Google DeepMind e GovTech apresentam modelo de detecção de golpes no dispositivo

Google DeepMind e a Government Technology Agency of Singapore (GovTech) anunciaram, em 14 de outubro de 2026, um modelo de detecção de golpes no dispositivo, desenvolvido para alertar usuários de smartphones sobre conversas manipuladoras sem enviar mensagens privadas para a nuvem, em um país onde os golpes causaram prejuízos superiores a S$ 4 bilhões desde 2019.

Prejuízos causados por golpes e a mudança para a engenharia social

Segundo o anúncio no blog do Google DeepMind, escrito por JJ Geewax e Miguel de Andrés, os golpes representam mais da metade dos crimes denunciados em Singapura e causaram prejuízos superiores a S$ 4 bilhões desde 2019. O anúncio afirma que as táticas de golpe passaram do phishing simples para formas complexas de engenharia social, nas quais os criminosos constroem conversas convincentes para manipular as vítimas antes de pedir dinheiro, e que esses golpes agora representam até 80% de todos os prejuízos.

Modelos genéricos muitas vezes têm dificuldade para reconhecer técnicas de engano adaptadas ao contexto local, o que torna mais difícil detectar golpes, afirma o anúncio. O modelo leve Gemma, do Google DeepMind, foi ajustado com conversas locais sobre golpes, que vão desde a imitação de instituições públicas, bancos e figuras locais até esquemas regionais em alta. Segundo o anúncio, isso permite que o modelo diferencie conversas sociais inofensivas de manipulações reais, e o modelo resultante foi otimizado para funcionar em smartphones comuns em Singapura.

Processamento no dispositivo e pipeline de duas etapas

O modelo processa os dados das conversas no próprio dispositivo. A detecção convencional de ameaças examina mensagens em servidores na nuvem, explica o anúncio, mas muitas plataformas de mensagens usam criptografia de ponta a ponta e, por isso, não conseguem inspecionar conversas privadas. Segundo o anúncio, executar a análise localmente permite examinar mais rapidamente os padrões das conversas e detectar intenções manipuladoras, para que as pessoas possam agir antes que seus dados financeiros ou credenciais sejam expostos.

Quando o modelo detecta padrões de conversa manipuladores, um alerta em tempo real aparece no dispositivo, recomendando que o usuário faça uma pausa antes de compartilhar informações confidenciais ou dinheiro.

Segundo o anúncio, a eficiência energética era uma preocupação fundamental ao executar um classificador complexo de golpes em smartphones modernos. As equipes resolveram essa questão com um pipeline de duas etapas. Na Etapa 1, um classificador leve e eficiente analisa as mensagens recebidas com o mínimo de energia, concentrando-se em identificar possíveis ameaças. Na Etapa 2, o modelo Gemma ajustado avalia o contexto de um recorte mais amplo da conversa para confirmar uma ameaça ou descartar um falso alarme.

Medidas de governança

A colaboração foi apresentada na Singapore International Cyber Week 2026. Segundo o discurso publicado pelo Ministry of Home Affairs, K Shanmugam, ministro sênior de Singapura e ministro do Interior, fez o discurso de abertura do evento em 13 de outubro de 2026.

O anúncio descreve a adoção de uma governança rigorosa durante todo o desenvolvimento, com medidas denominadas Sovereign Sandbox, No Citizen Data e Stress-Testing. No âmbito do Sovereign Sandbox, o ajuste fino foi realizado no ambiente da Google Cloud Platform gerenciado e mantido pela GovTech, mantendo os dados de treinamento isolados. No âmbito do No Citizen Data, o treinamento excluiu rigorosamente informações privadas ou de identificação pessoal e utilizou conjuntos de dados anonimizados, provenientes de denúncias de golpes e de fontes de inteligência. No âmbito do Stress-Testing, o modelo foi testado com diálogos sintéticos e corpora locais que abrangiam diversas categorias de golpes e táticas de falsificação de identidade em evolução.

“Combater golpes não deve significar abrir mão da privacidade pessoal”, afirmou Mark Chen, diretor de Trust and Safety da GovTech Singapore. “Em parceria com o Google DeepMind, estamos levando proteção avançada de IA diretamente aos dispositivos dos cidadãos. Isso nos permite detectar em tempo real tentativas de golpe altamente direcionadas e locais, mantendo as comunicações pessoais completamente privadas.”

Contexto da parceria nacional em IA

O modelo de detecção de golpes foi desenvolvido como parte da parceria nacional de IA entre o Google e o governo de Singapura. O Google DeepMind anunciou a parceria em 20 de maio de 2026, lançando novos programas no país no âmbito de sua iniciativa National Partnerships for AI, após inaugurar um laboratório de pesquisa em Singapura no ano anterior.

Esses programas incluem a exploração da colaboração entre profissionais de saúde e sistemas de IA como co-clínicos em grupos de saúde pública; apoio à pesquisa sobre doenças infecciosas e à preparação para pandemias com o Google.org, como parte de uma contribuição de US$ 7 milhões à coalizão Health for Human Potential da Philanthropy Asia Alliance; um assistente de corrida baseado no Gemma para atletas cegos e com baixa visão, testado e aprimorado com a SG Enable, agência de referência de Singapura para deficiência e inclusão; treinamento de pesquisadores locais no uso de ferramentas científicas de IA agêntica com a National Research Foundation; oferta do Gemini for Education a educadores de escolas primárias a faculdades juniores; e pesquisa sobre padrões de segurança multimodais e multilíngues com a Infocomm Media Development Authority e a MLCommons.

Caminho de integração para provedores de plataformas de mensagens e sistemas operacionais

O anúncio afirma que as plataformas de mensagens e os fornecedores de sistemas operacionais podem integrar diretamente esses modelos leves para proteger os usuários localmente, mantendo seguras as interações por chat sem expor dados privados. O projeto é apresentado como um modelo para plataformas de mensagens que buscam equilibrar a proteção dos usuários com a criptografia de ponta a ponta e como exemplo de governos e provedores de modelos trabalhando juntos para desenvolver tecnologia em benefício do público.