Sistemas de Informação

O phishing permanece como uma das principais ameaças cibernéticas, representando um risco significativo para indivíduos e empresas, com consideráveis prejuízos financeiros e danos à reputação. A detecção de e-mails fraudulentos é um desafio constante, intensificado pela evolução das técnicas dos atacantes, que tornam os métodos tradicionais de segurança cada vez menos eficazes. Nesse cenário, a área de sistemas de informação assume um papel crucial no desenvolvimento de soluções eficientes para detectar e mitigar ataques de phishing. Este trabalho investiga o uso da Inteligência Artificial (IA), potencializada por prompts específicos, para aprimorar a detecção de e-mails de phishing. A pesquisa visa avaliar o impacto de diferentes abordagens de IA nas métricas de desempenho, como precisão, recall, F1-score e tempo de processamento, essenciais para avaliar a eficácia de sistemas de segurança. A metodologia adotada inclui uma revisão bibliográfica sobre técnicas de detecção de phishing, coleta de dados de e-mails legítimos e fraudulentos, integração de IA com prompts específicos e aplicação desses modelos para análise de desempenho. A análise dos resultados será realizada com base nas métricas definidas, comparando a eficácia das abordagens propostas. O estudo explora a capacidade de prompts não treinados especificamente para esta finalidade em identificar e-mails de phishing, buscando contribuir para o avanço das técnicas de detecção, oferecendo soluções mais eficazes e adaptáveis aos ataques cibernéticos atuais.