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# 💡 PROPOSTA DE PESQUISA E DESENVOLVIMENTO: Universal DeepFake Detector (UDFD)

**Título:** UDFD: Universal DeepFake Detector – Modelo de IA Explicável para Análise de Micro-Inconsistências Físicas e Biológicas

## 🌐 O Problema: Generalização na Detecção de DeepFakes

O avanço de modelos generativos (GANs, Diffusion Models) tornou a criação de vídeos e áudios sintéticos (deepfakes) indistinguível para o olho humano. A maioria dos modelos de detecção atuais é treinada para detectar "assinaturas" de geradores conhecidos, falhando drasticamente em generalizar para novas técnicas de fraude.

Isso cria um ciclo vicioso de desinformação. Precisamos de uma defesa que seja **agnóstica ao método de geração**.

## ✨ A Solução: Análise de Inconsistências Fundamentais (UDFD)

O **UDFD (Universal DeepFake Detector)** propõe uma nova abordagem de detecção, focada em princípios físicos e biológicos que os modelos generativos têm dificuldade em simular com perfeição.

O modelo será um sistema de IA *multimodal* e *explicável* que foca em *micro-inconsistências* em vez de assinaturas.

### 🔬 Abordagem Técnica e Arquitetura

Utilizaremos uma arquitetura de **Vision Transformer (ViT)** com módulos de atenção cruzada, permitindo a análise simultânea de diferentes aspectos do vídeo.

| Módulo de Análise | Foco e Princípio de Detecção | Tecnologias Chave |
| :--- | :--- | :--- |
| **Módulo Biométrico** | Detecção de inconsistências em padrões biológicos sutis: taxa de piscar de olhos, micro-expressões, e pulsação (analisada via VPU - *Video Photoplethysmography*). | Análise de Sinais, CNN-LSTM |
| **Módulo de Física da Luz** | Detecção de erros de renderização: Iluminação, sombras inconsistentes, reflexos e fontes de luz incompatíveis com o ambiente (erros comuns em modelos de *transfer learning*). | Análise de Fluxo Óptico (*Optical Flow*), T-CNN |
| **Camada de Decisão Explicável** | Combina as *features* de ambos os módulos com uma camada de atenção para classificar o vídeo e, crucialmente, **explicar** a decisão. | Grad-CAM, SHAP |

### 🔑 Explicabilidade (XAI) como Core

A confiança é fundamental. O UDFD utilizará **Grad-CAM** para gerar um *mapa de calor* sobre o quadro do vídeo, indicando visualmente as regiões que levaram à classificação como *deepfake* (e.g., um reflexo incorreto, ou a área dos olhos).

## 🗺️ Roadmap de Desenvolvimento (Fases)

Para demonstrar a viabilidade e atrair contribuições, o projeto será executado em 3 fases principais:

1.  **Fase 1: Baseline e Preparação de Dados**
    * Estabelecer o *pipeline* de pré-processamento para extração de quadros e análise de fluxo.
    * Treinar um modelo *baseline* (e.g., ResNet) para obter métricas de desempenho iniciais.
    * Foco em otimização de GPU/TPU (uso de PyTorch Lightning/TensorFlow Keras).
2.  **Fase 2: Desenvolvimento do ViT e Treinamento Multimodal**
    * Implementação da arquitetura Vision Transformer para o UDFD.
    * Treinamento dos módulos Biométrico e de Física de forma separada e posterior fusão.
    * Objetivo: Alcançar uma alta taxa de generalização (*zero-shot*) em *datasets* de deepfakes desconhecidos.
3.  **Fase 3: Implementação de XAI e Demo Pública**
    * Integração total do Grad-CAM para visualização da explicação.
    * Criação de uma aplicação web simples (Streamlit/Gradio) para demonstração pública, permitindo que qualquer pessoa teste o detector e veja a explicação do resultado.

## 🤝 Chamada para Colaboração

O UDFD é um projeto de pesquisa complexo e de alto impacto que exige o envolvimento da comunidade de IA.

Buscamos ativamente colaboradores com *expertise* em:

* **Visão Computacional Avançada (ViT, CNNs, Análise de Sinais)**
* **Aprendizado de Máquina Explicável (XAI - Grad-CAM, SHAP)**
* **Otimização de Hardware (TPUs/GPUs)**

Sua contribuição é essencial para moldar o futuro da confiança digital e combater a desinformação. Junte-se a nós nesta missão!