Por Juliana Vicentini
Modelo de IA combina padrões de imagens autênticas e de técnicas de manipulação para identificar conteúdos sintéticos
Os deepfakes têm sido produzidos de maneira cada vez mais realista e veloz. Isso facilita a utilização de imagens e vídeos para fins criminosos, como falsificação de identidade, fraudes financeiras e desinformação. Nesse contexto, é importante identificar mídias manipuladas para evitar crimes digitais.
Pesquisadores do laboratório Recod.ai, com atuação no Brasil, China e Singapura desenvolveram uma novidade que foi pauta da reportagem da revista Superinteressante. A abordagem detecta conteúdos criados por técnicas que ainda não existiam durante o treinamento dos sistemas de detecção.
Na entrevista, Anderson Rocha, Professor do Instituto de Computação da Unicamp e coordenador do laboratório de Inteligência Artificial, Recod.ai, explicou que a proposta é tornar a detecção mais eficiente em um cenário de constante surgimento de novas técnicas de falsificação.
O OSDFD (Open-Set DeepFake Detection) é um modelo que supera as estratégias dos detectores de deepfake tradicionais. Ele entende padrões de imagens autênticas, como iluminação e propriedades físicas. Também captura características de imagens manipuladas, a exemplo de distorções. Com essas referências, o modelo identifica desvios que indicam modificações, mesmo quando se depara com métodos de geração de deepfake inéditos.
Publicado na revista científica internacional TCSVT, o trabalho está em fase experimental. Mas os resultados indicam potencial de aplicação em plataformas digitais, sistemas de autenticação facial, ferramentas de checagem de conteúdo e soluções de forense digital, fortalecendo o combate aos deepfakes.
A pesquisa é de autoria de Chenqi Kong, Anwei Luo, Peijun Bao, Haoliang Li, Member, Renjie Wan, Zengwei Zheng, Anderson Rocha e Alex C. Kot. Ela foi desenvolvida no âmbito do Projeto Horus, financiado pela FAPESP.
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Material produzido com o apoio da Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP), Brasil (Processo nº 2025/26523-7), vinculado ao Projeto Horus do Recod.ai (Processo nº 23/12865-8).