Publicação:
Observatório de cibercrimes: desenvolvimento do backend e classificação automática de processos usando LLMs

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dc.contributor.advisor1Miani, Rodrigo Sanches
dc.contributor.advisor1Latteshttp://lattes.cnpq.br/2992074747740327pt_BR
dc.contributor.referee1Gabriel, Paulo Henrique Ribeiro
dc.contributor.referee1Latteshttp://lattes.cnpq.br/3181954061121790pt_BR
dc.contributor.referee2Silva, Pedro Franklin Cardoso
dc.contributor.referee2Latteshttp://lattes.cnpq.br/2774946715740027pt_BR
dc.creatorSouza, Vitor Magalhães
dc.creator.Latteshttp://lattes.cnpq.br/7308333770979558pt_BR
dc.date.accessioned2025-10-31T14:12:35Z
dc.date.available2025-10-31T14:12:35Z
dc.date.issued2025-09-23
dc.description.degreenameTrabalho de Conclusão de Curso (Graduação)pt_BR
dc.description.resumoEste trabalho apresenta o desenvolvimento da camada de serviço (backend) do Observatório de Cibercrimes, uma plataforma projetada para a coleta, organização, classificação automatizada e disponibilização de dados de processos judiciais de crimes cibernéticos no Brasil. O problema central abordado é a dificuldade de acesso a informações judiciais de forma centralizada e estruturada, o que limita a análise de tendências e a compreensão do panorama dos delitos digitais. A solução proposta consiste em um sistema desenvolvido em Java com o framework Spring Boot, que automatiza a extração de dados do Tribunal de Justiça do Estado de São Paulo (TJSP) e os armazena em um banco de dados PostgreSQL. O principal diferencial do sistema é o módulo de enriquecimento de dados, que utiliza um Modelo de Linguagem Grande (LLM), por meio da API do Google Gemini, para classificar automaticamente os processos com base em uma taxonomia acadêmica. Os resultados demonstram que a plataforma é capaz de processar milhares de registros e disponibilizar os dados classificados de forma estruturada via uma API REST, criando uma fonte de conhecimento para pesquisadores, profissionais do direito e formuladores de políticas públicas.pt_BR
dc.identifier.citationSOUZA, Vitor Magalhães. Observatório de cibercrimes: desenvolvimento do backend e classificação automática de processos usando LLMs. 2025. 36 f. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Sistemas de Informação) – Universidade Federal de Uberlândia, Uberlândia, 2025.pt_BR
dc.identifier.urihttps://repositorio.ufu.br/handle/123456789/47536
dc.languageporpt_BR
dc.publisherUniversidade Federal de Uberlândiapt_BR
dc.publisher.countryBrasilpt_BR
dc.publisher.courseSistemas de Informaçãopt_BR
dc.rightsAcesso Abertopt_BR
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/us/*
dc.sizeorduration36pt_BR
dc.subjectCrimes cibernéticospt_BR
dc.subjectSistema de informaçãopt_BR
dc.subjectClassificaçãopt_BR
dc.subjectBanco de dadospt_BR
dc.subjectAPI RESTpt_BR
dc.subject.cnpqCNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO::SISTEMAS DE COMPUTACAOpt_BR
dc.titleObservatório de cibercrimes: desenvolvimento do backend e classificação automática de processos usando LLMspt_BR
dc.title.alternativeCybercrime Observatory: Backend development and automated case classification using LLMspt_BR
dc.typeTrabalho de Conclusão de Cursopt_BR
dspace.entity.typePublication

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