Trabalhos de Conclusão de Curso
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Trabalho de Conclusão de Curso Do tweet à ameaça:(2023-12-05) Oliveira, Hugo Linhares; Cezarino, João Pedro Rosa; Lacerda, Thales de Oliveira; Oliveira, Vitor MartinsCom o aumento dos ataques cibernéticos, a segurança digital torna-se crucial. Redes sociais, especialmente o Twitter, são plataformas onde hackers expressam intenções. Este trabalho propõe um método de extração e análise de dados dessas redes usando técnicas de Machine Learning e pré-processamento de textos para identificar padrões indicativos de ameaças cibernéticas. Diante desse desafio, são apresentadas duas abordagens: na primeira, há a combinação de sentimentos, entidades e similaridade com palavras-chave de segurança da informação em uma única representação vetorial, juntamente com os resultados de um algoritmo de classificação. Já na segunda abordagem, é utilizado um score ponderado para cada atributo do mecanismo de análise, visando uma abordagem mais refinada na detecção de possíveis ameaças. Os resultados destacam a importância da análise de entidades na melhoria da precisão do modelo, onde identificou-se que datas e números são mais prevalentes em comunicações que contêm ameaças. Além disso, os resultados obtidos questionam a eficácia da análise de sentimentos como indicador confiável, desafiando a premissa de que a polaridade do sentimento é um sinal seguro de conteúdo mal-intencionado na identificação de tweets potencialmente perigosos. Neste cenário, o algoritmo Random Forest se destacou, alcançando uma acurácia de até 79,59% na classificação de tweets como ameaças, contra 79,25% de baseline.