1. Repositório Institucional - Universidade Federal de Uberlândia
  2. Faculdade de Engenharia Mecânica (FEMEC)
  3. TCC - Engenharia Mecatrônica
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dc.creatorServian, Artur Azeredo Santos-
dc.date.accessioned2025-07-18T17:55:11Z-
dc.date.available2025-07-18T17:55:11Z-
dc.date.issued2025-06-05-
dc.identifier.citationSERVIAN, Artur Azeredo Santos. Automação Inteligente de Processos para evitar fraudes analógicas, digitais e os deepfakes das LLMs Generativas. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Engenharia Mecatrônica) – Universidade Federal de Uberlândia, Uberlândia, 2025.pt_BR
dc.identifier.urihttps://repositorio.ufu.br/handle/123456789/46430-
dc.languageporpt_BR
dc.publisherUniversidade Federal de Uberlândiapt_BR
dc.rightsAcesso Abertopt_BR
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/us/*
dc.subjectAntifraudept_BR
dc.subjectDeepfakespt_BR
dc.subjectSegurançapt_BR
dc.subjectDetecção de Vivacidadept_BR
dc.subjectBiometria Facialpt_BR
dc.titleAutomação inteligente de processos para evitar fraudes analógicas, digitais e os deepfakes das LLMs generativaspt_BR
dc.title.alternativeIntelligent process automation to prevent analog and digital fraud and deepfakes from generative LLMspt_BR
dc.typeTrabalho de Conclusão de Cursopt_BR
dc.contributor.advisor1Lima, Luciano-
dc.contributor.advisor1Latteshttp://lattes.cnpq.br/4147306444287969pt_BR
dc.contributor.referee1Moura Junior, José dos Reis Vieira-
dc.contributor.referee1Latteshttp://lattes.cnpq.br/2479225716217997pt_BR
dc.contributor.referee2Lima, Thales-
dc.contributor.referee2Latteshttp://lattes.cnpq.br/5222722831423845pt_BR
dc.creator.Latteshttp://lattes.cnpq.br/3323335667864610pt_BR
dc.description.degreenameTrabalho de Conclusão de Curso (Graduação)pt_BR
dc.description.resumoA crescente digitalização de serviços e a sofisticação de fraudes digitais, incluindo ataques por apresentação em sistemas de autenticação biométrica facial, demandam soluções de segurança cada vez mais robustas. Este Projeto de Fim de Curso teve como objetivo principal o desenvolvimento e a avaliação de um protótipo de sistema de detecção de vivacidade (liveness detection) multifacetado, visando aumentar a segurança contra tais ataques. A metodologia empregou uma combinação de técnicas de visão computacional, utilizando principalmente as bibliotecas Python, OpenCV e MediaPipe para a extração de pontos fiduciais faciais e análise subsequente. O protótipo integrou módulos para validação da pose cefálica como pré-requisito, detecção de piscadas com base no Eye Aspect Ratio (EAR), um método de indução implícita do olhar através da interação com alvos visuais clicáveis, análise da reação pupilar à emissão de luz (reflexo fotomotor) e verificação da cor da esclera. Todas as funcionalidades foram orquestradas por um algoritmo piloto que também ofereceu interfaces distintas para o usuário e para o desenvolvedor, culminando na geração de um escore de vivacidade. Os testes experimentais com usuários legítimos demonstraram uma Taxa de Aceitação Verdadeira (TAR) de 90% em testes com webcam e 100% utilizando câmera de smartphone via DroidCam. Em cenários de ataque, o sistema obteve 100% de Taxa de Rejeição Verdadeira (TRR) contra imagens estáticas apresentadas em tela e 90% de TRR contra vídeos deepfake gerados pela plataforma Kling AI. Conclui-se que o protótipo desenvolvido apresenta uma base promissora para a detecção de vivacidade, com alta eficácia contra ataques básicos e boa resiliência a deepfakes, embora tenham sido identificadas oportunidades de aprimoramento, especialmente na robustez de sub-testes específicos e na necessidade de validação com um espaço amostral mais amplo. As principais contribuições residem na integração de múltiplos indicadores de vivacidade em um sistema funcional e na análise de seu desempenho inicial.pt_BR
dc.publisher.countryBrasilpt_BR
dc.publisher.courseEngenharia Mecatrônicapt_BR
dc.sizeorduration89pt_BR
dc.subject.cnpqCNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO::SISTEMAS DE COMPUTACAOpt_BR
dc.orcid.putcode188226282-
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