Detecção de Ataques de Phishing por Meio de Modelos de Linguagem - Souza, Pedro M. M.; Santos, João V. S.; Neto, Antonio M. B.; Nobre, Francisco V. J.; Trajano, Alex F. R.; Gomes, Rafael L. (Anais do Simpósio Brasileiro de Redes de Computadores e Sistemas Distribuídos (SBRC), 2026)
A sofisticação dos ataques de phishing, impulsionada por IA generativa, limita a eficácia de métodos tradicionais baseados em regras. Este trabalho apresenta o VerificAI, um sistema híbrido para detecção em tempo real de phishing em e-mails e SMS, integrando LLMs, SLMs, RAG, validação de URLs e Aprendizado Ativo. O sistema permite o envio de mensagens suspeitas a um chatbot com resposta automatizada e explicável. Experimentos com conjuntos de dados reais comparam modelos em nuvem e locais. Os resultados mostram que a versão VerificAI com LLMs em nuvem atinge até 97% de F1-score, enquanto a versão do VerificAI com SLMs locais oferece desempenho competitivo com menor latência e maior privacidade.