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Os computadores estão ficando cada vez melhores em simular a realidade. Celebridades se tornaram as estrelas involuntárias de conteúdo adulto, e políticos apareceram em vídeos parecendo dizer palavras que nunca disseram. 

Preparamos esse conteúdo para você entender como funciona essa tecnologia e como reconhecer uma e não ser enganado. Boa leitura!

O que é uma deepfake?

A tecnologia pode “copiar”  perfeitamente qualquer pessoa no mundo em um vídeo ou foto da qual eles nunca participaram. Esses recursos existem há décadas – foi assim que o falecido ator Paul Walker ressuscitou para Velozes e Furiosos 7. Costumavam levar estúdios inteiros cheios de especialistas por ano para criar esses efeitos. Agora, essas tecnologias – novos sistemas de computação gráfica – podem sintetizar imagens e vídeos muito rapidamente.

Existem vários métodos para criar deepfakes, mas o mais comum depende do uso de redes neurais profundas envolvendo autoencoders que empregam uma técnica de troca de face. Esse autoencoder é um programa de I.A de aprendizado profundo encarregado de estudar videoclipes para entender como a pessoa se parece a partir de uma variedade de ângulos e condições ambientais e, em seguida, mapear essa pessoa para o indivíduo no vídeo de destino, encontrando recursos comuns. 

Você já viu Barack Obama chamar Donald Trump de “completo idiota”, ou Mark Zuckerberg se gabar de ter “controle total de bilhões de dados roubados de pessoas”?

Muitas pessoas assumem que em uma classe de algoritmos de aprendizado profundo chamada redes adversariais generativas (GANs) será o principal mecanismo de desenvolvimento dessa técnica. no futuro. Rostos gerados por GAN são quase impossíveis de distinguir de rostos reais. A primeira auditoria do cenário deep fake dedicou uma seção inteira às GANs, sugerindo que elas tornarão possível para qualquer pessoa criar deepfakes sofisticados.

No entanto, os holofotes sobre essa técnica em particular têm sido enganosos, diz Siwei Lyiu, da SUNY Buffalo. “A maioria dos vídeos deepfake hoje em dia são gerados por algoritmos nos quais as GANs não desempenham um papel muito importante”, diz ele. 

Especialistas acreditam que, no futuro, esse método se tornará muito mais sofisticado à medida que a tecnologia se desenvolver e poderão introduzir ameaças sérias ao público, relacionadas à interferência eleitoral, tensão política e atividades criminosas adicionais. 

Como são usados? 

Embora a capacidade de trocar rostos automaticamente para criar vídeos sintéticos críveis e realistas tenha alguns aplicativos benignos interessantes (como no cinema e nos jogos), essa é obviamente uma tecnologia perigosa com alguns aplicativos problemáticos. 

Em 2018, por exemplo, um partido político belga divulgou um vídeo de Donald Trump fazendo um discurso pedindo que a Bélgica se retirasse do acordo climático de Paris. Esse não foi o primeiro uso para criar vídeos enganosos, e especialistas políticos experientes em tecnologia estão se preparando para uma futura onda de notícias falsas que apresentam deepfakes convincentemente realistas.

A fraude de identidade foi a principal preocupação  para mais de três quartos dos entrevistados em uma pesquisa do setor de segurança cibernética pela empresa de biometria iProov. As principais preocupações dos entrevistados eram que os deepfakes seriam usados para fazer pagamentos online fraudulentos e invadir serviços bancários pessoais.

Deepfakes são apenas vídeos? 

O aúdio é um campo em rápido crescimento que possui um enorme número de aplicativos. 

Áudios realistas podem ser feitos usando algoritmos de aprendizado profundo com apenas algumas horas (ou em alguns casos, minutos) de áudio da pessoa cuja voz está sendo clonada e, uma vez que um modelo de voz é feito, essa pessoa pode dizer qualquer coisa, como quando o áudio falso de um CEO foi usado para cometer fraude no ano passado. 

Como detectar uma deepfake?

À medida que essa tecnologia se torna mais comum, a sociedade coletivamente provavelmente precisará se adaptar para detectar vídeos deepfake da mesma forma que os usuários on-line agora estão sintonizados para detectar outros tipos de notícias falsas.

Há um punhado de indicadores:

• Os deepfakes atuais têm problemas para animar rostos de forma realista, e o resultado é um vídeo em que o assunto nunca pisca, ou pisca com muita frequência, ou de maneira não natural. No entanto, depois que pesquisadores da Universidade de Albany publicaram um estudo detectando a anormalidade do piscar, foram lançados novos recursos que não apresentavam mais esse problema. 

• Procure problemas com a pele ou cabelo, ou rostos que pareçam mais desfocados do que o ambiente em que estão posicionados. 

• A iluminação não parece natural? Muitas vezes, os algoritmosretêm a iluminação dos clipes que foram usados como modelos para o vídeo falso, o que não corresponde à iluminação do vídeo de destino. 

Monitoramento da Dark Web com o LastPass

O infográfico “Tirando o mistério da dark web”, do Lastpass, entrevistou 3.250 consumidores e descobriu que 86% dos entrevistados não têm como saber se seus dados pessoais estão na dark web.  Como você pode se proteger e proteger seus dados?

O monitoramento da dark web do LastPass pode ajudar. Esse recurso monitora todas as contas relacionadas aos seus endereços de e-mail quanto a atividades de violação e alerta você por e-mail quando você precisa agir. Você pode ficar tranquilo sabendo que será notificado se surgir um problema. 

Para se proteger do crime cibernético, siga as recomendações de segurança cibernética. Use uma senha gerada para cada conta. Ative a autenticação multifator quando puder. Mas às vezes, a segurança cibernética está fora de suas mãos. Quando um site ou serviço que você usa (inevitavelmente) sofre uma violação de dados, uma varredura na dark web ajudará você a ficar à frente de qualquer problema.