O deepfake se destaca como uma tecnologia que, embora fascinante em suas aplicações criativas, levanta sérias preocupações sobre a autenticidade da informação e a segurança digital.

Este artigo visa aprofundar sua compreensão sobre o que é deepfake, como funciona, seus diversos usos (tanto maliciosos quanto éticos), como identificá-lo e, mais importante, como se proteger dessa crescente ameaça.

O que é Deepfake?

O termo deepfake é uma fusão das palavras em inglês "deep learning" (aprendizado profundo) e "fake" (falso).

Ele se refere a uma técnica avançada de inteligência artificial que permite criar conteúdos falsos — sejam vídeos, áudios ou imagens — que parecem extremamente realistas.

Essa tecnologia utiliza algoritmos de aprendizado de máquina e aprendizado profundo para manipular ou gerar mídias sintéticas, fazendo com que uma pessoa pareça dizer ou fazer algo que nunca fez.

Como funciona um Deepfake?

A criação de um deepfake envolve o uso de redes neurais artificiais, inspiradas no funcionamento do cérebro humano. Os métodos mais comuns incluem:

Redes Generativas Adversariais (GANs)

Este é um sistema especializado em aprendizado de máquina que utiliza duas redes neurais para competir entre si.

Uma rede (o gerador) cria novas imagens ou áudios, enquanto a outra (o discriminador) tenta identificar se o conteúdo é real ou falso.

Através desse processo de "competição", as criações se tornam cada vez mais convincentes e realistas.

Autoencoders

Outro método popular, os autoencoders são redes neurais projetadas para codificar dados (como uma imagem) em uma representação compacta e, em seguida, reconstruí-los.

No contexto de deepfakes, eles aprendem as características essenciais de um rosto, por exemplo, e podem sobrepor essa informação em outras imagens ou vídeos, eliminando ruídos e resultando em modelos versáteis.

Como um deepfake é criado?

Para criar um deepfake, um aplicativo ou sistema coleta uma vasta quantidade de dados (imagens, vídeos e áudios) de uma pessoa.

Com base nesses dados, os algoritmos de deep learning mapeiam movimentos, expressões faciais, e até mesmo timbres de voz do indivíduo.

Após o treinamento, as redes neurais são capazes de sobrepor o rosto de uma pessoa em outros vídeos ou replicar sua voz para criar uma fala totalmente nova a partir de um texto escrito.

Tipos de Deepfakes

Os deepfakes se manifestam de diversas formas, utilizando diferentes técnicas para criar conteúdos manipulados. Os tipos mais comuns incluem:

Deepfake de Vídeo

É o tipo mais conhecido, onde a inteligência artificial é usada para substituir o rosto ou corpo de alguém em vídeos existentes, ou para fazer uma pessoa parecer dizer algo que nunca disse.

Exemplos incluem celebridades em situações controversas ou figuras públicas divulgando informações falsas.

Deepfake de Áudio

Manipula a voz de uma pessoa para criar novas falas a partir de um texto, replicando não apenas o som e o tom, mas também nuances emocionais e sotaques regionais.

Isso pode ser usado para imitar executivos, familiares ou agentes de suporte em golpes.

Deepfake de Texto

Embora menos óbvio, a IA pode gerar textos que imitam o estilo de escrita de uma pessoa, usados em e-mails de phishing ou mensagens enganosas.

Deepfake em Tempo Real

Uma das formas mais avançadas e perigosas, onde a manipulação ocorre em tempo real durante uma videochamada, por exemplo, tornando a detecção ainda mais difícil.

Aplicações do Deepfake

A tecnologia deepfake possui uma dualidade notável, com aplicações que variam de usos maliciosos a propósitos éticos e benéficos.

Usos Maliciosos e Riscos

Os deepfakes representam uma ameaça crescente devido ao seu potencial de distorcer a realidade e causar danos significativos. Os principais riscos incluem:

Fraudes e Golpes

Criminosos utilizam deepfakes para criar vídeos e áudios convincentes de executivos corporativos, autorizando transferências fraudulentas ou manipulando preços de ações.

Golpes de investimento também se tornam mais críveis com evidências de vídeo falsas.

A clonagem de voz hiper-realista é particularmente preocupante, com ataques de phishing por voz superando os deepfakes visuais em frequência e impacto.

Desinformação e Fake News

Deepfakes são ferramentas poderosas para espalhar informações falsas e propaganda.

Vídeos falsos de figuras políticas ou líderes comunitários podem ser criados para manipular a opinião pública, especialmente durante ciclos eleitorais, como visto em campanhas eleitorais no Brasil.

Manipulação de Identidade Digital e Abuso de Sistemas Online

A capacidade de criar respostas de vídeo realistas em tempo real desafia as medidas de segurança biométrica e os protocolos de verificação baseados em vídeo.

Incitação ao Ódio ou Violência

Deepfakes podem ser usados para criar vídeos ou áudios falsos que mostram pessoas dizendo ou fazendo coisas prejudiciais, inflamando tensões e levando a violência no mundo real.

Risco para a Justiça Criminal

Deepfakes podem ser usados para apoiar álibis falsos ou serem apresentados como evidências exoneratórias, representando um sério risco para a legitimidade de provas genuínas.

Atores Estatais

Grupos patrocinados por estados estão weaponizando deepfakes para infiltrar sistemas corporativos, espalhar desinformação e conduzir crimes financeiros globais, contornando sanções internacionais.

Usos Éticos e Positivos

Apesar dos riscos, os deepfakes também possuem aplicações legítimas e benéficas em diversas indústrias:

Entretenimento

A tecnologia pode ser usada para criar experiências imersivas em filmes, videogames e publicidade.

Exemplos incluem a restauração da voz de atores (como Val Kilmer em Top Gun: Maverick), a criação de mensagens personalizadas por influenciadores, e a economia de tempo para celebridades que podem aparecer em anúncios globais sem deslocamento.

Treinamento e Simulações

Deepfakes podem criar simulações realistas para fins de treinamento, permitindo que profissionais pratiquem habilidades em ambientes controlados e seguros.

Marketing e Publicidade

A criação de avatares e modelos virtuais, ou a personalização de mensagens para públicos específicos, são aplicações promissoras no marketing.

Causas Sociais e Educação

Deepfakes podem ser empregados em documentários para ativistas ou em materiais educacionais para tornar o aprendizado mais envolvente e acessível.

Como Identificar um Deepfake

Com a crescente sofisticação dos deepfakes, a identificação se torna um desafio. No entanto, existem algumas dicas e ferramentas que podem ajudar.

Primeiro preste atenção a movimentos não naturais dos olhos, piscadas irregulares ou falta de sincronia entre o movimento da boca e a fala

Além disso, verifique se há inconsistências de cores, iluminação estranha, texturas anormais na pele, ou bordas borradas ao redor do rosto

Ouça atentamente a voz. Pode haver um tom robótico, falta de emoção, ou inconsistências no sotaque e na entonação.

Sempre questione a origem do conteúdo. Se for de uma fonte desconhecida ou suspeita, desconfie. Procure a mesma informação em veículos de notícias confiáveis.

Atualmente, existem ferramentas e softwares desenvolvidos para detectar deepfakes. Alguns exemplos incluem o Deepware Scanner e o Microsoft Video Authenticator.

Por fim, considere se o que está sendo dito ou mostrado é plausível para a pessoa em questão. Comportamentos ou declarações muito fora do comum podem ser um sinal de alerta.

Como se Proteger de Deepfakes

A proteção contra deepfakes exige uma combinação de vigilância pessoal e o uso de tecnologias de segurança.

Reforce a Proteção de Dados Pessoais

Reduza a exposição de informações sensíveis em redes sociais e outras plataformas online.

Quanto menos dados disponíveis, mais difícil será para cibercriminosos criarem deepfakes convincentes.

Mantenha-se Informado

Acompanhe as notícias e tendências sobre deepfakes e fraudes digitais. O conhecimento é sua melhor defesa.

Desconfie de Conteúdo Suspeito

Seja cético em relação a vídeos, áudios ou imagens que pareçam "bons demais para ser verdade" ou que gerem uma reação emocional muito forte.

Utilize Soluções de Segurança

Para empresas e serviços que dependem de autenticação biométrica, soluções de liveness garantem que a captura biométrica seja feita de uma pessoa real, e não de uma imagem, vídeo ou máscara.

Junto a isso, ferramentas que verificam a identidade de uma pessoa comparando dados biométricos com informações cadastradas, ajudando a prevenir fraudes.

Por fim, empresas de segurança digital utilizam IA e machine learning para detectar inconsistências em deepfakes e acompanhar as últimas técnicas de fraude.

Deepfake e a Autenticação Biométrica

A ascensão dos deepfakes representa um desafio significativo para as soluções de reconhecimento facial e autenticação biométrica.

Analistas preveem que, até 2026, 30% das empresas podem deixar de confiar na eficácia do reconhecimento facial devido a ataques que utilizam deepfakes geradas por IA para criar falsas biometrias faciais.

Os processos de verificação de identidade que usam biometria facial dependem da Detecção de Ataques de Apresentação (PAD) para avaliar a vivacidade do usuário.

No entanto, os padrões de teste atuais não cobrem ataques de injeção digital usando deepfakes geradas por IA, que aumentaram 200% em 2023. Para prevenir esses ataques, é necessária uma combinação de PAD,

Recomenda-se que as organizações escolham fornecedores que demonstrem capacidades avançadas e um plano que vá além das normas atuais, monitorando e classificando novos tipos de ataques.

Além disso, a inclusão de sinais adicionais de reconhecimento, como identificação de dispositivos e análise comportamental, pode aumentar a detecção de riscos.

Aspectos Legais do Deepfake no Brasil e no Mundo

A legislação sobre deepfakes ainda está em desenvolvimento e é fragmentada globalmente.

No Brasil, embora não haja uma lei específica para deepfakes, a criação e disseminação de conteúdo falso podem se enquadrar em crimes já existentes, como difamação, calúnia, injúria, fraude, e crimes contra a honra.

A manipulação de conteúdo para fins eleitorais também é uma preocupação crescente, com a Justiça Eleitoral já atuando em casos de deepfakes em campanhas.

Em outros países, como os Estados Unidos, algumas leis estaduais (Nova York, Texas, Califórnia) regulam o uso de deepfakes, especialmente em contextos póstumos e políticos.

A importância de consultar especialistas legais é enfatizada para entender as leis relevantes e se preparar para desafios legais decorrentes de incidentes de deepfake.

A falta de um arcabouço legal claro para deepfakes usados em fraudes financeiras ou personificação no trabalho é uma lacuna significativa.

O Futuro do Deepfake e Novas Tendências

A tecnologia deepfake não é um problema do futuro, ela já está normalizada e se tornou parte de fraudes cotidianas, golpes de emprego, assédio e até operações cibernéticas internacionais.

Algumas tendências a serem observadas incluem:

Clonagem de Voz Hiper-realista

Geradores de voz de IA agora replicam não apenas tom e tom, mas nuances emocionais e sotaques regionais, tornando os golpes de voz mais convincentes.

Fraude Multimodal

Esquemas de fraude agora combinam vídeo, áudio e sinais comportamentais para evadir a detecção e amplificar a credibilidade emocional.

Um exemplo notável foi uma empresa de Hong Kong que perdeu US$ 25 milhões após uma videochamada com um CFO deepfaked.

Atores Estatais

Grupos patrocinados por estados estão usando deepfakes para obter acesso a empresas e desviar fundos, contornando sanções internacionais.

Leis Fragmentadas e Lentas para se Adaptar

A maioria dos marcos legais ainda se concentra em deepfakes em eleições ou conteúdo adulto, não em riscos empresariais, o que cria lacunas na proteção.

Ferramentas de Código Aberto

Softwares para criar deepfakes estão se tornando livremente disponíveis e melhorando rapidamente, diminuindo a barreira de entrada para ataques sintéticos.

Deepfake no Metaverso

A tecnologia deepfake deve desempenhar um papel fundamental na formação do futuro metaverso, aprimorando a imersão do usuário com personagens virtuais realistas, mas também levantando sérios riscos de fraude, personificação e desinformação.

A Era do Deepfake

O deepfake é uma tecnologia poderosa com um potencial transformador, tanto para o bem quanto para o mal.

Compreender seus mecanismos, reconhecer seus riscos e saber como se proteger são passos cruciais para navegar no cenário digital atual.

A vigilância constante, o pensamento crítico e a adoção de medidas de segurança robustas são essenciais para mitigar as ameaças que essa tecnologia apresenta.

À medida que o deepfake continua a evoluir, a educação e a adaptação proativa serão nossas maiores defesas.