IA criada na Unicamp identifica golpes por SMS e é usada para barrar mensagens suspeitas

]]> IA criada na Unicamp identifica golpes por SMS e é usada para barrar mensagens suspeitas Receber uma mensagem de texto com um link aparentemente enviado por um banco, loja ou outra empresa conhecida já faz parte da rotina de quem usa celular. O problema é que, em alguns casos, o endereço pode levar a uma página falsa criada para roubar dados. Uma pesquisa desenvolvida no Instituto de Computação (IC) da Universidade Estadual de Campinas (Unicamp) criou um modelo de inteligência artificial capaz de analisar diferentes características dessas mensagens e ajudar na identificação de possíveis fraudes. 📩 Entenda: esse tipo de golpe é conhecido como smishing, uma combinação das palavras SMS e phishing. A fraude ocorre quando criminosos usam mensagens de texto para tentar fazer com que a vítima revele informações ou acesse páginas maliciosas. 📲 Participe do canal do g1 Campinas no WhatsApp O Smish-Checker foi criado pela cientista da computação Stephane Schwarz, durante o doutorado, no laboratório Recod.ai, coordenado pelo professor Anderson Rocha. A pesquisa surgiu a partir de uma necessidade apresentada por uma empresa de comunicação em nuvem. Segundo a pesquisadora, a ideia era encontrar uma forma de filtrar mensagens fraudulentas em tempo real sem bloquear comunicações legítimas. O sistema está sendo aplicado e ajuda a barrar SMS suspeitos antes que cheguem aos usuários. "A ferramenta busca não somente bloquear conteúdos fraudulentos, mas também ela precisa manter uma taxa de assertividade muito alta. Porque bloquear um conteúdo legítimo é muito ruim num contexto real de negócio", explica Stephane. Nesta reportagem você vai entender: Como a IA tenta identificar um golpe Como os links suspeitos são analisados O que acontece se o link envolver sites 'clonados' Como a pesquisa já está sendo aplicada Por que a inteligência artificial é necessária Por que a desconfiança do usuário ainda é essencial Como a IA tenta identificar um golpe? A solução combina diferentes evidências. Em vez de depender apenas da aparência ou da escrita de uma mensagem, o sistema pode observar desde pequenas alterações em caracteres até informações sobre o domínio de um site e…