Aplicação de IA Generativa para Geração de Payloads Maliciosos em Testes de Segurança contra Ataques de XSS - Guimarães, Samuel Jales Terrinha; Rosset, Valério (Anais Estendidos do Simpósio Brasileiro de Cibersegurança (SBSeg); 2026: Anais Estendidos do XXVI Simpósio Brasileiro de Cibersegurança, 2026)
Este trabalho investiga se um modelo de linguagem de grande escala pode ser especializado, via fine-tuning com Low-Rank Adaptation (LoRA), para sintetizar payloads XSS novos e funcionais para testes de segurança. O modelo Llama 3.1-8B-Instruct foi ajustado sobre 5.695 payloads do XSS Cheat Sheet do PortSwigger. Após deduplicação semântica, 83 payloads novos foram validados contra o Damn Vulnerable Web Application (DVWA), produzindo bypasses confirmados nos níveis low e medium e incrementando o total de detecções em até 64,3%, comparado aos 70 payloads selecionados do dataset de treino. Os resultados indicam que LLMs especializados constituem um complemento viável para ampliar a cobertura em testes DAST.