A UTILIZAÇÃO DA INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL NO COMBATE AO PHISHING

Resumen

Este artigo analisa o fenômeno do phishing sob a ótica da Engenharia Social, investigando a manipulação de vieses cognitivos para a exfiltração de dados sensíveis. Por meio de uma pesquisa bibliográfica, examina-se o papel da Inteligência Artificial (IA) na identificação e mitigação de ameaças cibernéticas. A pesquisa estratifica a eficácia de algoritmos de Machine Learning (ML), como Support Vector Machine (SVM) e XGBoost, na análise estatística e reconhecimento de padrões em metadados. Adicionalmente, explora-se a aplicação de redes neurais de Longa Memória de Curto Prazo (LSTM) e Processamento de Linguagem Natural (PLN) no domínio do Deep Learning (DL), visando a detecção de gatilhos semânticos de urgência e coerção em comunicações eletrônicas. Os resultados indicam que a integração híbrida de modelos de ML e DL potencializa a acurácia preditiva, superando limitações de abordagens isoladas. Discute-se, ainda, a natureza dual da IA evidenciando seu uso ambivalente: como vetor de defesa robusta e como ferramenta de automação para ataques de spear-phishing em larga escala. Conclui-se que a implementação de sistemas multicamadas baseadas em IA é imperativa para a resiliência cibernética de usuários em diversos níveis de proficiência técnica.