Trajetória
Educação
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Artigo: Uma Nova Abordagem para Detecção de Cabeçalhos SMTP Falsos usando Aprendizado Profundo e Geração de Dados Sintéticos Aceito na Main Track do SBSeg 2025, o principal simpósio de cibersegurança do Brasil, alcançando a distinção máxima (Quatro Selos de Aprovação).
- Excelência: Um dos poucos artigos selecionados que recebeu todos os quatro selos de aprovação, validando sua profundidade técnica e inovação.
- Inovação: Propôs uma nova arquitetura combinando Aprendizado Profundo e Dados Sintéticos para detectar ataques de phishing sofisticados.
- Reconhecimento: Derivado da minha tese de graduação e apresentado presencialmente em Foz do Iguaçu, representando o CEFET/RJ.
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Um grau de engenharia abrangente conectando hardware e software. O currículo exigiu rigor em algoritmos, estruturas de dados, sistemas operacionais e arquitetura de computadores.
- Foco: Construir uma base teórica forte em resolução de problemas e design de sistemas.
- Aplicação: Desenvolver experiência prática através de projetos acadêmicos complexos envolvendo sistemas embarcados e programação de baixo nível.