Detecção de deepfake de imagens faciais digitais: uma revisão de escopo

Objetivo: Mapear a literatura científica sobre quesitos técnicos que auxiliem os profissionais da área na detecção de deepfake de imagens faciais digitais. Método: Projeto de revisão de escopo foi elaborado baseado nas recomendações internacionais do Joanna Briggs Institute e do Preferred Reporting Items for Systematic reviews and Meta-Analyses extension for Scoping Reviews, sendo delineada a pergunta norteadora da pesquisa e, a partir da eleição dos unitermos “fraud”, “face”, “forensic sciences” e do termo livre “deepfake”, bases de dados serão consultadas (Pubmed/Medline, Scopus, Scielo, Literatura Latino-Americana e do Caribe em Ciências da Saúde (LILACS), Embase, Web of Science (WoS) e, para a literatura cinzenta, o Google Scholar (até a página 10 de busca), BDTD, OATD, OASISBR e o Banco de Teses CAPES). A partir da adoção de critérios de elegibilidade previamente delimitados, sínteses serão elaboradas por dois revisores cegados para tal atividade. Caso haja discordância de seleção entre os revisores, um terceiro será acionado. Os resultados serão interpretados de forma descritiva.