Logo do repositório
 
Publicação

Sistema multi-agente resiliente para detecção de spam com proteção contra prompt injection

2026-04-09Dissertação de mestrado Acesso aberto
Ver registo simples
datacite.subject.sdg09:Indústria, Inovação e Infraestruturas
dc.contributor.advisorPereira, Isabel Cecília Correia da Silva Praça Gomes
dc.contributor.advisorCosta, Daniel Duarte
dc.contributor.authorSILVA, STÉFANE KATARINE RODRIGUES DA
dc.date.accessioned2026-04-29T13:44:06Z
dc.date.available2026-04-29T13:44:06Z
dc.date.issued2026-04-09
dc.description.abstractA proliferação de spam e ataques de phishing representa ameaça crítica à segurança cibernética, com 45,6% do tráfego global de e-mail classificado como malicioso em 2023. Embora Large Language Models (LLMs) demonstrem eficácia superior na detecção contextual de ameaças, sua adoção introduz vulnerabilidades inéditas através de ataques de prompt injection, com taxa de sucesso documentada em 36 modelos comerciais. Esta dissertação propõe um sistema multi-agente resiliente que integra detecção de spam e mitigação de prompt injection através de arquitetura de defesa em profundidade. O sistema implementa seis agentes especializados coordenados pelo framework LangGraph: SanitizationAgent, PromptInjectionAgent, LLMClassifier, HashAnalyzer, MaliciousContentAgent e ResultAggregator. Experimentos em dataset de 1.000 amostras balanceadas demonstraram acurácia de 87%, recall de 92,8% e F1-Score de 86%, superando métodos tradicionais e posicionando-se competitivamente frente a abordagens de Deep Learning. A arquitetura modular permite incorporação de novos agentes sem reestruturação, enquanto mecanismos de tolerância a falhas garantem operação contínua mesmo diante de componentes comprometidos. Os resultados validam a viabilidade de sistemas multi-agente baseados em LLMs para aplicações críticas de segurança cibernética.por
dc.identifier.tid204298237
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/10400.22/32322
dc.language.isopor
dc.rights.uriN/A
dc.subjectMulti-Agent Systems
dc.subjectSpam Detection
dc.subjectLarge Language Models
dc.subjectPrompt Injection
dc.subjectCybersecurity
dc.subjectSistemas multi-agente
dc.subjectDetecção de spam
dc.subjectLarge language models
dc.subjectPrompt injection
dc.subjectSegurança cibernética
dc.titleSistema multi-agente resiliente para detecção de spam com proteção contra prompt injectionpor
dc.title.alternativeResilient multi-agent system for spam detection with protection against prompt injectioneng
dc.typemaster thesis
dspace.entity.typePublication
thesis.degree.nameMestrado em Engenharia de Inteligência Artificial

Ficheiros

Principais
A mostrar 1 - 1 de 1
Miniatura
Nome:
Tese_6254_v2.pdf
Tamanho:
4.46 MB
Formato:
Adobe Portable Document Format
Ver/Abrir
Licença
A mostrar 1 - 1 de 1
Miniatura indisponível
Nome:
license.txt
Tamanho:
4.03 KB
Formato:
Item-specific license agreed upon to submission
Descrição:
Ver/Abrir

Coleções

ISEP - DM – Engenharia de Inteligência Artificial