Uma Nova Abordagem para Detecção de Cabeçalhos SMTP Falsos usando Aprendizado Profundo e Geração de Dados Sintéticos - Tavares, Patrick M.; Mascarenhas, Dalbert M. (Anais do Simpósio Brasileiro de Cibersegurança (SBSeg); 2025: Anais do XXV Simpósio Brasileiro de CibersegurançaDO - 10.5753/sbseg.2025.10418, 2025)
Este trabalho propõe uma nova abordagem para a detecção de cabeçalhos de e-mail anômalos, com foco em mensagens de phishing, spam e legítimas. Utilizamos um Perceptron Multicamadas (MLP) para classificação e uma Rede Adversária Generativa com Gradiente Penalizado (WGAN-GP) para geração de dados sintéticos. A técnica Gumbel Softmax é empregada para simular características de conjuntos de dados desbalanceados, e os dados gerados são avaliados por testes estatísticos. O Ray Tune é utilizado para otimização dos hiperparâmetros do modelo. Os resultados demonstram que a abordagem proposta melhora a acurácia e a capacidade de generalização na detecção de ameaças em cabeçalhos de e-mail.