BOU-Guard: Uma Abordagem para Detecção de Conteúdo Impróprio na Internet

  • Guilherme Bou UFU
  • Adriano M. Rocha UFU
  • Vagner E. Quincozes UFF
  • Silvio E. Quincozes UFU / UNIPAMPA
  • Juliano F. Kazienko UFSM

Resumo


Em meio ao cenário digital em constante expansão, a exposição a conteúdo impróprio, como racismo, homofobia e sexismo, tornou-se uma preocupação cada vez mais premente. Apesar da literatura existente sobre discurso de ódio online, persistem limitações significativas, incluindo a falta de automação e mecanismos de alerta eficazes. Este artigo propõe uma abordagem inovadora, apresentando o BOU-Guard (Behavior Observation Unit - Guard), baseado na tecnologia GPT-3.5-Turbo, para detectar e filtrar conteúdos preconceituosos ou ofensivos. Por meio de uma prova de conceito, demonstrou-se que a aplicação do mecanismo proposto na análise de 30 páginas web é capaz de detectar conteúdos ofensivos com alta F1-Score média para conteúdos relacionados a homofobia (94,69%), racismo (98,45%) e machismo (98,09%).

Referências

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Publicado
18/09/2023
BOU, Guilherme; ROCHA, Adriano M.; QUINCOZES, Vagner E.; QUINCOZES, Silvio E.; KAZIENKO, Juliano F.. BOU-Guard: Uma Abordagem para Detecção de Conteúdo Impróprio na Internet. In: WORKSHOP DE TRABALHOS DE INICIAÇÃO CIENTÍFICA E DE GRADUAÇÃO - SIMPÓSIO BRASILEIRO DE SEGURANÇA DA INFORMAÇÃO E DE SISTEMAS COMPUTACIONAIS (SBSEG), 23. , 2023, Juiz de Fora/MG. Anais [...]. Porto Alegre: Sociedade Brasileira de Computação, 2023 . p. 285-290. DOI: https://doi.org/10.5753/sbseg_estendido.2023.235046.

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