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Entenda a relação entre deepfake e reconhecimento facial

by Karina Menezes
saiba como deepfake e reconhecimento facial estão relacionados

Os deepfakes são ameaças crescentes em um mundo altamente conectado – de acordo com a Deeptrace, empresa especializada em cibersegurança, o número de ocorrências online desse novo tipo de técnica dobrou em apenas 9 meses. Até setembro deste ano, foram 14.698 vídeos contra “apenas” 7.964 em dezembro de 2018. 

A esse perigo, somam-se ainda as igualmente crescentes fake news, que totalizaram 4 milhões de casos no Brasil apenas no segundo trimestre do ano de 2018. Não por acaso, os deepfakes vêm sendo muito utilizados com motivações políticas e como forma de espalhar desinformação, além de terem se tornado ferramentas poderosas nas mãos do cibercrime

Em outro post, nós explicamos como o Machine Learning e Inteligência Artificial podem ser utilizados para criar os vídeos em que um rosto é colocado em outro corpo, criando situações e falas que não foram originalmente vivenciadas ou ditas pelo indivíduo exposto no material adulterado. 

Agora, vamos falar sobre como algumas empresas têm desenvolvido ferramentas para dificultar que o reconhecimento facial seja utilizado de forma indevida e gere, por consequência, os deepfakes. 

Novos projetos burlam os deepfakes e o reconhecimento facial utilizado para fins inadequados

Em um cenário onde o uso de autenticação biométrica deve crescer 23% ao ano até 2025, segundo informações da consultoria Tractica, uma das dúvidas mais constantes é o quanto os deepfakes podem ou não enganar as ferramentas de reconhecimento facial.

Fato é que as empresas têm investido cada vez mais em aprimorar tecnologias como a  liveness – também chamadas de prova de vida, algumas delas chegam a identificar texturas do rosto ou dos cabelos, tornando mais difícil que uma deepfake consiga se passar por uma pessoa real. 

A chinesa Alipay, por exemplo, diz que sua solução de reconhecimento facial consegue até identificar o formato do arquivo enviado pelo usuário (se é um vídeo ou uma foto, por exemplo), apontando de forma quase instantânea possíveis anomalias e, consequentemente, a tentativa de fraude. 

Uma outra problemática dos deepfakes é a velocidade com a qual eles se multiplicam – existem milhares de aplicativos acessíveis para qualquer pessoa produzir rostos falsos, enquanto as soluções para contê-los demandam mais esforço, pesquisa, dinheiro e tempo. Uma das iniciativas nesse sentido foi anunciada recentemente pelo próprio Facebook. 

De acordo com a Venture Beat, o setor de pesquisas em Inteligência Artificial da gigante das redes sociais está desenvolvendo ferramentas que serviriam para “desidentificar” uma pessoa. O maior avanço dessa nova solução, em relação às já existentes, é que ela funciona em imagens estáticas e vídeos – até aqueles que são ao vivo! Um outro ponto observado é que, quando se trabalha com imagens estáticas, é preciso realizar alterações em fotos já capturadas ou enganar o sistema previamente.  

Dessa forma, o novo sistema do Facebook altera pontos cruciais das feições faciais em tempo real e impede que uma pessoa seja identificada, fazendo até mesmo com que ela seja identificada erroneamente, dificultando assim a vida dos deepfakes e de toda uma gama de imagens adversárias que são utilizadas com o propósito de encontrar fraquezas em programas treinados para identificar adulterações. 

Já os pesquisadores do Instituto Norueguês de Tecnologia desenvolveram uma forma de tornar anônima uma pessoa retratada em foto ou vídeo, utilizando a mesma tecnologia que dá base para os deepfakes – as Redes Adversárias Generativas. O algoritmo extrai informações faciais da pessoa retratada e cria um rosto completamente novo, que é unido ao original como forma de confundir ferramentas mal-intencionadas, sendo que o mais interessante é que esse mesmo processo pode ser estendido a vozes também. 

Com a ascensão de uma identidade cada vez mais digitalizada e cibercrimes que são aperfeiçoados constantemente, pensar em como proteger as informações mais relevantes dos seus usuários é fundamental. É preciso procurar as tecnologias mais avançadas e, também, as mais adequadas ao seu modelo de negócio para possibilitar sua expansão. 

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