{"id":13324,"date":"2026-08-03T00:00:47","date_gmt":"2026-08-03T03:00:47","guid":{"rendered":"https:\/\/ilheusnews.com.br\/?p=13324"},"modified":"2026-08-03T00:00:47","modified_gmt":"2026-08-03T03:00:47","slug":"ferramenta-detecta-deepfakes-com-91-de-precisao-e-ainda-explica-por-que-a-imagem-e-falsa","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/ilheusnews.com.br\/?p=13324","title":{"rendered":"Ferramenta detecta deepfakes com 91% de precis\u00e3o e ainda explica por que a imagem \u00e9 falsa"},"content":{"rendered":"
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Detectar deepfakes j\u00e1 \u00e9 dif\u00edcil. Explicar por que uma imagem \u00e9 falsa \u00e9 mais dif\u00edcil ainda. Pesquisadores do Instituto Fraunhofer de Optr\u00f4nica, Tecnologias de Sistemas e Explora\u00e7\u00e3o de Imagens (IOSB), na Alemanha, desenvolveram uma ferramenta que faz os dois, e com taxa de detec\u00e7\u00e3o entre 85% e 91%, segundo comunicado do instituto<\/a>.<\/p>\n

A ferramenta se chama RealorRender e foi desenvolvida em parceria com o Escrit\u00f3rio Federal Alem\u00e3o de Seguran\u00e7a da Informa\u00e7\u00e3o (BSI), que tamb\u00e9m financia o projeto.<\/p>\n

Como funciona<\/h2>\n

A abordagem \u00e9 h\u00edbrida e in\u00e9dita. Em vez de usar apenas um classificador tradicional de aprendizado profundo, a RealorRender combina dois m\u00e9todos:<\/p>\n

Primeiro, um gerador de imagens de IA tenta reconstruir a imagem analisada. Quanto mais bem-sucedida a reconstru\u00e7\u00e3o, maior a probabilidade de que a imagem original tamb\u00e9m tenha sido gerada por IA \u2013 afinal, uma IA consegue replicar com mais facilidade o que outra IA criou.<\/p>\n

Em seguida, um modelo de classifica\u00e7\u00e3o calcula o erro de reconstru\u00e7\u00e3o e gera uma estimativa de autenticidade em porcentagem.<\/p>\n

\u201cPrimeiro, usamos um gerador de imagens de IA para reconstruir a imagem. Em seguida, um modelo de IA assume a classifica\u00e7\u00e3o e realiza um c\u00e1lculo h\u00edbrido do erro de reconstru\u00e7\u00e3o. Por fim, obtemos uma estimativa que exibe a precis\u00e3o do reconhecimento em porcentagem\u201d, explicou Andreas Specker, cientista s\u00eanior do grupo de pesquisa de Sistemas de Seguran\u00e7a e Assist\u00eancia por V\u00eddeo do Fraunhofer IOSB, em comunicado.<\/p>\n

O que diferencia: a explica\u00e7\u00e3o<\/h2>\n

Detectar n\u00e3o basta. A RealorRender tamb\u00e9m explica por que classificou uma imagem como falsa, usando m\u00e9todos de IA explic\u00e1vel (XAI).<\/p>\n

\u201cTexturas distintivas ou padr\u00f5es de frequ\u00eancia caracter\u00edsticos podem indicar a origem sint\u00e9tica de uma imagem. O XAI ajuda a mostrar quais caracter\u00edsticas o modelo usa em sua decis\u00e3o\u201d, disse Nadia Burkart, chefe do grupo de IA Explic\u00e1vel Aplicada do Fraunhofer IOSB, em comunicado.<\/p>\n

A ferramenta usa dois tipos de visualiza\u00e7\u00e3o: mapas de calor, que destacam as regi\u00f5es da imagem que mais contribu\u00edram para a decis\u00e3o do modelo, e an\u00e1lise por segmentos, que identifica \u00e1reas sem\u00e2nticas espec\u00edficas (como rosto, cabelo ou fundo) que denunciam a origem artificial.<\/p>\n

Por que isso importa<\/h2>\n

O problema que a RealorRender tenta resolver \u00e9 massivo. Em 2025, fraudes envolvendo deepfakes ultrapassaram US$ 1,5 bilh\u00e3o globalmente. Uma investiga\u00e7\u00e3o de 2023 encontrou 276.149 deepfakes sexuais em um \u00fanico site dedicado ao tema, 96% deles retratando mulheres.<\/p>\n

Humanos t\u00eam enorme dificuldade em distinguir imagens aut\u00eanticas de falsifica\u00e7\u00f5es. Ferramentas autom\u00e1ticas existem, mas raramente explicam seus resultados \u2013 o que limita sua utilidade para jornalistas, plataformas de redes sociais e ag\u00eancias de seguran\u00e7a que precisam justificar decis\u00f5es de modera\u00e7\u00e3o.<\/p>\n

Quem pode usar<\/h2>\n

A RealorRender est\u00e1 sendo incorporada a um demonstrador que inicialmente auxiliar\u00e1 o BSI na detec\u00e7\u00e3o de deepfakes. O uso \u00e9 simples: o usu\u00e1rio faz o upload da imagem, recebe o resultado da detec\u00e7\u00e3o seguido de uma explica\u00e7\u00e3o e um resumo em texto.<\/p>\n

Os pesquisadores publicaram dois relat\u00f3rios sobre o projeto. A tecnologia tem aplica\u00e7\u00e3o potencial para ag\u00eancias de seguran\u00e7a, plataformas de redes sociais, empresas de m\u00eddia e ag\u00eancias de fotografia.<\/p>\n

O post Ferramenta detecta deepfakes com 91% de precis\u00e3o e ainda explica por que a imagem \u00e9 falsa<\/a> apareceu primeiro em Olhar Digital<\/a>.<\/p>\n<\/div>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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