Os deepfakes continuam a evoluir, tornando-se cada vez mais difíceis de identificar. Para combater essa ameaça crescente, uma equipe internacional de cientistas apresentou um novo método de detecção de deepfakes.
Desenvolvimento do Método
O sistema, criado pela Universidade de Tóquio e o Instituto Max Planck de Informática, não busca imperfeições visuais, como costumavam os métodos anteriores. Em vez disso, foca-se em expressões faciais e fala.
Como Funciona
O sistema utiliza o modelo FLAME, que representa expressões faciais por meio de 53 parâmetros. Durante o treinamento inicial, o modelo é alimentado com mais de 450 horas de vídeos públicos, aprendendo a prever quais movimentos faciais seriam esperados a partir de uma determinada fala.
Detecção Personalizada
Após o treinamento inicial, o sistema pode ser adaptado para uma pessoa específica, utilizando apenas cerca de 60 segundos de vídeo. Isso torna o sistema um detector personalizado de deepfakes.
Testes e Resultados
Os testes mostraram que o sistema alcançou uma precisão média superior a 95% em diversos conjuntos de dados de referência. Um dos desafios mais difíceis foi a avaliação em um conjunto de dados criado pelos próprios pesquisadores, com vídeos gerados pelo Sora 2.
Conclusão
O novo método de detecção de deepfakes, focando em expressões faciais e fala, representa um avanço significativo na luta contra a desinformação e as fraudes causadas por deepfakes.