Pesquisadores publicam, no volume de dezembro de 2026 da revista Forensic Science International: Digital Investigation, um artigo sobre os desafios enfrentados por profissionais da justiça criminal para autenticar material de abuso sexual infantil (CSAM) diante da proliferação de conteúdo sintético gerado por IA. O texto discute como a existência de deepfakes plausíveis complica a classificação legal e técnica de imagens e vídeos apreendidos em investigações.
A MD-LIVE apresentou o Block Hash Scan, um recurso de triagem que compara blocos de dados dos arquivos de um dispositivo contra uma base de hashes de arquivos ilícitos conhecidos, permitindo identificar material-alvo diretamente em campo. A proposta é acelerar a decisão de apreender ou não um equipamento sem precisar ler ou copiar cada arquivo por completo. Não foi possível acessar o artigo original (bloqueio HTTP 403 no fetch); a análise abaixo é contextual, baseada no título e na descrição disponíveis no RSS, sem inventar detalhes técnicos específicos da ferramenta.
Publicado na Forensic Science International: Digital Investigation, o case note de Lukas Jaeckel e Dirk Labudde examina os desafios periciais e legais que surgem quando material de abuso sexual infantil sintético — gerado ou editado por IA — aparece em contextos de jogos eletrônicos, como conteúdo gerado por usuário, mods ou avatares.