Dissertação
Tool for managing fake news as digital risks EVALUATED
As Fake News são uma preocupação do mundo real que afecta a nossa sociedade, estes tipos de publicações podem ter vários efeitos como repercussões financeiras ou reputacionais, sendo os mais perigosos considerados crimes com possível impacto elevado. Para mitigar esses efeitos, as LEAs devem considerar vários fatores para avaliar adequadamente a investigação e escolher as contramedidas mais apropriadas a serem aplicadas. Seguindo a SLR realizada, é possível aplicar estratégias de gestão de risco para mitigar este risco digital. O MCDA é usado na tomada de decisão de eventos com risco associado, podendo ser usado para auxiliar as LEAs a escolher as melhores contramedidas em cada caso. No entanto, a etapa de elicitação de desempenho torna-se um problema durante o processo de tomada de decisão. Os diversos ambientes em que as fake news podem ocorrer trazem diversas variáveis que precisam ser levadas em consideração, alterando o desempenho das contramedidas em cada critério, obrigando os stakeholders a participarem nessa tarefa sempre que uma nova instância de fake news, o aumentanto tempo, custo e esforço investidos. Nesta dissertação, através do DSRM é mostrada uma solução que implementa LLMs para automatizar a tarefa de elicitação de desempenho e selecionar as melhores contramedidas a serem aplicadas contra fake news de alto risco com o uso de um modelo MCDA, combinando as percepções da IA com o conhecimento das LEAs. Esta solução permite que as LEAs em investigações eliminem a dependência nos stakeholders, fornecendo informações rápidas e automatizadas para mitigar este tipo de crime cibernético.
novembro 12, 2024, 17:0
Documentos da dissertação ainda não disponíveis publicamente
Orientação
ORIENTADOR
Miguel Leitão Bignolas Mira da Silva
Departamento de Engenharia Informática (DEI)
Professor Catedrático