São Paulo — InkDesign News —
A utilização de machine learning e inteligência artificial está revolucionando a forma como lidamos com dados e informações, especialmente na identificação e combate a fraudes digitais. Um destaque recente se dá na proteção de personalidades e indivíduos comuns contra deepfakes.
Contexto da pesquisa
Com o avanço da tecnologia, deepfakes se tornaram uma preocupação crescente, afetando tanto celebridades quanto cidadãos comuns. Dados da empresa Vermillio indicam que em 2019 existiam cerca de 18.000 deepfakes no mundo, enquanto este ano o número superou 2 trilhões de criações geradas por inteligência artificial.
Método proposto
A Vermillio introduziu sua tecnologia chamada TraceID, que utiliza algoritmos para rastrear e identificar conteúdos problemáticos na internet. O sistema funciona construindo um modelo de semelhança digital com base nas informações fornecidas pelo usuário, como nome e identificadores de redes sociais.
Essa abordagem se assemelha a uma rede neural convolucional (CNN), que é frequentemente usada em reconhecimento de imagem, adaptada para o contexto de proteção de identidade digital.
Resultados e impacto
“É necessário agir imediatamente, pois não podemos esperar que governos ou legisladores resolvam esse problema”
(“We can’t wait for governments to solve this problem.”)— Dan Neely, CEO e co-fundador, Vermillio
Após a implementação da TraceID, a Vermillio conseguiu aumentar sua eficiência em processos de solicitação de remoção de conteúdos indevidos em até uma hora, superando os métodos tradicionais oferecidos pelas plataformas de mídia social.
Analisando métricas de desempenho, a empresa afirma que seu serviço tem mostrado uma taxa de sucesso na identificação de deepfakes superior a 90%, utilizando datasets variados que incluem uma combinação de imagens e vídeos de celebridades e usuários comuns para treinar seus modelos.
O serviço agora está se expandindo para oferecer recursos gratuitos para todos os usuários, permitindo que qualquer pessoa tenha maior controle sobre sua presença digital e proteção contra fraudes. As próximas etapas incluem o desenvolvimento de ferramentas adicionais para ajudar usuários a responder rapidamente a ataques baseados em deepfake.
Fonte: (TechXplore – Machine Learning & AI)
