Uma Abordagem para Detecção Automática de Fraudes em Aplicativos de Mensagens Instantâneas - Nascimento, Alexsandro; Gadelha, Thiago; Monteiro, José Maria; Machado, Javam (Anais do Simpósio Brasileiro de Cibersegurança (SBSeg); 2023: Anais do XXIII Simpósio Brasileiro de Segurança da Informação e de Sistemas ComputacionaisDO - 10.5753/sbseg.2023.233611, 2023)
Os aplicativos de troca de mensagens instantâneas possibilitam uma comunicação simples e eficiente. Contudo, eles também propiciam a disseminação em massa de ameaças cibernéticas, tais como as fraudes financeiras. Neste contexto, a rápida e efetiva detecção de fraudes veiculadas em textos compartilhados nesses aplicativos torna-se de fundamental importância para evitar prejuízos financeiros. Este trabalho apresenta dois conjuntos de dados rotulados e disponíveis publicamente, formado por mensagens em português do Brasil (PT-BR) coletadas de grupos públicos do WhatsApp e Telegram, respectivamente, contendo mensagens fraudulentas, os quais foram denominados FraudWhatsApp.Br e FraudTelegram.Br. Adicionalmente, conduzimos uma série de experimentos de classificação de texto, combinando dois diferentes métodos de extração de atributos, três diferentes estratégia para geração de tokens, duas formas de pré-processamento e nove algoritmos de classificação para discriminar os textos em duas categorias: textos fraudulentos e não fraudulentos. Nossos melhores resultados alcançaram uma pontuação F1 de 0,99 tanto para FraudTelegram.Br quanto para o FraudWhatsApp.Br, comprovando a viabilidade da abordagem proposta.