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Trajetória

• Publicação @ SBSeg 2025

  Setembro de 2025

  aprendizado profundo cibersegurança pesquisa

  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.