São Paulo — InkDesign News —
A crescente utilização de machine learning e inteligência artificial (AI) está revolucionando não apenas setores comerciais, mas também o campo da segurança cibernética. Pesquisadores estão cada vez mais explorando como essas tecnologias podem ser usadas para identificar e mitigar fraudes online.
Contexto da pesquisa
Recentes investigações conduzidas por especialistas da Universidade da Virgínia mostram que golpistas estão adotando técnicas de AI para aprimorar fraudes, tornando-as mais complexas e convincentes. Lana Swartz, especialista em estudos de mídia, afirma que “AI automatiza os antigos golpes em massa — e democratiza técnicas que antes eram elitistas” (“AI automates the old mass scams—traditional phishing emails sent to millions—but it’s also democratizing what used to be elite techniques.”).
“AI automatiza os antigos golpes em massa — e democratiza técnicas que antes eram elitistas”
(“AI automates the old mass scams—traditional phishing emails sent to millions—but it’s also democratizing what used to be elite techniques.”)— Lana Swartz, Professora, Universidade da Virgínia
Método proposto
As abordagens de machine learning, como Redes Neurais Recorrentes (RNN) e Generative Adversarial Networks (GAN), estão sendo utilizadas para criar modelos que detectam comportamentos fraudulentos. Essa detecção é realizada mediante a análise de grandes volumes de dados, identificando padrões que humanos podem não perceber.
Um exemplo é o uso de RNNs em plataformas de redes sociais, onde a AI analisa interações e pode reconhecer tentativas de relações fraudulentas, como o esquema conhecido como “pig butchering”. Este método é caracterizado por manter relações falsas por longos períodos a fim de aumentar os investimentos da vítima.
Resultados e impacto
A pesquisa revela que a eficácia na identificação de fraudes utilizando AI pode superar métodos tradicionais em até 45%. Datasets como o Kaggle Dataset de Transações Fraudulentas e benchmarks de precisão são cruciais para validar essas ferramentas. Além disso, as técnicas de processamento de linguagem natural (NLP) têm se mostrado valiosas na prevenção de golpes de phishing, tornando as comunicações fraudulentas menos persuasivas.
“A complexidade do que estamos lidando vai além de um problema tecnológico ou regulatório; é uma questão de alcance global”
(“The sheer complexity of what we’re dealing with goes beyond just a technology problem or a regulatory problem; it’s a problem with global reach.”)— Lana Swartz, Professora, Universidade da Virgínia
As possíveis aplicações incluem a criação de sistemas de detecção automática de fraudes, que podem ser integrados em serviços financeiros e plataformas de e-commerce, aumentando a segurança dos usuários e minimizando perdas financeiras. O próximo passo consiste em desenvolver algoritmos ainda mais sofisticados e em promover uma maior colaboração entre a academia, a indústria e o governo para enfrentar esses novos desafios.
Fonte: (TechXplore – Machine Learning & AI)
