Análise e desenvolvimento de um sistema para identificação de vídeos deepfake

Resumo

O trabalho aborda o crescimento das tecnologias de geração de imagens sintéticas, com foco nas deepfakes, que representam uma ameaça crescente à autenticidade de conteúdos digitais e à segurança. O problema central está na facilidade de disseminação de vídeos manipulados, o que dificulta a identificação por usuários comuns e até mesmo por sistemas tradicionais de verificação. Como objetivo principal, o projeto visa desenvolver e avaliar uma ferramenta capaz de identificar manipulações faciais em vídeos, oferecendo uma análise baseada em score de confiabilidade para facilitar a interpretação do usuário. A metodologia adotada artificial previamente treinada e vencedora de uma competição na plataforma Kaggle. Essa IA foi portada para um aplicativo que desenvolvemos, onde permite que o usuário carregue uma imagem para ser analisada. Foram realizados testes com vídeos reais e falsos obtidos na internet, variando em resolução, compressão e condições de captura. A análise considerou precisão, estabilidade dos resultados e impacto do tempo de processamento em diferentes dispositivos. Como considerações finais, os experimentos demonstraram alta taxa de acerto, em vídeos nos quais o deepfake estava restrito apenas ao rosto, conseguindo identificar com precisão as manipulações. No entanto, quando aplicada a vídeos mais recentes, em que a IA interagia com cenários complexos ou múltiplos elementos, seu desempenho caiu significativamente. Observou-se que fatores como compressão excessiva e baixa luminosidade também impactam a análise, mas não comprometem de forma significativa a eficácia do sistema.