PhishFL: Uma solução Federada para Detecção de Phishing Baseada em BERT - Nolasco, Lucca F. T.; Santana, Andher Paulo C.; Meneguette, Rodolfo I.; Gonçalves, Vinícius P.; Serrano, André Luiz M.; Rocha Filho, Geraldo P. (Anais Estendidos do Simpósio Brasileiro de Redes de Computadores e Sistemas Distribuídos (SBRC); 2026: Anais Estendidos do XLIV Simpósio Brasileiro de Redes de Computadores e Sistemas DistribuídosDO - 10.5753/sbrc_estendido.2026.23182, 2026)
Este trabalho aborda o problema da detecção automática de e-mails de phishing, que representa uma das principais ameaças à segurança digital. Métodos tradicionais de detecção, baseados em regras estáticas ou em dados centralizados, apresentam limitações quanto à adaptação e à preservação da privacidade dos usuários. Diante disso, é proposto o PhishFL, uma solução que utiliza Federated Learning (FL) para o treinamento distribuído de modelos de classificação textual, permitindo que múltiplos clientes colaborem na construção de um modelo global sem o compartilhamento direto de dados sensíveis. Os resultados demonstram que o modelo federado é capaz de realizar a detecção de e-mails de phishing com desempenho competitivo em relação à abordagem centralizada. Ainda, observa-se que o aumento do número de clientes impacta diretamente a estabilidade e a acurácia do modelo, evidenciando o trade-off entre desempenho e privacidade no contexto de FL.