Image poisoning como mecanismo de defesa contra o uso não autorizado de imagens por inteligência artificial

Abstract

Com o avanço acelerado da Inteligência Artificial (IA), especialmente em modelos de visão computacional, cresce a preocupação com o uso indevido de imagens pessoais, que podem ser capturadas, analisadas ou até modificadas sem o consentimento do usuário. Neste contexto, o presente trabalho propõe o desenvolvimento de uma plataforma web simples que permita ao usuário aplicar técnicas de image poisoning, uma forma de ataque adversarial voltada à proteção de imagens contra modelos de IA. A solução consiste em oferecer algoritmos capazes de introduzir pequenas perturbações imperceptíveis nas imagens, de modo que estas passem a ser interpretadas de forma incorreta por sistemas automatizados, sem comprometer a visualização humana. O objetivo principal é criar uma ferramenta acessível que viabilize a proteção de imagens pessoais contra usos indesejados por inteligências artificiais, contribuindo para a preservação da privacidade digital em ambientes cada vez mais automatizados.

With the rapid advancement of Artificial intelligence (AI), particularly in computer vision models, concerns are growing over the misuse of personal images, which can be captured, analyzed, or even modified without user consent. In this context, this project proposes the development of a simple web platform that enables users to apply image poisoning techniques, a form of adversarial attack aimed at protecting images from AI systems. The solution involves implementing algorithms capable of introducing subtle, imperceptible perturbations to images, causing them to be misinterpreted by automated systems while remaining visually intact to the human eye. The main objective is to create an accessible tool for protecting personal photos against unauthorized use by artificial intelligence, thus contributing to digital privacy preservation in increasingly automated environments.