GESTÃO PROATIVA DE PERFIS OFENSIVOS: DETECÇÃO DE TENDÊNCIAS EM ATAQUES CIBERNÉTICOS A INSTITUIÇÕES NO BRASIL POR MEIO DA ANÁLISE DE COMUNIDADES DE HACKERS UTILIZANDO REDES COMPLEXAS E ALGORITMOS DE APRENDIZADO DE MÁQUINA

Autores

  • Claudio Henrique Marques de Oliveira
  • Marcelo Ladeira
  • Flávio de Queiroz Guimarães

Palavras-chave:

Hacktivismo, Ciberataques, Redes complexas, Aprendizado de máquina, Detecção de ameaças, Análise de comunidades

Resumo

O Twitter, atual “X”, é uma das maiores plataformas digitais para a troca de ideias e informações, mas também atrai
hackers com intuito de atividades ilegais e danosas. Este estudo propõe uma abordagem aprimorada para detectar pers ofensivos
associados ao hacktivismo, utilizando redes complexas e algoritmos de aprendizado de máquina, com foco em notificadores
da plataforma Zone-H que relatam ações hacktivistas no Brasil. Foram identificados os usuários mais atuantes com base em métricas
de rede e palavras-chave, e suas postagens foram analisadas por meio de técnicas de agrupamento (clusterização). A principal
contribuição reside na identificação de contas alinhadas ao hacktivismo e na avaliação de seu potencial de ameaça, a m de prevenir
ataques cibernéticos, gerando alertas precisos e oportunos.

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Publicado

2026-06-16

Edição

Seção

Defesa e Seguranças Cibernéticas

Como Citar

GESTÃO PROATIVA DE PERFIS OFENSIVOS: DETECÇÃO DE TENDÊNCIAS EM ATAQUES CIBERNÉTICOS A INSTITUIÇÕES NO BRASIL POR MEIO DA ANÁLISE DE COMUNIDADES DE HACKERS UTILIZANDO REDES COMPLEXAS E ALGORITMOS DE APRENDIZADO DE MÁQUINA. (2026). Revista Pesquisa Naval, 1(37), 194-204. https://portaldeperiodicos.marinha.mil.br/index.php/pesquisanaval/article/view/8720

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