Detecção de Documentos Acadêmicos Falsificados: Uma Solução Baseada em Aprendizado de Máquina - Ransolin, Samuel M.; Inocêncio, Giovana N.; Martina, Jean E. (Anais da Escola Regional de Aprendizado de Máquina e Inteligência Artificial da Região Sul (ERAMIA-RS), 2025)
Nos últimos anos, no Brasil, o crescimento de ingressantes, de formandos e de instituições de ensino superior intensificou os desafios relacionados à validação de certificados acadêmicos, já que a verificação é majoritariamente manual, sujeita a erros e a aceitação de fraudes. Este trabalho propõe um protótipo híbrido que combina análise multimodal, clustering, detecção de anomalias e classificação por grau de legitimidade para detectar documentos acadêmicos falsificados. Ao integrar o protótipo à Rede de Rastreabilidade de Dados da Educação Superior – iniciativa oficial para o acompanhamento de registros e comprovações acadêmicas –, documentos podem ser validados automaticamente antes do registro em sua rede distribuída, aumentando a segurança e a confiabilidade do credenciamento.