Cientistas descobriram que a última barreira usada para detectar deepfakes foi superada. A técnica se baseava em variações sutis na cor da pele causadas pelos batimentos cardíacos, que antes não eram reproduzidas por inteligência artificial. Agora, os vídeos gerados artificialmente conseguem manter esses sinais fisiológicos, o que torna as ferramentas de detecção menos confiáveis.
Estudos anteriores mostravam que a criação de deepfakes apagava essas variações de cor ligadas à pulsação, facilitando a identificação dos vídeos falsos. No entanto, a nova pesquisa revela que os métodos atuais preservam os padrões dos vídeos originais. Isso invalida uma das estratégias mais eficazes de rastreamento usadas até agora.
A técnica envolvida na detecção desses sinais se chama fotopletismografia remota (rPPG), que analisa pequenas mudanças de cor na pele causadas pelo fluxo de sangue. Essas variações são invisíveis ao olho humano, mas podem ser identificadas por algoritmos específicos. Era essa “assinatura” da frequência cardíaca que ajudava a separar vídeos reais de falsos.
Na nova pesquisa, os cientistas gravaram vídeos de participantes em ambiente controlado e depois criaram deepfakes com ferramentas avançadas, como o DeepFaceLive.
Foram produzidos mais de 850 vídeos, entre originais e manipulados. A análise mostrou que, mesmo nos vídeos falsos, os batimentos cardíacos dos indivíduos eram visíveis e consistentes com os originais.
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