Até o momento, em vídeos, os deepfakes foram geralmente ignorados pela comunidade de pesquisa de segurança
Vídeos deepfake em tempo real, anunciados como os portadores de uma nova era de incerteza na internet, parecem ter uma falha fundamental: eles não conseguem lidar com perfis secundários. Uma empresa de software de IA Metaphysic, muitos programas de deepfake contemporâneos simplesmente não são bons em recriar o perfil do rosto de alguém. Há uma vulnerabilidade interessante em deepfakes de vídeo que, até o momento, tem sido geralmente ignorada pela comunidade de pesquisa de segurança, talvez porque deepfakes ‘ao vivo’ em tempo real em videochamadas não tenham sido um grande motivo de preocupação até muito recentemente. A maior parte do conteúdo visual que existe na maioria das vezes não inclui fotos de perfil porque simplesmente não é desejada.
Deepfakes ao vivo em tempo real em videochamadas:
As cabeças dos deepfakes giram 90 graus para ambos os lados, a ilusão fotorrealista desmorona. DeepFaceLive é uma versão de transmissão ao vivo do popular software DeepFaceLab e é capaz de criar identidades de vídeo alternativas em tempo real. Um modelo de deepfake ‘ao vivo’ precisa da capacidade de realizar o fosqueamento à vontade e mediante solicitação, a um nível aceitavelmente convincente.
O vídeo deepfake ao vivo compartilha um problema comum com a realidade aumentada – a necessidade de sobrepor imagens de mãos reais e outros tipos de obstrução real em uma imagem não real. A maioria dos algoritmos de alinhamento facial baseados em 2D atribui apenas 50-60 por cento do número de pontos de referência de uma vista frontal para uma vista de perfil. Com tecnologias de escaneamento corporal 3D, um golpista poderia transformar sua própria imagem na de outra pessoa.
Embora as tecnologias deepfake possam ter feito grandes avanços nos últimos anos. Vídeos deepfake também foram usados para enganar softwares de reconhecimento facial ao vivo. A comunidade de pesquisa está profundamente engajada no desenvolvimento de tecnologias de detecção de deepfake desde o início do fenômeno, mas é, de certa forma, prejudicada pelo fato de não poder interagir com o material que está investigando.
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