Por que o crescimento do e-commerce em 2026 depende da invisibilidade da segurança

O consumidor atual pesquisa, compara, paga e recebe transitando constantemente entre canais físicos e digitais, abrangendo categorias que antes eram exclusivas do varejo presencial. Com a consolidação de meios de pagamento instantâneos, como o Pix, o intervalo temporal entre a intenção de compra e a concretização da transação foi reduzido a poucos segundos.

Essa aceleração otimizou a eficiência e a conveniência, mas restringiu drasticamente a janela disponível para o processamento de riscos. Consequentemente, as operações dentro de motores de decisão, como modelos antifraude, tornaram-se mais sensíveis e rápidas, uma vez que o resultado final sobre a transação é, muitas vezes, imediato e irreversível.

Na prática, esse cenário expõe um dilema operacional recorrente: bloquear demais amplia falsos positivos, frustração e abandono; bloquear de menos eleva perdas financeiras e risco reputacional. 

A segurança digital, portanto, deixa de ser um problema isolado e passa a impactar diretamente a experiência do cliente, a receita e a confiança; três variáveis centrais para o crescimento sustentável do setor.

Esse dilema se intensifica à medida que o canal digital se consolida como dominante. Dados da Serasa Experian (2026) indicam que o varejo brasileiro registrou uma tentativa de fraude a cada dois minutos em 2025, representando uma alta de 4,1% em relação ao ano anterior.

No mesmo sentido, o Identity Fraud Report 2026, da Veriff, alerta que as ameaças aos negócios digitais persistem em crescimento, impulsionadas pela sofisticação de ataques gerados por tecnologias automatizadas. 

No Brasil, o cenário é crítico: levantamento divulgado pelo Inforchannel aponta que o uso de deepfakes em tentativas de fraude cresceu 126% em 2025, sendo o país responsável por 39% dessas ocorrências na América Latina.

Diante desse cenário, a pergunta central deixa de ser “como detectar padrões de ataque” e passa a ser como configurar o sistema para que o motor de decisão processe os modelos estatísticos em tempo real, aplicando as diretrizes de negócio sem penalizar o cliente legítimo. É a partir dessa necessidade técnica que a segurança invisível torna-se uma relevância estratégica para o e-commerce em 2026.

Abordagens de segurança digital na jornada do cliente

Nem sempre é fácil decidir quanto controle aplicar em cada ponto da jornada do cliente. 

Organizações semelhantes adotam abordagens diferentes porque enfrentam restrições diversas: níveis de risco aceitável, exigências regulatórias, maturidade analítica, capacidade de automação do sistema e tolerância ao impacto de falsos positivos. 

Dentro desse cenário, duas grandes abordagens se destacam: a segurança explícita, baseada em controles visíveis, e a segurança invisível, que opera silenciosamente em segundo plano.

Segurança explícita (alto atrito) 

A segurança explícita caracteriza-se por métodos de verificação perceptíveis ao usuário. Ela envolve a execução de protocolos visíveis, como autenticação em dois fatores (2FA), captura de documentos, biometria facial (liveness check), códigos via SMS ou confirmações manuais.

Esse tipo de abordagem é comum em processos de transações de alto valor ou operações com elevado risco reputacional. Nesses cenários, a prioridade é garantir controle e rastreabilidade.

O principal benefício da segurança explícita é a previsibilidade. As regras são claras, as etapas seguem um fluxo linear e as decisões costumam ser mais fáceis de explicar e auditar, o que é essencial em ambientes regulados.

O custo dessa abordagem aparece na experiência do cliente. Quanto mais etapas e interrupções, maior a chance de desistência, queda de conversão e aumento de frustração do usuário. 

Ao aplicar o mesmo nível parâmetros de verificação uniformes, o motor de decisão pode classificar usuários legítimos dentro de critérios de suspeição, elevando o custo de aquisição e o churn. Isso ocorre porque, ao adotar parâmetros uniformes, o motor de decisão opera sob uma zona de indiferença estatística. Sem segmentação, o sistema aplica o mesmo cut-off (ponto de corte) para comportamentos distintos. Assim, um usuário legítimo realizando uma compra atípica (como uma transação de alto valor em um horário alternativo) é processado sob as mesmas métricas de um ataque automatizado, resultando em um falso positivo que eleva o churn.

Segurança invisível (baixo atrito)

A segurança invisível opera de forma distinta. Em vez de exigir inputs manuais do usuário, o sistema processa o risco de forma contínua, utilizando modelos treinados para identificar padrões de comportamento e contexto, como telemetria de dispositivos, geolocalização, horários e histórico de interações.

Nesta abordagem, o rigor técnico é mantido nos bastidores, sem interromper o fluxo do usuário legítimo. Quando os dados processados pelo modelo geram um score dentro dos limites de aceitação (cut-offs) definidos no motor de decisão, a transação é liberada de forma fluida.

Esse modelo é comum em operações de alto volume, pagamentos instantâneos e interfaces mobile, onde a latência ou a fricção impactam diretamente a conversão. 

O desafio reside no “bloqueio silencioso”. Trata-se de resultados gerados pelo sistema que, embora baseados em correlações estatísticas precisas, podem ser difíceis de auditar e investigar, pois exigem alta visibilidade sobre os dados e a interpretabilidade dos modelos.

Essa dificuldade de auditoria ocorre porque o modelo pode identificar sinais técnicos, como o uso de uma rede VPN ou uma mudança súbita de comportamento de compra, que são estatisticamente correlacionados a riscos, mas que também fazem parte da rotina de usuários legítimos. Sem o ajuste fino dos cut-offs no motor de decisão, o sistema acaba por classificar esses clientes idôneos dentro de critérios de suspeição.

Segurança como avaliação contínua: O framework CARTA (Gartner)

A ideia de alternar entre segurança explícita e segurança invisível não surgiu por acaso. Ela foi formalizada por Gartner por meio do framework CARTA, sigla para Continuous Adaptive Risk and Trust Assessment. Este modelo estabelece a avaliação contínua e adaptativa de risco e confiança como substituta dos modelos de verificação estática.

O framework CARTA introduz uma mudança na lógica operacional: em vez de concentrar o processamento de dados em pontos fixos e isolados, como o login, o cadastro ou o checkout, o risco é quantificado estatisticamente ao longo de toda a jornada do usuário.

Na prática, isso significa que a segurança deixa de funcionar como um “portão” que apenas libera ou bloqueia o acesso e passa a funcionar como um fluxo contínuo de análise de sinais. O sistema monitora a telemetria e o comportamento durante a sessão, processando variáveis como: padrões de navegação; contexto técnico (dispositivo, rede, geolocalização); histórico de interações; desvios estatísticos de padrão.

Dessa forma, a aplicação de atrito (segurança explícita) pelo motor de decisão ocorre apenas quando o modelo identifica uma alteração relevante no score de risco, exigindo uma camada adicional de validação. Em vez de interrupções sistêmicas baseadas em regras rígidas, o sistema ajusta os controles conforme os dados de comportamento são processados.

Essa abordagem, no entanto, exige maturidade. Ela depende de dados históricos consistentes, boa visibilidade dos sinais analisados e uma governança clara sobre como decisões são tomadas, registradas e auditadas. Sem isso, a avaliação contínua perde consistência técnica, dificultando a investigação de decisões automatizadas.

Portanto, o que a CARTA propõe não elimina a complexidade da prevenção à fraude; ela distribui essa complexidade de forma estratégica. A maturidade tecnológica reside na capacidade de sustentar um motor de decisão robusto, cujos critérios de risco e confiança estejam tecnicamente alinhados aos limites operacionais do negócio.

Fraude como fenômeno econômico: A visão de Shuman Ghosemajumder

Uma forma mais madura de entender a segurança invisível é enxergar a fraude como um fenômeno econômico. Sob essa ótica, ataques, mecanismos de defesa e níveis de fricção são processados como variáveis de custo, incentivo e retorno financeiro.

Para Shuman Ghosemajumder, ex-CTO da Shape Security e atual CEO da Reken, confiança e segurança não são estados permanentes, mas condições que demandam avaliações contínuas a partir do comportamento observado. Como sintetizado em sua participação no podcast GenAI Security, a premissa técnica é que não se estabelece confiança plena e estática em nenhuma entidade; a viabilidade de uma interação depende da análise ininterrupta dos dados comportamentais.

Na prática, isso sistema não opera sob a pergunta “quem é este usuário?”, mas processa “quais são os inputs atuais deste usuário e qual a probabilidade estatística de eles serem legítimos?”. A confiança, portanto, é um score dinâmico, incrementado ou reduzido conforme o modelo processa novos sinais.

A partir dessa perspectiva, o objetivo estratégico da segurança não é a eliminação total de ataques, meta inviável em ambientes digitais de larga escala, mas tornar a fraude economicamente desvantajosa.

Cada sinal comportamental difícil de imitar, cada elemento que introduz incerteza no fluxo do ataque, aumenta o esforço computacional e operacional necessário para a execução do ataque. Quanto maior esse custo de processamento para o atacante, menor a escalabilidade da fraude e, consequentemente, menor o retorno financeiro do crime digital.

Para o usuário legítimo, a lógica é inversa: a jornada deve ser mantida com baixa fricção. É essa assimetria que sustenta estratégias antifraude resilientes:

• Controles explícitos: fluxos fixos e desafios previsíveis são facilmente mapeáveis por scripts. Uma vez identificada a regra de negócio, a automação para mimetizar o comportamento exigido torna-se tecnicamente simples.
• Sinais comportamentais e contextuais: reduzem a previsibilidade para o atacante. A necessidade de adaptação constante de scripts e ferramentas eleva o custo técnico da fraude, tornando-a instável e difícil de escalar.

A implementação dessa abordagem exige alta sofisticação: análise de dados em tempo real, baixa latência e elevada confiabilidade. A segurança invisível não elimina a complexidade do problema; ela desloca essa complexidade para a infraestrutura do atacante, preservando a experiência do usuário.

Essa assimetria estrutural entre defesa e ataque é reforçada pela máxima de Ghosemajumder: enquanto a defesa requer precisão constante em todas as instâncias, o ataque precisa de apenas uma falha no sistema para obter êxito. Por isso, configurar o motor de decisão para tornar o ataque financeiramente inviável é mais eficaz do que a tentativa de bloqueio total via regras estáticas.

Fricção excessiva não aumenta segurança: Angela Sasse e a fadiga de segurança

Um erro recorrente em arquiteturas antifraude é o pressuposto de que incrementar mais etapas e obstáculos resultará em um aumento da segurança. Evidências acadêmicas indicam o oposto: o aumento da fricção imposta pelo sistema correlaciona-se ao crescimento de comportamentos de risco por parte dos usuários.

Essa dimensão da segurança é aprofundada pelos estudos de Angela Sasse, professora da University College London e uma das principais referências mundiais em segurança centrada no usuário. Suas pesquisas demonstram que configurações de sistemas excessivamente intrusivas não apenas falham na ampliação da proteção, como frequentemente reduzem a eficácia dos mecanismos de defesa.

No trabalho “Users Are Not the Enemy”, desenvolvido com Anne Adams, Sasse argumenta que falhas de segurança derivam predominantemente do desenho dos processos e da arquitetura do sistema, e não da intenção dos usuários.

Segundo o estudo, violações recorrentes não acontecem porque usuários agem de má-fé ou são negligentes, mas ocorrem quando o sistema ignora os limites humanos básicos. Regras complexas, instruções pouco claras e o excesso de interrupções tornam o uso difícil, cansativo e propenso a erros.

A pesquisa destaca que a falta de clareza na interface torna o sistema tecnicamente inutilizável, o que induz à busca por meios de superar as barreiras impostas. Sasse e Adams descrevem isso como security fatigue, ou fadiga de segurança. Quando o usuário é submetido repetidamente a fricções, como múltiplas autenticações ou desafios sem contexto, tende a adotar atalhos. Isso inclui: reutilizar senhas em diferentes plataformas; ignorar alertas de segurança; reduzir a atenção aos sinais de risco e tomar decisões automáticas apenas para “seguir em frente”.

Um exemplo prático e cotidiano desse cenário é a interação com a plataforma gov.br. Para acessar diferentes níveis de serviços, o sistema exige transições constantes entre selos de confiabilidade (Bronze, Prata e Ouro), que demandam variadas formas de autenticação: senhas, reconhecimento facial, integração com bancos e códigos de verificação.

Embora o objetivo do sistema seja elevar o rigor técnico, a multiplicidade de barreiras em uma única jornada torna o processo exaustivo. Esse excesso de requisitos de autenticação satura a capacidade de resposta do usuário, gerando comportamentos que comprometem a segurança real

No e-commerce e em serviços digitais, esse efeito reflete-se na queda de performance: usuários abandonam a jornada, deixam de concluir a compra ou evitam retornar. A degradação da confiança ocorre de forma silenciosa, sem necessariamente disparar alertas nos modelos tradicionais de fraude, mas impactando diretamente a conversão e a reputação da marca.

Essas evidências reforçam uma conclusão importante: sempre que possível, a segurança deve operar de forma invisível. Esta não é uma escolha estética, mas uma estratégia para preservar a integridade da jornada. Ao reduzir a fricção excessiva, o motor de decisão minimiza a indução de comportamentos de risco e preserva a eficácia da segurança real, permitindo que o sistema processe dados de forma fluida e precisa.

Segurança como propriedade do sistema: Bruce Schneier

Bruce Schneier amplia a discussão sobre segurança ao mudar o foco do “recurso técnico isolado” para o funcionamento do sistema como um todo. Em obras como Liars and Outliers, ele defende que segurança não é algo que se adiciona isoladamente a um produto ou processo; ela emerge da forma como pessoas, regras, incentivos e tecnologia interagem ao longo do tempo.

Para Schneier, confiança é o protocolo mais importante de qualquer transação. Quando usuários enfrentam bloqueios sem explicação, atrito excessivo ou decisões difíceis de entender, esse protocolo começa a falhar. Mesmo que a fraude seja reduzida pontualmente, o sistema passa a ser percebido como imprevisível, injusto ou hostil em suas respostas.

Esse efeito é sutil, mas profundo. À medida que o índice de confiança decai, observa-se uma alteração no comportamento dos usuários, que tendem a evitar canais digitais, interromper jornadas ou migrar para alternativas com menor rigor técnico. O resultado é a degradação da legitimidade do sistema, uma variável que não é capturada imediatamente pelos KPIs de fraude, mas que compromete a sustentabilidade do negócio no longo prazo.

Nesse contexto, a segurança invisível passa a atuar como um mecanismo de resiliência sistêmica. Ao configurar o motor de decisão para reduzir fricções desnecessárias e aplicar controles proporcionais ao risco estatístico identificado pelo modelo, o sistema contribui para a preservação da estabilidade das transações, condição essencial para a escala de qualquer ecossistema digital.

Identidade e biometria comportamental: a contribuição de Neil Costigan

Quando falamos em identidade digital, a maioria das pessoas pensam em senhas, códigos enviados por SMS ou, mais recentemente, em impressões digitais e reconhecimento facial. Esses métodos se baseiam, em geral, em duas perguntas simples: o que você sabe e quem você é.

Neil Costigan, uma das principais referências em biometria comportamental, chama atenção para as limitações técnicas dessa abordagem. Senhas podem ser vazadas, compartilhadas ou adivinhadas. Biometrias físicas, embora mais seguras, são essencialmente estáticas: uma vez comprometidas, não podem ser “trocadas” como uma senha.

A biometria comportamental, no entanto, se baseia em como você interage. Em vez de o sistema exigir inputs adicionais do usuário, o modelo processa a telemetria gerada durante o uso do serviço. Variáveis como o ritmo de digitação, a dinâmica de navegação, a pressão dos gestos na tela e padrões micromotores são convertidos em vetores de dados que formam uma assinatura comportamental.

O processamento desses sinais oferece duas vantagens estruturais para o sistema:

1. O monitoramento ocorre durante toda a sessão, sem a necessidade de interrupções no fluxo de dados do usuário ou etapas extras de validação.
2. Padrões comportamentais são altamente contextuais e apresentam elevada dificuldade técnica para serem mimetizados em escala, especialmente por scripts automatizados ou atacantes que operam com credenciais capturadas.

Esse tipo de análise comportamental é especialmente valioso no início da relação com o cliente, no momento da originação. Nessa fase, ainda não existe histórico suficiente de transações para sustentar decisões baseadas no passado. Ao observar como a interação acontece, e não apenas o que é declarado, a biometria comportamental ajuda a reduzir a assimetria de informação nesse ponto crítico da jornada.

Essa análise comportamental do usuário é tecnicamente estratégica na fase de originação (cadastro inicial). Neste ponto da jornada, o motor de decisão carece de histórico transacional para gerar scores baseados em comportamento passado. Ao processar como a interação ocorre em tempo real, e não apenas os dados declarados, a biometria comportamental reduz a assimetria de informação, permitindo que o sistema gere classificações de risco mais precisas desde o primeiro contato.

Considerações finais

Assim como a infraestrutura viária de uma cidade, a segurança no e-commerce só é percebida quando falha. Quando semáforos funcionam, ruas estão bem sinalizadas e o fluxo segue sem interrupções, o sistema passa despercebido e as pessoas apenas confiam e avançam. 

No comércio digital, a lógica é a mesma. A segurança que sustenta o crescimento do e-commerce em 2026 não é a que força paradas constantes para provar legitimidade, mas a que organiza silenciosamente as decisões, permitindo que o cliente siga a jornada enquanto o risco é tratado nos bastidores.

Sobre a 4kst 

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