A utilização de imagens para comunicação é um fato presente na vida cotidiana das pessoas. Entretanto, tais imagens podem ser facilmente adulteradas, muitas vezes com o intuito de prejudicar e enganar pessoas. Existem trabalhos que utilizam informações de iluminação e outros que utilizam ruído, para a detecção de falsificações de imagens do tipo composição. Este trabalho tem por objetivo explorar a possibilidade de associação dos dois tipos de informações, visando obter uma melhor acurácia, comparado ao método de detecção utilizando a iluminação. A partir de uma imagem suspeita, o algoritmo converte a imagem em quatro espaços de cores próprios, para realçar características de iluminação, e calcula para cada um o ruído. Através do cálculo de ruído de cada espaço de cor, é feita, por uma rede neural, a extração de características. Por fim, um método de aprendizado de máquina faz a classificação binária das imagens, de acordo com o vetor de características que é obtido no processo de filtragem da rede neural. Com a implementação do método foi obtido uma acurácia de 90.5% em um dos espaços de cores.