O setor de ensino a distância (EAD) e certificações online está pronto para continuar crescendo e o número de estudantes online esperado para 2027 pode superar 57 milhões. No entanto, a tecnologia de deepfake também tem evoluído significativamente e representa uma ameaça que pode impactar à integridade de plataformas de ensino online, pois fraudadores podem usar deepfakes para trapacear, enganar usuários e/ou instituições educacionais e cometer fraudes contra plataformas de EAD. Para se protegerr contra essas ameaças, a tecnologia de autenticação biométrica pode ser aplicada de várias maneiras. Neste artigo, exploramos como os deepfakes estão afetando o setor de educação a distância (EAD) e certificações online e como as plataformas podem aplicar biometria para ajudar a se protegerr contra essas ameaças de IA generativa.

O que são Deepfakes?

A expressão “deepfake” vem da combinação dos termos “deep learning” (aprendizado profundo) e “fake” (falso). Embora não tenha uma definição universalmente aceita, um deepfake geralmente significa que a pessoa em um conteúdo existente foi substituída pela semelhança de outra pessoa. Essencialmente, um deepfake é um conteúdo como uma foto, áudio ou vídeo que foi manipulado por Machine Learning (ML) e Inteligência Artificial (IA) para parecer algo que não é. Confira este artigo para obter ainda mais detalhes sobre deepfakes e como eles funcionam.

Como os Deepfakes podem impactar o setor de ensino a distância (EAD) e certificações online?

Os deepfakes estão enganando pessoas ao redor do mundo, mas algumas maneiras específicas de como essas ameaças podem impactar o setor de ensino a distância (EAD) e certificações online incluem:

Trapaça e Fraude:

Deepfakes podem ser usados para trapaça e fraude em exames e certificações online. Por exemplo, um estudante poderia usar um deepfake para se passar por outra pessoa antes e/ou durante um exame, permitindo que ele passe no teste de forma fraudulenta. Isso poderia desvalorizar a certificação dos demais e acabar com a credibilidade da instituição e da plataforma de ensino online.

Manipulação de Conteúdo de Curso:

Fraudadores poderiam usar deepfakes para manipular conteúdo de cursos, como alterar palestras ou tutoriais para transmitir informações falsas. Isso poderia levar a mal-entendidos entre os estudantes e impactar seus resultados de aprendizado.

Vídeos Instrucionais Falsos:

Semelhante ao anterior, fraudadores também poderiam usar deepfakes para criar vídeos instrucionais completamente novos e falsos. Ao se passarem por instrutores ou especialistas, eles poderiam disseminar informações falsas, enganar estudantes e prejudicar a reputação de educadores legítimos.

Roubo de Identidade:

Deepfakes também poderiam ser usados para roubo de identidade, onde um fraudador cria um vídeo ou áudio falso se passando por um estudante ou instrutor. Isso poderia ser usado para ganhar acesso não autorizado a cursos ou certificações, potencialmente levando a perdas financeiras ou danos à reputação da instituição de ensino online.

Dano à Reputação do Instituto EAD:

Por último, mas não menos importante, a proliferação de deepfakes no ensino online pode prejudicar a reputação de educadores e instituições. Se deepfakes forem usados para criar vídeos ou áudios falsos que se passam por instrutores respeitáveis, isso poderia corroer a confiança no setor de ensino a distância como um todo.

Para mitigar a ameaça de deepfakes no ensino online e nas certificações, é essencial que plataformas de educação online e instituições implementem medidas robustas de autenticação e verificação. Isso pode incluir autenticação biométrica, como reconhecimento facial, para verificar a identidade de estudantes e instrutores.

Além disso, informar estudantes e instrutores sobre os perigos dos deepfakes e como identificá-los pode ajudar a reduzir o impacto de fraudadores. Mantendo-se vigilantes e implementando medidas proativas, o setor de ensino a distância (EAD) e certificações online pode se proteger contra as ameaças dos deepfakes.

Como a Biometria Protege Contra Deepfakes em Ensino a distância (EAD) e certificações online?

Como mencionado acima, a tecnologia de autenticação biométrica oferece uma defesa poderosa contra ameaças de deepfake, por exemplo:

Reconhecimento Facial:

A tecnologia de reconhecimento facial é um dos métodos de autenticação biométrica mais utilizados. Ao analisar características faciais, como o tamanho e a forma dos olhos, nariz e boca, os sistemas de reconhecimento facial podem verificar a identidade de uma pessoa com alto grau de precisão. Quando aplicado à detecção de deepfake, a tecnologia de reconhecimento facial pode ajudar a identificar inconsistências nas características faciais que indicam que um vídeo ou imagem foi manipulado.

Reconhecimento de Voz:

A tecnologia de reconhecimento de voz é outro método importante de autenticação biométrica. Analisando vários aspectos da voz de uma pessoa, como tom, timbre e cadência, os sistemas de reconhecimento de voz podem verificar sua identidade. No contexto da detecção de deepfake, a tecnologia de reconhecimento de voz pode ajudar a identificar padrões de fala antinaturais ou inconsistentes que podem indicar que uma gravação de vídeo ou áudio foi manipulada.

Biometria Comportamental:

A biometria comportamental envolve a análise de padrões no comportamento de um indivíduo, como velocidade de digitação, movimentos do mouse e padrões de deslize em um dispositivo touchscreen. Esses padrões comportamentais são únicos para cada indivíduo e podem ser usados para verificar sua identidade. Quando aplicada à detecção de deepfake, a biometria comportamental pode ajudar a identificar anomalias no comportamento do usuário que podem indicar que um vídeo ou imagem foi manipulado.

Biometria Multimodal:

A biometria multimodal envolve a combinação de vários métodos de autenticação biométrica para aumentar a segurança. Usando uma combinação de reconhecimento facial, reconhecimento de voz e biometria comportamental, por exemplo, os sistemas biométricos multimodais podem oferecer uma defesa mais robusta contra ameaças de deepfake. Ao exigir múltiplas formas de autenticação biométrica, esses sistemas podem tornar mais difícil para fraudadores criar deepfakes convincentes.

Prova de Vida ou Liveness:

A detecção de vida é um componente crucial da autenticação biométrica que ajuda a garantir a autenticidade dos dados biométricos capturados. Esta tecnologia é projetada para detectar se uma amostra biométrica, como uma imagem facial ou uma gravação de voz, vem de uma pessoa viva ou de um ataque de falsificação, como um deepfake. Algoritmos de prova de vida analisam vários fatores, como a presença de movimentos naturais em uma imagem facial ou a presença de sinais fisiológicos em uma gravação de voz, para determinar se os dados biométricos são de uma pessoa viva.

Quando se trata de ameaças de deepfake, a prova de vida é essencial para prevenir que fraudadores usem imagens estáticas ou vídeos pré-gravados para burlar sistemas de autenticação biométrica. Verificando a vida da pessoa que fornece a amostra biométrica, a tecnologia de prova de vida ajuda a proteger contra ataques de deepfake e garante a integridade do processo de autenticação.