Publicação: Detecção de imagens geradas por inteligência artificial: um estudo sobre técnicas e desafios
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CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO
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Esta pesquisa apresenta uma Revisão Sistemática da Literatura (RSL) sobre métodos de
detecção de imagens geradas por inteligência artificial, com foco em abordagens publicadas entre 2022 e 2025. Foram analisados 44 artigos selecionados segundo o protocolo
PRISMA, permitindo mapear o estado da arte, identificar avanços técnicos e apontar
desafios persistentes. Os resultados evidenciam um crescimento expressivo da produção
científica na área, com destaque para o uso de arquiteturas baseadas em Convolutional
Neural Networks (CNNs), Transformers e modelos híbridos, bem como técnicas de generalização entre domínios, exploração de espaços latentes e mecanismos de atenção multiescala. Além dos aspectos técnicos, a RSL também revelou preocupações éticas e sociais,
incluindo desinformação, riscos à privacidade e a necessidade de maior transparência e
regulamentação. Em síntese, a revisão confirma que a detecção de imagens sintéticas é um
campo em rápida evolução, ainda marcado por desafios, mas com avanços significativos
que apontam para sua relevância científica e social.
Abstract
This research presents a Systematic Literature Review (SLR) on methods for detecting
images generated by artificial intelligence, focusing on approaches published between 2022
and 2025. A total of 44 articles were analyzed following the PRISMA protocol, allowing
the mapping of the state of the art, the identification of technical advances, and the recognition of persistent challenges. The findings reveal a significant growth in scientific
production in the field, with emphasis on architectures based on Convolutional Neural
Networks (CNNs), Transformers, and hybrid models, as well as techniques related to
cross-domain generalization, latent space exploration, and multi-scale attention mechanisms. In addition to technical aspects, the SLR also identified ethical and social concerns,
including misinformation, privacy risks, and the need for greater transparency and regulatory frameworks. In summary, the review confirms that synthetic image detection is a
rapidly evolving research area, still marked by challenges but showing significant advances
that highlight its scientific and social relevance.
Palavras-chave
Detecção de imagens sintéticas, Revisão sistemática da literatura, Deepfake, Inteligência artificial, CNNs
Citação
BORGES, Otávio Malta. Detecção de imagens geradas por inteligência artificial: um estudo sobre técnicas e desafios. 2025. 54 f. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Sistemas de Informação) – Universidade Federal de Uberlândia, Uberlândia, 2025.
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