Uma Análise Comparativa entre LLMs Proprietários e de Pesos Abertos na Injeção de Falhas de Nuvens Privadas - Duarte, Guilherme Silva; Sousa, Erica Teixeira Gomes de; Nunes e Silva, Carlos Manoel (Anais do Workshop de Testes e Tolerância a Falhas (WTF); 2026: Anais do XXVII Workshop de Testes e Tolerância a Falhas, 2026)
A expansão da nuvem torna a avaliação de dependabilidade vital para mitigar falhas. Sendo a injeção de falhas de software uma técnica utilizada para essa finalidade, este trabalho busca democratizar sua aplicação ao comparar a eficácia dos modelos Gemini-2.5-flash e GPT-OSS-120b na injeção de falhas em ambientes de nuvens privadas. Os resultados indicam que o modelo proprietário (Gemini-2.5-flash) obteve 90% de sucesso, enquanto o modelo aberto (GPT-OSS-120b) apresentou erros na referência espacial. Um achado importante foi a detecção de “Falhas Cinzentas” (Gray Failures) geradas por IA, em que serviços permanecem ativos no monitoramento, mas funcionalmente inoperantes, impactando a observabilidade tradicional.