Deepfake Forensics: Integração de Técnicas de Visão Computacional e Aprendizado Não Supervisionado para Análise de Autenticidade de Vídeos

Abstract

O avanço acelerado das tecnologias de síntese de mídia impõe a necessidade de uma mudança paradigmática nos métodos de detecção de deepfakes. Modelos tradicionais baseados em Aprendizado Supervisionado (AS), fundamentados na identificação de artefatos previamente conhecidos, mostram-se progressivamente limitados diante da rápida evolução e da diversidade das técnicas de falsificação. Nesse contexto, emergem abordagens baseadas em Aprendizado Não Supervisionado (ANS), capazes de identificar anomalias e desvios estatísticos em relação a padrões de mídia autêntica, independentemente da existência de amostras rotuladas de manipulação.

Este artigo propõe uma análise aprofundada da integração entre técnicas avançadas de Visão Computacional e métodos de Aprendizado Não Supervisionado para a construção de pipelines robustos de Deepfake Forensics. O foco recai sobre o desenvolvimento de sistemas que prescindem de conjuntos de dados predefinidos de deepfakes, tornando-se particularmente adequados para a detecção de manipulações de geração zero (zero-day forgeries) e de técnicas de falsificação ainda não observadas.

São exploradas arquiteturas como Autoencoders e Redes Neurais Adversariais Generativas (GANs) em sua capacidade de modelar a distribuição da normalidade, representada por vídeos autênticos, possibilitando a identificação de padrões anômalos por meio de métricas de erro de reconstrução e desvios no espaço latente. Tais abordagens permitem isolar características sutis associadas à falsificação, mesmo quando inexistem assinaturas explícitas de manipulação.

A aplicação prática dessas metodologias revela-se estratégica para a segurança cibernética e para o controle de conteúdo em plataformas digitais, ao oferecer mecanismos de verificação de autenticidade mais resilientes à constante evolução das tecnologias de geração de mídia sintética. Assim, o estudo contribui para o desenvolvimento de soluções forenses adaptativas, capazes de acompanhar a dinâmica e a complexidade do ecossistema contemporâneo de deepfakes.