07 abr 2021
14:00 Defesa de Mestrado Integralmente a distância
Tema
Análise Forense de Mídias Sociais para Detecção de Notícias Falsas e Ataques de Phishing Mediante Decomposição de Textos
Aluno
Stephane de Freitas Schwarz
Orientador / Docente
Anderson de Rezende Rocha
Breve resumo
Nos últimos anos, as redes sociais mudaram o estilo de vida das pessoas e quebraram as barreiras de comunicação, permitindo a pessoas comuns produzirem e compartilharem conteúdos multimídia em escala global. Eventos de comoção mundial, como desastres ambientais e ataques terroristas, são constantemente reportados e comentados pelos internautas. Com isso, a disseminação de notícias através das mídias sociais tem se tornado cada vez mais comum, visto que são utilizadas como ferramentas de comunicação em massa. Contudo, informações falsas também são propagadas com a mesma facilidade e velocidade, embora possam causar danos irreparáveis a um indivíduo ou sociedade. A compreensão parcial ou total de um evento está diretamente ligada à qualidade das informações analisadas. Neste cenário, é fundamental o desenvolvimento de pesquisas com o intuito de identificar, controlar e evitar a propagação de conteúdos ilegítimos na Internet, especialmente, nas redes sociais. Neste projeto de pesquisa, descrevemos uma abordagem híbrida para identificar notícias falsas mediante a decomposição de textos e imagens associados a uma publicação, baseando-nos em representações de baixa dimensão multilíngues para textos curtos e longos, a fim de capturar informações semânticas. Assim, o trabalho pode ser definido como um problema de classificação, que visa catalogar um conjunto de publicações oriundas das redes sociais em três categorias, a saber, falsa, real ou desconhecido. Essa pesquisa está vinculada a um projeto temático denominado DéjàVu: Feature-Space-Time Coherence from Heterogeneous Data form Media Integrity and Interpretation of Events, financiado pela Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo - FAPESP, atuando na área de inferência em dados complexos. A pandemia do COVID-19 mostrou que mesmo quando a verdade se torna uma questão de vida ou morte, sempre haverá aqueles que criam e compartilham conteúdos falsos. Além disso, o ambiente gerado salientou um problema existente muito antes dessa crise global, mas que se agravou durante esse período, são os chamados ataques de phishings. Quando a pandemia foi oficialmente declarada, o número de ataques de phishing por mensagens curtas de texto (SMS) cresceu rapidamente. Desse modo, nessa frente, aprendemos um modelo capaz de verificar a probabilidade de uma mensagem SMS conter conteúdo de alto risco e, por conseguinte, contribuir para solucionar um problema enfrentado pela empresa Global Wavy, parceira dessa pesquisa.
Banca examinadora
Titulares:
Anderson de Rezende Rocha IC/UNICAMP
Tiago Fernandes Tavares FEEC/UNICAMP
Marjory Cristiany da Costa Abreu SHU
Suplentes:
André Santanché IC/UNICAMP
Tiago José de Carvalho IFSP