Phishing Guardian: Detecção de sites de phishing com Machine Learning - Guarizi, Bianca Domingos; Mascarenhas, Dalbert Matos; Moraes, Igor Monteiro (Anais do Simpósio Brasileiro de Cibersegurança (SBSeg), 2025)
O phishing permanece como uma das ameaças cibernéticas de maior impacto financeiro e social. Este trabalho investiga a eficácia de técnicas de Machine Learning na detecção de URLs maliciosas, abordando lacunas relacionadas a bases de dados incompletas e comparações sistemáticas entre algoritmos. Utiliza-se uma base de dados de 50.261 URLs (55,5% maliciosas) coletadas de fontes públicas e varredura ativa. Os algoritmos Random Forest, XGBoost e SVM são treinados com validação cruzada, com o XGBoost alcançando 99,51% de acurácia. Foi desenvolvida uma ferramenta que contém o classificador e uma extensão de navegador que exibe alertas não intrusivos ao usuário, objetivando garantir uma boa experiência de utilização.