Uso malicioso de Deepfakes em ambientes IoT: Um mapeamento sistemático sobre ameaças, vetores e estratégias de mitigação - Santos, Almeida Italo M.; Santos, Marcos Vinícius de S.; M. Junior, Rubens de Souza (Anais da Escola Regional de Computação Bahia, Alagoas e Sergipe (ERBASE); 2025: Anais da XXV Escola Regional de Computação Bahia, Alagoas e Sergipe, 2025)
Contexto: A crescente integração de IA e IoT tem viabilizado ambientes inteligentes, mas também expandido a superfície de ataque cibernético com ameaças como os deepfakes. Esses conteúdos sintéticos conseguem enganar sistemas de reconhecimento facial, autenticação por voz e vigilância em tempo real. Objetivo: Este trabalho mapeia sistematicamente o uso malicioso de deepfakes em ambientes IoT, identificando vetores de ataque, sensores vulneráveis e técnicas de mitigação presentes na literatura. Método: A pesquisa seguiu um mapeamento sistemático com buscas nas bases IEEE Xplore e Scopus. De 85 estudos iniciais, 16 foram selecionados e analisados com base em três questões de pesquisa sobre ameaças, vulnerabilidades e soluções. Resultados: A análise revelou que sistemas de autenticação facial e vocal são os mais impactados. Os principais vetores envolvem falsificação de rosto, clonagem de voz e manipulação de vídeo ao vivo. Técnicas como CNN, blockchain, Redes Neurais Gráficas (GNN) e detecção multimodal (Wi-Fi + vídeo) foram identificadas como eficazes na mitigação em ambientes IoT. Conclusões: Deepfakes representam uma ameaça real e crescente à segurança de dispositivos IoT. Modelos leves e robustos de detecção, aliados a estruturas biométricas e mecanismos criptográficos, são essenciais para enfrentar essas ameaças em tempo real e em dispositivos com recursos limitados.