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Tipo do documento: Trabalho de Conclusão de Curso
Tipo de acesso: Acesso Aberto
Título: Observatório de cibercrimes: desenvolvimento do backend e classificação automática de processos usando LLMs
Título(s) alternativo(s): Cybercrime Observatory: Backend development and automated case classification using LLMs
Autor(es): Souza, Vitor Magalhães
Primeiro orientador: Miani, Rodrigo Sanches
Primeiro membro da banca: Gabriel, Paulo Henrique Ribeiro
Segundo membro da banca: Silva, Pedro Franklin Cardoso
Resumo: Este 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.
Palavras-chave: Crimes cibernéticos
Sistema de informação
Classificação
Banco de dados
API REST
Área(s) do CNPq: CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO::SISTEMAS DE COMPUTACAO
Idioma: por
País: Brasil
Editora: Universidade Federal de Uberlândia
Referência: SOUZA, 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.
URI: https://repositorio.ufu.br/handle/123456789/47536
Data de defesa: 23-Set-2025
Aparece nas coleções:TCC - Sistemas de Informação (Uberlândia)

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