PDFs falsos ajudam os fraudadores a burlar uma ampla variedade de sistemas, desde documentos de identidade falsificados que passam despercebidos pela verificação de identidade (KYC) até recibos adulterados que geram reembolsos fraudulentos.
Para combater essas novas táticas baseadas em IA, a Undetectable AI desenvolveu um detector gratuito de PDFs falsos. Este artigo explica o que a Undetectable AI e outros detectores de PDF fazem, como funcionam e o que conseguem identificar.
Vamos nos aprofundar no assunto.
O que é um detector de PDFs falsos?
Um detector de PDFs falsos é uma ferramenta que analisa arquivos PDF em busca de indícios de geração por IA ou adulteração com o uso de IA. Essas ferramentas permitem que os usuários verifiquem a autenticidade tanto dos elementos do documento quanto de seu conteúdo textual.
Isso evita que eles precisem copiar e colar o texto em um detector separado.
Por que os PDFs falsos estão se tornando um problema
Em comparação com outros tipos de arquivo, os PDFs são relativamente fáceis de manipular. Seus elementos visuais são simples o suficiente para que qualquer pessoa possa copiá-los ou modificá-los, enquanto os metadados podem ser alterados, removidos ou sobrescritos durante a edição e a conversão.
Nunca mais se preocupe com a detecção de seus textos pela IA. Undetectable AI Pode lhe ajudar:
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- Bypass todas as principais ferramentas de detecção de IA com apenas um clique.
- Uso IA com segurança e com confiança na escola e no trabalho.
Os PDFs também são comumente utilizados em contextos de grande importância. Com grande parte do mundo abandonando o uso do papel, o PDF tornou-se o formato preferido para documentos oficiais, desde extratos bancários até cartas de contratação e prontuários médicos.
Essa combinação de importância e acessibilidade torna os PDFs alvos atraentes para fraudes.
Como funciona um detector de PDFs falsos?
Os detectores de PDF identificam conteúdos gerados por IA e manipulados, dividindo os documentos em várias camadas, incluindo estrutura interna, metadados, histórico de revisões e objetos internos. Em seguida, combinam essas avaliações para estimar a probabilidade de envolvimento da IA.
Aqui está um breve resumo passo a passo:
- Elementos de identificação: Em vez de tratar cada página como uma única imagem, os detectores de PDFs falsos analisam a estrutura interna do PDF, extraindo elementos como texto, imagens, fontes, anotações, formulários e arquivos incorporados.
- Inspeção de elementos: Após separar os diferentes níveis do PDF, o detector de PDFs falsos analisa cada um deles em busca de sinais típicos de uso de IA. Isso pode envolver a avaliação da previsibilidade das palavras e da variação no comprimento das frases, no caso do texto, ou de anomalias na resolução e na compressão, no caso das imagens.
- Combinação de evidências: O detector de PDFs falsos, então, avalia esses diversos indicadores em vários níveis para calcular uma pontuação de probabilidade.
Que sinais os detectores de PDFs falsos analisam?
Os sinais avaliados pelos detectores de PDFs falsos variam de acordo com o elemento que está sendo analisado. Muitas ferramentas procuram apenas indicadores no estilo de redação do documento, mas outras também combinam sinais provenientes de metadados, histórico de salvamentos e objetos internos.
Perplexidade e irregularidade
A perplexidade e a irregularidade são os dois principais indicadores que os detectores de IA avaliam ao analisar textos gerados por IA. A perplexidade se refere à previsibilidade das escolhas de palavras, enquanto a irregularidade se refere às variações no comprimento e na estrutura das frases.
Os textos gerados por IA tendem a apresentar baixos índices de perplexidade e variabilidade. As ferramentas de IA generativa prevêem a continuação mais provável de uma determinada sequência, o que muitas vezes leva a escolhas de vocabulário mais seguras e previsíveis. O comprimento das frases também tende a variar menos, pois os modelos privilegiam estruturas de frases previsíveis.
Inconsistências nos metadados e nos carimbos de data/hora
Uma das primeiras coisas que os detectores de PDF analisam são os metadados, que se referem às informações que explicam, descrevem ou fornecem contexto ao arquivo. Os detalhes analisados incluem:
- Datas de criação e modificação
- Software de produção e criação
- Histórico de edições do XMP
Esses campos podem indicar que alguém abriu ou modificou um arquivo após a suposta data de emissão.
Atualizações incrementais e histórico de salvamentos
Os arquivos PDF podem preservar atualizações incrementais quando alguém edita e salva um documento, deixando vestígios das alterações na estrutura do arquivo. Os detectores examinam essas revisões para identificar indícios de que alguém alterou o documento após sua criação inicial.
Objetos de texto editados, fontes e camadas
Os detectores examinam os objetos internos do PDF, incluindo elementos de texto, fontes, imagens e camadas, em busca de sinais de possível adulteração.
Normalmente, diferenças nas fontes, nas propriedades dos objetos, no posicionamento ou na estrutura das camadas são indícios de que alguém inseriu ou substituiu conteúdo anteriormente.
Por exemplo, um banco pode usar uma fonte específica para elaborar extratos. Embora a IA ou a edição digital possam imitar essas fontes, talvez não consigam reproduzi-las com exatidão.
Assinatura digital e verificações de integridade
Quando um PDF contém uma assinatura digital válida, o detector pode verificar se o documento sofreu alterações desde que foi assinado. Uma assinatura corrompida ou inválida constitui forte indício de que alguém modificou o arquivo após a assinatura.
Por outro lado, a ausência de uma assinatura torna mais difícil verificar se o conteúdo do documento foi alterado.
Testando o “Undetectable AI”, o QuillBot e o NoteGPT: o que cada detector de PDFs falsos identificou
Para demonstrar como funcionam os detectores de PDF, submetemos um PDF criado por humanos e outro gerado por IA a três detectores de PDF conhecidos: Undetectable AI, QuillBot e NoteGPT.
Ambas as nossas amostras eram demonstrações financeiras, um tipo de documento que os fraudadores costumam usar para distorcer suas próprias finanças.
Utilizamos o site do Departamento de Proteção Financeira do Consumidor (CFPB) exemplo de extrato de cartão de crédito como amostra criada por humanos e o Gemini para gerar um extrato bancário como amostra falsa.
| Detector | Pontuação da amostra gerada por humanos | Pontuação de amostra gerada por IA |
| Undetectable AI | 98% Humano | 98% IA |
| QuillBot | 0% AI | 0% AI |
| NoteGPT | 0% AI | 87.1% IA |
Tanto o Undetectable AI quanto o NoteGPT classificaram as amostras corretamente. No entanto, o QuillBot não detectou os sinais de IA no PDF gerado por IA e o classificou erroneamente como autêntico.
Undetectable AI
O Undetectable AI é um detector de PDF gratuito baseado na web. Ao contrário de outros detectores, que analisam apenas o texto propriamente dito do documento em busca de indícios do uso de IA generativa, ele examina o documento inteiro, incluindo metadados e objetos internos.
Essa análise mais abrangente ajuda a identificar arquivos PDF que foram adulterados além da camada de texto.
Ao submeter nossas duas amostras ao Undetectable AI, obtivemos resultados precisos. O sistema identificou corretamente o documento do CFPB como autêntico e o documento do Gemini como gerado por IA, com altos índices de confiança para cada um deles.
QuillBot
A próxima ferramenta que experimentamos foi QuillBot, um assistente de redação com recursos básicos de detecção de IA. Embora o QuillBot não possua um detector específico para PDFs, ele permite que você envie documentos (incluindo PDFs, arquivos do Word, texto simples e HTML) e analise o texto em busca de indícios de uso de IA.
Infelizmente, a análise do texto por si só não é suficiente para detectar conteúdo gerado por IA em PDFs que contêm pouco texto, como demonstrações financeiras.
Esses documentos apresentam informações principalmente em tabelas; por isso, seu texto não apresenta muitos dos padrões que os detectores de IA costumam usar para identificar textos gerados por IA.
O QuillBot não conseguiu distinguir o PDF gerado por IA do PDF criado por humanos. Ele classificou ambas as amostras como genuínas e estimou que o texto 0% continha IA.
NoteGPT
O NoteGPT é um assistente de aprendizagem baseado em IA com detecção de IA integrada. Assim como o QuillBot, ele pode extrair texto de PDFs e analisar o conteúdo em busca de indícios de texto gerado por IA.
Apesar dessa limitação, os resultados do NoteGPT foram mais precisos do que os do QuillBot. Com apenas o texto para analisar, o NoteGPT identificou corretamente a amostra criada por humanos como genuína e a amostra gerada por IA como proveniente de IA.
Por que a detecção de PDFs falsos é importante
Os PDFs falsos afetam uma ampla gama de setores e, para a maioria deles, os riscos são bastante elevados. As consequências de deixar que documentos fraudulentos passem despercebidos incluem perdas financeiras, danos à reputação e responsabilidade legal.
Consequências do uso de PDFs falsos no meio acadêmico
Os candidatos podem usar IA generativa para alterar históricos escolares, diplomas, certificados ou outros documentos e apresentar informações falsas sobre suas qualificações.
As instituições acadêmicas que não conseguirem identificar esses documentos podem admitir alunos que não atendam aos seus requisitos de elegibilidade, o que prejudica sua credibilidade.
Consequências do uso de PDFs falsificados no varejo
Os fraudadores podem usar a IA para falsificar documentos como faturas, recibos, comprovantes de compra e registros de devolução, a fim de obter reembolsos, substituições, descontos ou outros benefícios aos quais não têm direito. Sem detectores de PDFs falsos, as equipes de varejo podem ter dificuldade em analisar esses documentos e incorrer em prejuízos por causa do que deixar passar despercebido.
Consequências do uso de PDFs falsos no setor de seguros
Assim como no varejo, os fraudadores no setor de seguros utilizam PDFs falsos, como prontuários médicos adulterados, orçamentos de reparos, faturas e recibos, para inflar os valores dos sinistros ou fundamentar pedidos de indenização fraudulentos. As seguradoras que não detectam essas tentativas de fraude podem, sem querer, repassar o custo de suas perdas aos clientes por meio de prêmios mais altos.
Consequências do uso de PDFs falsificados no setor financeiro
No setor financeiro, PDFs falsos ajudam os fraudadores a criar identidades sintéticas. Eles utilizam documentos de identidade falsificados para contornar os controles de KYC, o que lhes permite abrir contas fraudulentas, facilitar crimes financeiros sem serem rastreados ou ter acesso a produtos para os quais não são elegíveis.
Consequências de PDFs falsos relacionados a negócios ou questões jurídicas
A fraude envolvendo arquivos PDF pode causar sérios prejuízos às empresas e escritórios de advocacia que utilizam esses arquivos para contratos, faturas, contas, acordos e outros documentos jurídicos.
Os fraudadores podem alterar esses documentos para distorcer informações financeiras, modificar cláusulas contratuais ou criar provas falsas. Essas alterações podem resultar em prejuízos financeiros, disputas, problemas regulatórios e responsabilidade legal.
Como escolher o detector de PDF certo
Escolher o detector de PDFs falsos certo é uma questão de encontrar a ferramenta que ofereça a melhor combinação de precisão, velocidade, variedade de tipos de arquivos e preço acessível.
Precisão
É impossível que um detector de IA alcance uma precisão de 100%. A IA generativa é uma tecnologia em rápida evolução que continua a desenvolver novos métodos para ocultar sinais óbvios e detecção de desvio.
No entanto, é possível minimizar o impacto dessa margem de erro procurando detectores que apresentem baixas taxas de falsos positivos e que sejam continuamente testados em relação às atualizações dos modelos generativos.
Alguns detectores de PDFs falsos divulgam suas taxas de precisão, chegando até mesmo a disponibilizar publicamente seus estudos de precisão.
Você também pode avaliar o detector por conta própria, testando-o com seus próprios arquivos, da mesma forma que fizemos no teste acima. Passe tanto os PDFs gerados por IA quanto os criados por humanos pelo detector para verificar com que precisão ele classifica cada um deles.
Velocidade
Embora seja menos importante do que a precisão, a velocidade é um indicador valioso de avaliação, especialmente se o seu fluxo de trabalho exigir o processamento de um grande número de arquivos. Um detector que leva vários minutos para analisar cada PDF pode rapidamente se tornar um gargalo em um fluxo de trabalho de alto volume.
Ao avaliar detectores de PDF, leve em consideração o seu volume de processamento. Se você processa vários arquivos por dia, procure ferramentas que forneçam resultados rapidamente sem comprometer a profundidade da análise. No entanto, se você processa apenas alguns arquivos por vez, detectores mais lentos geralmente são suficientes.
Tipos de arquivos compatíveis
Nem todos os detectores de PDF analisam o documento como um todo. Em vez disso, eles extraem o texto do documento e o examinam em busca de sinais comuns à redação gerada por IA. Isso significa que eles deixam passar outros indícios, como imagens geradas por IA, elementos internos ou metadados.
Se você precisa apenas da detecção de texto, os detectores de PDF que analisam apenas sinais de redação gerada por IA já seriam suficientes.
No entanto, se o seu fluxo de trabalho envolve a verificação de arquivos como faturas, recibos e outros documentos em que a manipulação pode ocorrer fora do próprio texto, é melhor optar por um detector de PDFs falsos que analise todos os indicadores.
Preços
A maioria dos provedores oferece algum tipo de detecção gratuita de PDFs, embora os planos gratuitos geralmente tenham limitações. Alguns limitam o número de PDFs que você pode digitalizar por dia, enquanto outros reservam análises avançadas para os planos pagos.
Ao comparar preços, leve em consideração quantos arquivos você precisa processar e quais recursos de detecção seu fluxo de trabalho exige. Um plano mais barato pode não oferecer um número suficiente de varreduras ou acesso aos recursos forenses de que você precisa. No entanto, planos mais caros podem cobrar por recursos que você não vai usar.
Perguntas frequentes
Um detector de PDFs falsos consegue identificar se um PDF foi gerado por IA?
Sim. Os detectores de PDFs falsos conseguem identificar se um PDF foi gerado por IA.
Eles podem examinar os metadados para identificar o software utilizado na criação do documento, em conjunto com a estrutura do documento, as imagens incorporadas, as fontes, o histórico de revisões e as características do texto ou dos elementos visuais.
Qual é o nível de precisão dos detectores de PDFs falsos?
A precisão depende do desenvolvedor. O detector de PDFs falsos da Undetectable AI é alimentado pelo TruthScan, que alcançou uma precisão superior a 99% em conteúdos gerados por IA durante testes independentes.
É possível editar arquivos PDF para contornar a detecção?
Sim. Os fraudadores podem modificar metadados, histórico de revisões, assinaturas digitais e outros elementos para eliminar sinais forenses que indiquem o uso de IA.
No entanto, detectores sofisticados de PDFs falsos analisam vários sinais; portanto, remover um indicador não significa necessariamente que toda a manipulação seja ocultada.
O detector de PDFs falsos da Undetectable AI é gratuito?
Sim. O uso do detector de PDFs falsos da Undetectable AI é gratuito. Você pode realizar quantas análises forem necessárias sem nenhum custo adicional.
Os metadados afetam a precisão da detecção?
Sim. Os metadados contêm os sinais mais evidentes do uso de IA: informações sobre a origem do documento e seu histórico de edições.
No entanto, os metadados também podem ser alterados ou removidos; por isso, detectores confiáveis os combinam com outros sinais, como a estrutura do documento, o histórico de revisões, objetos de texto, fontes e imagens incorporadas.
Conclusão
Os PDFs podem ser fáceis de manipular, mas, graças aos detectores de PDFs falsos, também são fáceis de identificar. Nosso teste constatou que ferramentas como o Undetectable AI e o NoteGPT conseguem identificar com precisão se a IA esteve envolvida na criação de um PDF.
A IA indetectável é uma opção particularmente eficaz, pois faz estimativas com base em uma combinação de sinais, como metadados, objetos em imagens e texto, em vez de analisar apenas o texto.
Você pode enviar um documento para o Undetectable AI’s Detector de PDFs falsos para testar suas capacidades de detecção. A ferramenta é gratuita e fornece análises precisas em segundos.