Coleta de dados e implementação de baselines para detecção de phishing

• Processo: 25/26482-9
• Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Iniciação Científica
• Data de Início da vigência: 01 de março de 2026
• Data de Término da vigência: 28 de fevereiro de 2027
• Área de conhecimento: Ciências Exatas e da Terra - Ciência da Computação - Metodologia e Técnicas da Computação
• Pesquisador responsável: Anderson de Rezende Rocha
• Beneficiário: Andrei Quaresma Pinto
• Instituição Sede: Instituto de Computação (IC). Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP). Campinas , SP, Brasil
• Vinculado ao auxílio: 23/12865-8 - Horus: técnicas de inteligência artificial para detecção e análise de realidades sintéticas, AP.TEM
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: Digital Forensics | Disinformation Detection | Horus | Misinformation Detection | Phishing Detection | Smishing Detection | Inteligência Artificial, Multimídia Forense

Resumo

Esta pesquisa de graduação tem como objetivo principal preparar um conjunto de dados completo (e contínuo) de exemplos de phishing por meio de sistemas de mensagens (por exemplo, SMS, WhatsApp). A ideia é coletar dados contendo exemplos de ataques e comunicações normais. Os exemplos de ataques são baseados em anotações de usuários e também em relatórios do PhishTank¹ e do Google Services².O segundo objetivo é implementar métodos existentes na literatura para detecção de phishing, como aqueles baseados em frequências de palavras, n-gramas e métodos básicos de aprendizado profundo, como redes LSTM (Long Short-Term Memory) recorrentes e GRU (Gate Recurrent Unit).De modo geral, esses objetivos de pesquisa buscam abordar a crescente ameaça de ataques de phishing em plataformas de mensagens, combinando métodos tradicionais de processamento de linguagem natural (PLN) com estratégias inovadoras que utilizam fusão multimodal e modelos de linguagem pré-treinados de ponta. (AU)