Por Juliana Vicentini
A novidade está no modelo que utiliza padrões de imagens autênticas para identificar falsificações geradas por métodos que não foram vistos durante seu treinamento
Pesquisadores do Recod.ai desenvolveram uma ferramenta que ajuda a combater fraudes em um cenário de rápida evolução de métodos de geração de imagens sintéticas. O estudo publicado no periódico TCSVT integra o Projeto Horus, financiado pela FAPESP, e é pauta no Jornal da Unicamp.
Anderson Rocha, Professor do Instituto de Computação da Unicamp e coordenador do laboratório Recod.ai, explicou que essa ideia surgiu a partir de uma reflexão. “Se é difícil modelar os ataques, falsificações, devido à sua variabilidade e nuances, seria possível modelar o que chamamos de normal?”.
O OSDFD (Open-Set DeepFake Detection) é um sistema que adota uma estratégia diferente dos detectores tradicionais. Primeiro, ele aprende os padrões de imagens autênticas, como textura de pele, iluminação e sombras. Depois, ele identifica inconsistências em pontos locais e da face como um todo. Na sequência, ele integra diversos exemplos de falsificações. Isso permite separar mídias originais e sintéticas. O resultado, é a detecção de deepfakes mesmo em cenários que não foram vistos pelo modelo.
Nos testes realizados, o OSDFD alcançou cerca de 90% de acerto em bases de dados com técnicas desconhecidas. Ao não exigir ajuste total do modelo, as atualizações são realizadas mais rapidamente e de maneira contínua, o que facilita a adaptação para a inclusão de novos cenários de manipulação. Além disso, ele exige baixo consumo de memória e processamento, por isso, tem potencial para ser incorporado a dispositivos móveis, ampliando o acesso a ferramentas de verificação de autenticidade e fortalecendo a confiança em conteúdos digitais.
Para saber mais:
- Open-Set Deepfake Detection: A Parameter-Efficient Adaptation Method with Forgery Style Mixture, publicado no periódico IEEE Explore – Transactions on Circuits and Systems for Video Technology
- IA detecta deepfakes criados com técnicas desconhecidas, reportagem publicada no Jornal da Unicamp
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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).