Explainable AI (XAI) na Detecção de Deepfakes: Transparência e Interpretação em Modelos de Visão Computacional

de Oliveira Pereira Paula, Matheus

Explainable AI (XAI) na Detecção de Deepfakes: Transparência e Interpretação em Modelos de Visão Computacional

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Metadados	Descrição	Idioma
Autor(es): dc.contributor	RCMOS - Revista Científica Multidisciplinar o Saber	pt_BR
Autor(es): dc.contributor.author	de Oliveira Pereira Paula, Matheus	-
Data de aceite: dc.date.accessioned	2025-12-19T20:11:41Z	-
Data de disponibilização: dc.date.available	2025-12-19T20:11:41Z	-
Data de envio: dc.date.issued	2025-11-19	-
Fonte completa do material: dc.identifier	https://submissoesrevistacientificaosaber.com/index.php/rcmos/article/view/1867	-
identificador: dc.identifier.other	Explicabilidade na detecção de deepfakes	pt_BR
Fonte: dc.identifier.uri	http://educapes.capes.gov.br/handle/capes/1133693	-
Resumo: dc.description.abstract	A crescente sofisticação dos deepfakes elevou a urgência de sistemas de detecção de Aprendizado Profundo robustos. No entanto, a natureza de "caixa-preta" dos modelos de Visão Computacional, como as Redes Neurais Convolucionais (CNNs) e os Transformers, representa um obstáculo significativo para sua aceitação em domínios críticos, como o forense e o jurídico. Este artigo explora a aplicação de técnicas de Inteligência Artificial Explicável (XAI) no contexto da detecção de deepfakes, investigando como a transparência e a interpretabilidade dos modelos podem ser alcançadas. Serão discutidas metodologias posthoc e intrínsecas, como CAMs (Class Activation Maps), SHAP e LIME, analisando sua capacidade de gerar evidências visuais e lógicas sobre o processo de classificação, especificamente identificando as regiões da imagem ou vídeo (artefatos) que são determinantes para a decisão de falsidade. O objetivo primário é demonstrar que a integração de XAI é indispensável para construir a confiança necessária nos sistemas de detecção, transformando a decisão algorítmica em prova pericial verificável, essencial para o estabelecimento da validade e da admissibilidade dessas tecnologias em tribunais e investigações.	pt_BR
Tamanho: dc.format.extent	461 KB	pt_BR
Tipo de arquivo: dc.format.mimetype	PDF	pt_BR
Idioma: dc.language.iso	pt_BR	pt_BR
Direitos: dc.rights	Attribution-NonCommercial-ShareAlike 3.0 Brazil	*
Licença: dc.rights.uri	http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/3.0/br/	*
Palavras-chave: dc.subject	Deepfakes	pt_BR
Palavras-chave: dc.subject	XAI	pt_BR
Palavras-chave: dc.subject	Visão computacional	pt_BR
Palavras-chave: dc.subject	Confiabilidade	pt_BR
Título: dc.title	Explainable AI (XAI) na Detecção de Deepfakes: Transparência e Interpretação em Modelos de Visão Computacional	pt_BR
Tipo de arquivo: dc.type	texto	pt_BR
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