DCCMAPI/CCET

Uma banca de QUALIFICAÇÃO de DOUTORADO foi cadastrada pelo programa.
DISCENTE: DAYSE YANNE CALDAS SIQUEIRA DE SOUSA
DATA: 11/08/2025
HORA: 08:00
LOCAL: https://meet.google.com/zht-kamc-wos
TÍTULO: Arcabouço para Detecção de Comunidades Criminosas em Redes Sociais Multiplex com Evolução Temporal
PALAVRAS-CHAVES: Redes Sociais Multiplex, Grupos de Interesse, GCN, Detecção de Comunidades, Assinaturas Comportamentais, Análise Temporal, Cibersegurança
PÁGINAS: 51
GRANDE ÁREA: Ciências Exatas e da Terra
ÁREA: Ciência da Computação
SUBÁREA: Metodologia e Técnicas da Computação
RESUMO: A proliferação de atividades suspeitas e ilícitas em plataformas de mídias sociais representa um desafio crescente para a segurança pública e a ciberinteligência. Identificar operações coordenadas que se estendem por diferentes plataformas e evoluem ao longo do tempo exige abordagens que integrem múltiplas dimensões da atividade digital. No entanto, a maioria das soluções existentes foca em plataformas isoladas, dados estáticos ou apenas em aspectos estruturais, negligenciando dinâmicas comportamentais, temporais e interplataforma. Este trabalho propõe um arcabouço robusto para a detecção de grupos de usuários com comportamento de interesse em redes sociais multiplex com evolução temporal, por meio da integração de análises estruturais, comportamentais e interplataforma. A metodologia prevê a construção de grafos multiplex representando diferentes plataformas (Twitter, Instagram e LinkedIn), a extração de assinaturas comportamentais com base em padrões de interação, coocorrência e dinâmica temporal, e a aplicação de técnicas de aprendizado de representação utilizando Redes Convolucionais de Grafos (GCNs). Os embeddings gerados alimentam algoritmos de clusterização (K-Means, DBSCAN) e detecção de comunidades topológicas, permitindo análises sobre a coesão, persistência e fragmentação dos grupos ao longo do tempo. A avaliação da metodologia é conduzida em ambiente simulado, permitindo o controle sobre padrões de interesse e a validação dos métodos empregados. Como estudo de caso, explora-se a detecção de padrões relacionados a crimes em redes sociais simuladas, destacando o potencial da abordagem para futuras aplicações em contextos reais. Este trabalho busca preencher lacunas na literatura ao propor uma metodologia integrada e multidimensional para análise de redes sociais complexas, com aplicações potenciais em cibersegurança, monitoramento social e inteligência estratégica.
MEMBROS DA BANCA:
Presidente - 1091306 - ALEXANDRE CESAR MUNIZ DE OLIVEIRA
Interno - 1460695 - CARLOS DE SALLES SOARES NETO
Interno - 1564359 - LUCIANO REIS COUTINHO
Externo à Instituição - FRANCISCO APARECIDO RODRIGUES - USP
Externo à Instituição - JONICE DE OLIVEIRA SAMPAIO - UFRJ