BRASILPrecisão de detectores de deepfake diminui nas redes sociais, aponta TIVIT
Da Redação- 29 de outubro de 2026 | 16:38
Segundo a empresa, sistemas alcançam 90% a 99% de precisão em testes controlados, mas registram índices de 50% a 75% em ambientes reais.
A precisão das ferramentas automáticas de detecção de deepfakes pode cair para a faixa de 50% a 75% em ambientes como redes sociais e aplicativos de mensagens, segundo levantamento da equipe de cibersegurança da TIVIT. Em testes controlados de laboratório, esses sistemas chegam a apresentar índices de 90% a 99%. A diferença evidencia as limitações da identificação automatizada de conteúdos falsificados com IA.
Os dados foram divulgados pela companhia nesta quinta-feira, 29 de outubro, após o período eleitoral brasileiro. A análise considera os desafios de identificação de áudios e vídeos sintéticos, especialmente materiais que simulam declarações de autoridades, executivos e outras pessoas.
Segundo a TIVIT, a redução da precisão está relacionada, entre outros fatores, à utilização de novos modelos de geração de conteúdo e à compressão de arquivos nas plataformas digitais. Os algoritmos de detecção são treinados para reconhecer determinadas características das falsificações, mas podem apresentar desempenho inferior diante de técnicas diferentes das utilizadas durante seu treinamento.
Clonagem de voz amplia riscos de fraude
O laboratório de pesquisas cibernéticas da TIVIT identificou a clonagem de voz e a adulteração de vídeos como dois dos formatos de maior risco analisados ao longo de 2025 e 2026.
No caso dos áudios, ferramentas de IA permitem reproduzir características de uma voz a partir de amostras curtas. Esse material pode ser utilizado para simular mensagens ou conversas telefônicas atribuídas a outras pessoas. A circulação em grupos fechados de aplicativos de mensagens dificulta o acompanhamento das falsificações em tempo real, segundo a empresa.
A TIVIT relatou um episódio de tentativa de fraude envolvendo uma multinacional atendida por sua equipe de segurança. Um executivo recebeu mensagens e uma ligação na qual a voz e o sotaque do CEO foram reproduzidos para solicitar uma transferência financeira urgente.
O funcionário desconfiou da abordagem e fez uma pergunta pessoal para verificar a identidade do interlocutor. A chamada foi encerrada pelo responsável pela tentativa de fraude, sem que a transferência fosse realizada.
Detecção automatizada exige verificação humana
Para Thiago Tanaka, diretor de cibersegurança da TIVIT, os resultados das ferramentas automáticas não devem ser utilizados isoladamente para determinar a autenticidade de áudios e vídeos.
“O resultado do detector entra como um sinal auxiliar. Para cravar que algo é falso, a equipe cruza essa indicação com a validação do contexto, o rastreio da procedência e a revisão de um especialista”, afirma.
O executivo destaca que os sistemas podem produzir falsos positivos, quando identificam equivocadamente um conteúdo autêntico como manipulado, e falsos negativos, quando deixam de reconhecer uma falsificação.
Durante o período eleitoral, o Centro de Operações de Rede e Segurança (SNOC) da TIVIT registrou alertas relacionados a conteúdos sintéticos. A companhia informou que mobilizou profissionais para analisar esses materiais, mas não divulgou o número de ocorrências identificadas.
Empresas precisam preservar evidências digitais
A TIVIT recomenda que organizações adotem procedimentos de resposta a incidentes envolvendo deepfakes, com participação das equipes de cibersegurança, jurídico e comunicação. As medidas incluem a análise técnica do conteúdo, a verificação de sua procedência e a preservação das evidências digitais para subsidiar eventuais pedidos de remoção às plataformas ou medidas judiciais.
Para os usuários, a orientação é verificar declarações atribuídas a autoridades e executivos em canais oficiais antes de compartilhar mensagens. A companhia também recomenda conferir a data das gravações e buscar registros originais quando houver suspeita de manipulação.
Outro risco apontado pela TIVIT é o chamado dividendo do mentiroso, fenômeno em que conteúdos autênticos passam a ser questionados sob a alegação de terem sido produzidos por inteligência artificial.
“O desafio estratégico é preservar a legitimidade da informação verdadeira. Se o ceticismo se generalizar, eleitores e instituições perdem a capacidade de chegar a um consenso mínimo sobre o que é real”, afirma Tanaka.
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