olimposec.com
tema

#deepfake-detection

3 publicações marcadas com esta tag.

panoramaOS-2026-647 · 2026-10-09
0

Purificacao adaptativa por difusao melhora deteccao de deepfakes de audio sob ataque adversarial

Detectores de deepfake de audio continuam vulneraveis a perturbacoes adversariais que suprimem os indicios acusticos usados para identificar vozes sinteticas, e defesas de purificacao existentes aplicam a mesma intensidade de limpeza a toda entrada, sacrificando ou a remocao do ataque ou a preservacao dos sinais sutis de spoofing. O DGAP ajusta a intensidade da purificacao por difusao de forma adaptativa, usando o proprio deslocamento de score do detector como indicador de manipulacao, e supera nove defesas existentes sem precisar retreinar o detector.

Fonte ↗
risco médioOS-2026-529 · 2026-09-28
0

Estudo estabelece limite estatístico para detectar a origem de uma imagem via pixels sob ataque adversarial

Pesquisadores derivam o limite teórico exato de quão bem qualquer verificador baseado apenas em pixels pode distinguir se uma imagem é real ou gerada por IA quando um adversário pode editá-la antes da verificação, e mostram que verificadores públicos de CLIP falham bem antes de atingir esse limite. O trabalho também demonstra um ataque surrogate de caixa preta que explora a possibilidade de emular o verificador alvo para escalar rapidamente a taxa de aceitação de imagens falsas.

Fonte ↗
risco médioOS-2026-520 · 2026-09-25
0

Deepfakes e acessibilidade: pessoas surdas e com deficiência auditiva detectam manipulações de forma desigual

Um estudo presencial com 80 participantes -- pessoas ouvintes, com deficiência auditiva leve, surdas e usuárias de implante coclear -- mostra que a capacidade de identificar deepfakes audiovisuais varia fortemente conforme a habilidade auditiva e o canal manipulado. Participantes surdos tiveram apenas 41,2% de acerto em manipulações só de áudio, contra 90,3% dos ouvintes, revelando uma lacuna de segurança pouco discutida em defesas contra deepfake.

Fonte ↗