How accurate is SUS IT at detecting AI content?

SUS IT uses advanced forensic analysis with Chain-of-Thought reasoning across all content types -- audio, video, images, and text. Accuracy depends on file quality; uncompressed files provide the best results. The system provides confidence levels (Low, Medium, High) for every analysis.

Can I analyze screen recordings?

We advise against it. Screen recording re-encodes the video, blending frames and adding compression artifacts that destroy the specific digital fingerprints our AI looks for, often causing false positives.

How does the forensic analysis work?

SUS IT uses a 'Chain-of-Thought' process with advanced reasoning models. Instead of a simple guess, the system debates evidence (e.g., 'Is this a compression error or a generative flaw?') before delivering a verdict. This takes about 30-60 seconds but ensures high accuracy.

What is the 'Humanizer Report'?

If content is flagged as AI, the Humanizer Report analyzes the specific artifacts detected and generates a custom guide on how to fix them (e.g., mixing changes for audio, rewriting advice for text) to make the content appear more natural.

Is SUS IT free to use?

Yes! Every new user gets 1 free scan on signup -- no credit card required. You can analyze audio, video, text, and images. Additional credits can be purchased or earned through referrals.

How accurate is the AI detection?

SUS IT uses advanced forensic analysis with Chain-of-Thought reasoning. Accuracy depends on file quality - uncompressed files (WAV, FLAC) provide the most accurate results. The system provides confidence levels (Low, Medium, High) for each analysis.

Can I check my homework for AI?

Yes! SUS IT is designed for students to check essays and homework for AI-generated content. Upload your document and get a detailed analysis with a Humanize Report to improve your writing if needed.

What AI models can SUS IT detect?

SUS IT can detect content from ChatGPT, Gemini, Claude, Suno, Udio, Sora, Kling, Runway, DALL-E, Midjourney, Stable Diffusion, and other major AI generation tools.

Can SUS IT detect bot accounts on social media?

Yes! SUS IT's BOT or NOT feature analyzes Instagram, TikTok, Twitter, LinkedIn, YouTube, and Facebook profiles to detect bot accounts, fake followers, shadow bans, and AI-generated posts. Get detailed reports on account authenticity.

Imagens8 de maio de 2026Atualizado maio de 20267 min de leitura

Como verificar se uma foto de notícia é real em 3 passos

Roxy · Equipe editorial da SUS IT

Roxy cobre mídia gerada por IA, redes sociais e autenticidade digital na SUS IT.

Um framework prático em três etapas para jornalistas, usuários de redes e leitores checarem se uma foto de notícia é genuína ou gerada/manipulada por IA.

O volume de imagens manipuladas ou geradas por IA circulando como notícia acelerou mais rápido que a capacidade média do público de avaliá-las. Uma foto que parece mostrar um evento real — desastre, momento político, figura pública em situação comprometedora — pode ser compartilhada milhares de vezes antes de alguém aplicar verificação básica. Este guia oferece framework em três passos que não exige treino especializado: usa ferramentas gratuitas e mentalidade sistemática que qualquer pessoa pode aplicar.

Por que verificar importa mais do que nunca

Por grande parte da história do jornalismo, fabricar foto convincente exigia expertise, tempo e deixava artefatos óbvios. Geração de imagem por IA eliminou essas três barreiras. Imagem fotorrealista de algo que não aconteceu pode nascer em segundos no navegador. Mais sutilmente, manipulação — remover ou inserir elementos em fotos genuínas — ficou trivial. O resultado é um ambiente em que evidência visual que antes tinha peso agora exige verificação antes de ser tratada como fato.

Passo 1: busca reversa de imagem

Busca reversa de imagem é o primeiro check mais rápido e pega parcela significativa de fotos falsas de notícia. No desktop, clique com o botão direito na imagem e escolha “Pesquisar imagem” no Chrome, ou vá a images.google.com e arraste a imagem para a barra. No celular, tire print e envie. Experimente também TinEye (tineye.com), com índice diferente e às vezes acha o que o Google não acha. O que procurar: (a) mesma imagem em veículo respeitável com história diferente — padrão de “notícia velha” reciclada; (b) mesma imagem com legendas ou contextos diferentes; (c) imagem em banco de fotos com descrição claramente encenada; (d) aparições mais antigas da imagem, permitindo verificar quando e onde surgiu primeiro. Foto viral de evento atual que apareceu primeiro em fórum obscuro há três dias merece ceticismo.

Passo 1b: o que busca reversa não pega

Busca reversa falha em fotos geradas por IA que nunca foram indexadas e em fotos manipuladas recentemente que diferem bastante do original. Se a busca não retorna nada — especialmente para imagem circulando recentemente — isso não confirma autenticidade; só significa que você precisa dos passos 2 e 3. Busca limpa para foto que diz mostrar evento importante atual é, se algo, leve bandeira vermelha: fotos de notícia reais costumam ser indexadas rápido.

Passo 2: metadados e análise EXIF

A maioria das fotos digitais contém metadados EXIF — dados embutidos que registram marca da câmera, carimbo de data/hora, GPS em alguns casos e configurações técnicas como ISO, abertura e velocidade. Você pode ver EXIF com ferramentas gratuitas como Jeffrey's Exif Viewer (exifdata.com) ou propriedades do arquivo no desktop. Para foto suspeita de notícia falsa, verifique: (a) se há EXIF — imagens geradas por IA em geral não têm EXIF autêntico de câmera; (b) se data/hora batem com o evento alegado; (c) se GPS, quando presente, batem com local alegado; (d) se câmera e lente listadas fazem sentido no contexto (foto de “zona de guerra” tirada em estúdio com espelho e lente f/1,4 levanta perguntas). Note que redes sociais removem EXIF no upload e manipuladores sofisticados podem editar metadados — ausência não prova geração e presença não é garantia absoluta; é um dado entre vários.

Passo 3: inspeção visual de artefatos e ferramentas forenses

O terceiro passo é o mais técnico e o mais poderoso. Inspeção visual de artefatos busca sinais de geração por IA ou manipulação foto. Para imagens geradas: examine mãos e dedos; texto em placas com letras deformadas; bordas de rosto e cabelo contra fundo; padrões repetidos no fundo; reflexos em olhos e vidro. Para fotos manipuladas: iluminação e sombras inconsistentes entre elementos; áreas ao redor de elementos supostamente adicionados ou removidos com artefatos de mistura; texturas repetidas indicando clone. Ferramentas forenses vão além do olho: error level analysis (ELA) revela regiões regravadas ou editadas; análise no domínio da frequência revela assinaturas de geração por IA nos pixels. A análise de imagem da SUS IT aplica métodos forenses assim e devolve pontuação de confiança com detalhamento de quais sinais dispararam.

Diferença entre foto manipulada e totalmente gerada

Abordagens diferem. Totalmente gerada foi criada do zero por modelo de IA — não há foto real subjacente. Cada vez mais fotorrealista, mas deixa impressões digitais matemáticas em padrões de ruído, conteúdo de altas frequências e distribuição espectral que ferramentas detectam com confiança. Manipulada é foto real alterada digitalmente — pessoa removida, fundo trocado, multidão acrescentada. Manipulação é muitas vezes mais difícil de detectar que geração total porque a base é real e seus artefatos são genuínos. Os dois sinais mais claros de manipulação são inconsistências de luz e sombra entre elemento adicionado e cena original e artefatos de clonagem onde partes da imagem foram copiadas para preencher lacunas.

Como compressão e compartilhamento degradam evidência

Redes sociais comprimem imagens no upload; cada reenvio por mensagens pode recomprimir e reencodar o arquivo. Compressão forte remove altas frequências nas quais ferramentas forenses dependem. JPEG em qualidade de compartilhamento social perde informação forense significativa comparado ao original. Duas implicações: (1) análise forense funciona melhor na versão de maior qualidade que você conseguir; (2) para verificação importante, tente rastrear a imagem até sua primeira aparição e obter a versão de maior resolução disponível em vez de analisar cópia muito recompartilhada.

Documentando sua verificação

Se você é jornalista, pesquisador ou pode precisar demonstrar como verificou a imagem, documente o processo conforme avança: prints da busca reversa com carimbo de hora; saída da análise EXIF; qual ferramenta forense, qual versão e o que encontrou. Essa documentação importa para responsabilização editorial e para contextos jurídicos de difamação ou fraude. O processo de verificação faz parte do registro probatório, não só checagem de qualidade privada.