Além do Desempenho: Um Estudo da Confiabilidade de Detectores de Deepfakes - Lopes, Lucas; Laroca, Rayson; Grégio, André (Anais do Simpósio Brasileiro de Cibersegurança (SBSeg), 2025)
Deepfakes são mídias sintéticas geradas por inteligência artificial, com aplicações positivas na educação e na criatividade, mas também com impactos negativos graves, como fraudes, desinformação e violações de privacidade. Apesar dos avanços em técnicas de detecção, ainda há escassez de métodos de avaliação abrangentes que considerem aspectos além do desempenho em classificação. Este trabalho propõe um framework de avaliação da confiabilidade baseado em quatro pilares: transferibilidade, robustez, interpretabilidade e eficiência computacional. A análise de cinco métodos do estado da arte revelou avanços significativos, mas também limitações críticas.