
Tipos de imagem falsa
Fraude visual
Usar uma imagem falsa ou enganosa como prova para obter um pagamento, um reembolso ou um benefício. Mais em o que é fraude visual.
Imagem gerada com IA
Uma imagem criada do zero por um modelo a partir de uma instrução de texto. Não existe uma foto original por trás.
Imagem editada com IA
Uma foto real em que uma ferramenta de IA adiciona, apaga ou muda algo, como um amassado, uma mancha ou um objeto.
Shallowfake
Uma foto ou um vídeo real com uma edição pontual e simples: um retoque, um corte ou uma mudança de contexto. Mais em o que é shallowfake.
Cheapfake
Sinônimo de shallowfake. O termo se popularizou em 2019 para nomear as manipulações feitas com software barato ou sem software.1
Deepfake
Uma imagem, um áudio ou um vídeo gerado ou alterado com IA para criar algo que não existiu, como um rosto ou uma cena.
Foto reciclada
Uma imagem real tirada da internet, de redes, de um anúncio de venda ou de outra reclamação, e apresentada como prova de um fato novo.
Cena montada
Uma situação preparada para a foto, como um dano encenado ou uma miniatura fotografada como se fosse um objeto real.
Contexto falso
Uma foto real apresentada como se fosse de outro dia, de outro lugar ou de outro pedido.
Como se detecta
Metadados
Os dados guardados dentro do arquivo de uma foto: data, aparelho, localização e programa de edição. Muitas redes e apps de mensagem os apagam,2 por isso algumas plataformas exigem fotos com data, hora e localização.3
EXIF
O formato mais comum de metadados nas fotos de câmeras e celulares.
C2PA
Padrão aberto, criado em 2021, que assina uma imagem com informações sobre como ela foi criada e editada.4 Mais em o que é C2PA.
Credenciais de conteúdo
O nome com que o padrão C2PA é conhecido pelo público. São verificadas com a ferramenta Verify.5
Marca d’água invisível
Um sinal oculto nos pixels que identifica uma imagem como gerada com IA. A do Google se chama SynthID e só reconhece o que foi criado com suas ferramentas.6
Busca reversa de imagens
Buscar uma foto a partir da própria imagem, com ferramentas como Google Lens ou TinEye, para saber se ela já existia.
Análise de nível de erro (ELA)
Uma técnica que compara a compressão das diferentes áreas de uma imagem para apontar possíveis edições. Falha com fotos comprimidas várias vezes.7
Detector de imagens com IA
Um modelo treinado para estimar se uma imagem foi gerada com IA. Perde precisão com fotos comprimidas e com geradores que não conhece.
Score de risco
Uma pontuação que resume quão suspeita é uma foto, por exemplo de 0 a 100, idealmente com o motivo.
Revisão humana
A etapa em que um especialista revisa os casos duvidosos com as provas organizadas e decide.
Passo a passo, no guia para saber se uma foto foi gerada ou editada com IA.
Tipos de fraude
Abuso de reembolsos
Pedir um reembolso com uma reclamação falsa ou exagerada. É o tipo de fraude mais difundido do comércio online.8
Abuso de políticas
Aproveitar as regras de devolução, garantia ou compensação de uma empresa para obter um benefício que não cabe.
Fraude de primeira pessoa
A fraude cometida pelo próprio cliente, com sua identidade real, em vez de um terceiro que rouba uma conta.
“Não chegou”
Reclamar que um pedido não foi recebido quando ele chegou. É a forma mais comum de abuso de reembolsos.
Wardrobing
Comprar um produto, usá-lo e devolvê-lo como se fosse novo.9
Reembolso como serviço
Grupos que pedem reembolsos fraudulentos em nome de outros em troca de uma porcentagem.10
Prova de entrega falsa
Uma foto gerada ou reutilizada para simular que um pedido foi entregue.11
Contas múltiplas
Uma mesma pessoa que abre várias contas para multiplicar reembolsos ou promoções.
Conluio
Duas partes, como um entregador e um cliente, que combinam declarar um problema que não existiu.
Operação
Autovistoria
Quando o cliente tira e envia as fotos do bem, por exemplo do seu carro em um sinistro, em vez de uma vistoria presencial.
Reembolso instantâneo
Devolver o dinheiro antes de receber ou conferir o produto, com a foto como única prova.
Chargeback
A devolução de um pagamento ordenada pelo banco ou pela bandeira do cartão quando o cliente contesta uma compra.
Como a Vouch resolve
A Vouch é uma plataforma de detecção de fraude visual. Analisa cada foto em menos de 30 segundos com três camadas: detecção de imagens geradas ou editadas com IA, busca da imagem na internet e em reclamações anteriores, e o contexto do cliente. Entrega um score de risco de 0 a 100 com o motivo, e os casos cinzentos vão para um especialista. Funciona pela Vouch Web, sem integrar nada, ou via API.
Perguntas frequentes
Qual é a diferença entre um shallowfake e um deepfake?
O deepfake é gerado ou alterado com IA para criar algo que não existiu. O shallowfake parte de uma foto real e faz uma edição pontual, como adicionar um dano ou trocar uma placa.
O que são os metadados de uma foto?
São os dados guardados dentro do arquivo: data, aparelho, localização e o programa que a editou. Ajudam a verificar uma foto, mas muitos apps de mensagem e redes sociais os apagam, e eles podem ser modificados.
O que é abuso de reembolsos?
É pedir um reembolso com uma reclamação falsa ou exagerada: que o pedido não chegou, chegou danificado ou estava errado. É o tipo de fraude mais difundido do comércio online.
Fontes
Este glossário se baseia apenas em fontes públicas; todos os dados são verificáveis.
- Data & Society. Deepfakes and Cheap Fakes: The Manipulation of Audio and Visual Evidence (set 2019)
- IPTC. IPTC study shows some social media networks remove rights information from photos (mar 2013)
- Turo. Reporting damage | Hosts
- C2PA. Technology and media entities join forces to create standards group aimed at building trust in online content (fev 2021)
- Content Authenticity Initiative. Using the Verify tool
- Google. SynthID Detector — a new portal to help identify AI-generated content (mai 2025)
- 29a.ch. Image Error Level Analysis with HTML5 (abr 2012)
- Merchant Risk Council. 2026 Global eCommerce Payments & Fraud Report (mar 2026)
- Retail Rewired. Forter: Retailers report rising returns fraud, with 80% of fake claims fuelled by AI evidence (jun 2026)
- Sourcing Journal (WWD). Amazon Lawsuit Names 27 Defendants Running Global Refund Fraud Scheme (dez 2023)
- TechCrunch. DoorDash says it banned driver who seemingly faked a delivery using AI (jan 2026)