Combate à Falsificação Digital: Um Modelo de Detecção de Imagens DeepFake com Aprendizado Profundo - Lopes, Vinicius N.; Januario, Tadeu; Balsanello, Vitor G.; Kreutz, Diego; Schmidt, Dionatan R.; Flores, Eliezer; Rodrigues, Elder (Anais da Escola Regional de Aprendizado de Máquina e Inteligência Artificial da Região Sul (ERAMIA-RS), 2025)
A detecção de DeepFakes é um desafio central da segurança digital. Este trabalho apresenta um pipeline baseado no fine-tuning da EfficientNet-B0, com escalonamento progressivo de dados, otimização do threshold via F1-score e diversificação sintética com OmniGen. Avaliado nas bases DFDC Preview e OpenForensics (179 mil imagens), o método atingiu 98% de acurácia, threshold de 0.3495 e precisão/recall de 0.98, evidenciando alta eficácia e estabilidade.