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Horus: técnicas de inteligência artificial para detecção e análise de realidades sintéticas

Processo: 23/12865-8
Modalidade de apoio:Auxílio à Pesquisa - Temático
Vigência: 01 de junho de 2024 - 31 de maio de 2029
Área do conhecimento:Ciências Exatas e da Terra - Ciência da Computação - Metodologia e Técnicas da Computação
Pesquisador responsável:Anderson de Rezende Rocha
Beneficiário:Anderson de Rezende Rocha
Instituição Sede: Instituto de Computação (IC). Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP). Campinas , SP, Brasil
Pesquisadores principais:
Hélio Pedrini
Pesquisadores associados:Fernanda Alcântara Andaló ; Haoliang LI ; Igor Leonardo Oliveira Bastos ; Leopoldo André Dutra Lusquino Filho ; Luisa Verdoliva ; Michael Macedo Diniz ; Paolo Bestagini ; Rafael Soares Padilha ; Renjie Wan ; Sandra Eliza Fontes de Avila ; Sébastien Marcel ; Shiqi Wang ; Simone Milani ; Walter Jerome Scheirer
Bolsa(s) vinculada(s):24/14068-0 - Coleta de dados e implementação de baselines para detecção de phishing, BP.IC
24/13869-0 - Coleta de dados e implementação de baselines para detecção de falsificações de imagens em publicações científicas, BP.IC
24/14069-7 - Coleta de dados e implementação de baselines para atribuição de autoria, BP.IC
Assunto(s):Forense digital  Inteligência artificial 
Palavra(s)-Chave do Pesquisador:artificial intelligence | DeepFakes | Digital Manipulations | Multimedia Forensics | Phishing | Synthetic Realities | Forense Digital

Resumo

O Projeto Horus é um empreendimento ambicioso e multidisciplinar que visa contribuir para o cenário da pesquisa em inteligência artificial (IA) e para a confiança na mídia digital. Compreendendo cinco linhas de pesquisa distintas e interconectadas --- aprendizagem robusta de características (A), reconhecimento de conjunto aberto (B), aprendizagem auto-supervisionada (C), aprendizagem multimodal (D) e técnicas de fusão (E) --- o projeto procura enfrentar desafios críticos no desenvolvimento da IA, como melhorar a generalização de modelos, permitir a compreensão intermodal e promover paradigmas de aprendizagem auto-supervisionada. As linhas de pesquisa servem de espinha dorsal para o desenvolvimento de oito aplicações, abordando desafios urgentes da era digital. Essas aplicações incluem (A1) detecção de deepfakes e (A2) mídia sintética geral, combatendo a crescente ameaça de manipulações via mídias sintéticas; (A3) atribuição de autoria, reforçando a autenticidade e integridade do conteúdo; (A4) detecção de phishing, protegendo os utilizadores contra actividades online maliciosas; (A5) checagem de fatos, promovendo o rigor da informação e combate à desinformação; (A6) detecção de falsificações científicas, preservando a credibilidade das publicações acadêmicas; (A7) detecção de ataques de apresentação e injeção, combatendo ameaças cibernéticas em vários domínios biométricos; e (A8) detecção de pornografia infantil baseada em IA, reforçando os esforços para proteger as populações vulneráveis. O projeto representa uma mudança de paradigma na investigação em inteligência artificial, colocando o indivíduo humano na vanguarda, abrindo caminho para aplicações éticas e confiáveis e contribuindo significativamente para a melhoria da sociedade como um todo. Os resultados esperados incluem novas soluções e metodologias para a confiança digital e um cenário digital mais seguro. (AU)

Matéria(s) publicada(s) na Agência FAPESP sobre o auxílio:
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