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
Palavras-chave:
Hacktivismo, Ciberataques, Redes complexas, Aprendizado de máquina, Detecção de ameaças, Análise de comunidadesResumo
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.
