Deepfake: O Que É e Quais os Riscos para Empresas
Deepfake é uma das ameaças digitais mais sofisticadas e preocupantes da atualidade. Com o uso de inteligência artificial generativa, esses conteúdos manipulados conseguem replicar rostos, vozes e gestos com impressionante realismo — tornando-se ferramentas eficazes para enganar, manipular e fraudar. Empresas e executivos estão cada vez mais vulneráveis a essas falsificações, que podem comprometer operações, reputações e finanças. Neste artigo, você vai entender como os deepfakes funcionam, os riscos que representam e as principais estratégias para identificar e mitigar seus impactos no ambiente corporativo.
Deepfake: O que é?
Um deepfake é um vídeo, foto ou gravação de áudio que parece real, mas foi manipulado usando inteligência artificial (IA). A tecnologia subjacente pode substituir rostos, manipular expressões faciais, sintetizar rostos e sintetizar fala. Essas ferramentas são usadas com mais frequência para retratar pessoas dizendo ou fazendo algo que nunca disseram ou fizeram.
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Riscos da GenAI
A IA Generativa (GenAI), com imenso potencial positivo, está sendo utilizada para criar deepfakes, frequentemente por meio de redes adversárias generativas (GAN). GenAI refere-se à capacidade das máquinas de criar novos conteúdos, como texto, código, imagens e música, que se assemelham ao que os humanos conseguem criar. Paralelamente ao problema dos deepfakes, existe um risco crescente de que modelos de linguagem de grande porte (LLM) sejam usados para criar textos nativos muito convincentes para esquemas de phishing, histórias falsas e operações de manipulação e interferência de informações. Além disso, os agentes de ameaças estão combinando essa linguagem com deepfakes para fabricar mentiras potentes em larga escala.
É fácil para os adversários encontrarem material útil para informar falsificações. Graças à grande variedade de sites de mídia social e conteúdo pessoal prontamente disponíveis online, um agente de ameaças habilidoso pode pesquisar rapidamente seu alvo, desenvolver um deepfake e implantá-lo para fins maliciosos. Executivos, altos funcionários de TI e gerentes de call center são alvos particularmente atraentes para tais esquemas devido ao alto potencial de monetizar a representação.
Defesas Emergentes
Não existe uma solução tecnológica milagrosa para combater os riscos representados pelos deepfakes. A detecção de deepfakes ainda é um desafio ativo de pesquisa e continuará a aumentar em complexidade à medida que a qualidade da geração de mídia avança rapidamente. As técnicas líderes geralmente adotam uma das seguintes abordagens:
Deep Learning
São modelos de inteligência artificial que aprendem a identificar padrões sutis nos dados para diferenciar o que é verdadeiro do que é manipulado. Essa abordagem tenta “treinar o olhar da máquina” para reconhecer deepfakes mesmo quando eles são quase imperceptíveis para humanos.
Detecção de Artefatos
Essa técnica se baseia em sinais específicos (ou “artefatos”) que aparecem nos conteúdos falsificados. Por exemplo: analisar o movimento dos olhos e da boca, ou observar mudanças de cor e microexpressões que revelam alterações na circulação sanguínea. Pequenos detalhes como esses podem indicar que o conteúdo é fake.
Análise Comparativa
Em vez de olhar para um único vídeo ou imagem isoladamente, essa abordagem compara dois conteúdos entre si para avaliar qual deles parece mais falso. A ideia é que, com uma referência, os sistemas conseguem fazer uma análise mais precisa do que quando julgam algo fora de contexto.
Nessas áreas, diversos estudos relatam uma precisão de detecção de deepfakes na faixa de 90% a 100%, mas também há limitações a serem consideradas.
Obstáculos Tecnológicos
Um dos maiores obstáculos na detecção de deepfakes é a capacidade de generalização dos modelos. Ou seja, é relativamente fácil treinar um modelo para identificar deepfakes criados com técnicas conhecidas. O problema aparece quando surgem novas formas de geração – ou técnicas que ainda nem existem. Aí, o desempenho do modelo costuma cair bastante, porque ele não consegue identificar os padrões certos para distinguir o que é real do que é falso.
Os métodos baseados em inteligência artificial tentam identificar padrões sutis nas imagens, vídeos ou áudios, para separar o que é autêntico do que é manipulado. Mas se esses padrões forem muito dispersos ou difíceis de perceber, a eficácia do modelo despenca.
Outro desafio importante é criar soluções que resistam à engenharia reversa. Se os cibercriminosos descobrirem exatamente quais características o modelo usa para detectar um deepfake, eles podem manipular essas mesmas características nos próximos ataques para enganar os sistemas de detecção.
Além disso, o modelo precisa funcionar bem mesmo quando o conteúdo (vídeo, áudio, imagem) tiver qualidade ruim ou muito variada, o que acontece com frequência no mundo real.
À medida que novas tecnologias surgem, é essencial equilibrar as novas abordagens com o cenário atual e com os objetivos de cada caso de uso.
Combatendo Deepfakes Hoje
Para combater a IA com IA, as detecções precisam ser direcionadas e refinadas. Embora não haja uma defesa otimizada baseada em IA contra ameaças de deepfakes, as organizações podem mitigar os riscos construindo uma cultura robusta e centrada na segurança:
- Eduque a equipe sobre o risco de deepfakes, o potencial de danos e dicas para identificá-los. A equipe pode usar esse conhecimento para identificar onde uma imagem ou vídeo pode estar distorcido ou parecer falso — por exemplo, características como olhos fundos, sombras estranhas, mãos, palavras em placas ao fundo ou outras características desfocadas que podem se destacar para um olhar treinado. Além disso, acompanhe dicas e pesquisas sobre como combater os riscos de clonagem de voz.
- Aumente a proteção contra ameaças de deepfakes com autenticação e verificação robustas, detecção de fraudes, ferramentas de detecção de phishing altamente ajustadas e uma postura de defesa em profundidade com múltiplas camadas de defesa que podem resistir ao comprometimento de um único controle. Priorize o reforço dos controles e ferramentas de segurança cibernética existentes, garantindo que estejam bem ajustados e detectando ameaças conforme necessário.
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