Caracterização de Phishing com Grandes Modelos de Linguagem (LLMs): Uma Avaliação Comparativa entre Gemini, DeepSeek e ChatGPT - Bustamante, Evelyn E. B.; Rocha, Adriano M.; Quincozes, Silvio E.; Kazienko, Juliano F.; Quincozes, Vagner E. (Anais Estendidos do Simpósio Brasileiro de Cibersegurança (SBSeg); 2025: Anais Estendidos do XXV Simpósio Brasileiro de CibersegurançaDO - 10.5753/sbseg_estendido.2025.11793, 2025)
O aumento dos ataques de phishing demanda estratégias robustas de detecção e caracterização. Grandes Modelos de Linguagem (LLMs) mostram potencial nesse domínio, mas sua efetividade—especialmente a dos modelos mais recentes—ainda é pouco explorada. Neste trabalho, é proposto um novo método de caracterização de phishing baseado em LLMs. Com base em 1.009 e-mails analisados, foram extraídas características-chave pelos modelos Gemini, DeepSeek e ChatGP, utilizando prompts padronizados para garantir consistência nos testes. Nossos resultados indicam que o DeepSeek se destaca em robustez e apresentou o melhor desempenho geral, com um F1-Score de 92,38%.