Banca de DEFESA: DIEGO DIAS CARDOSO

Uma banca de DEFESA de MESTRADO foi cadastrada pelo programa.
DISCENTE : DIEGO DIAS CARDOSO
DATA : 28/08/2027
HORA: 14:00
LOCAL: https://teams.microsoft.com/meet/262203770388128?p=D795rERVxUIG1FdWl7
TÍTULO:

PRIORIZAÇÃO DE ALVOS EM EXTRAÇÕES DE DISPOSITIVOS MÓVEIS VIA INTEGRAÇÃO MULTIFONTE E MODELAGEM PROBABILÍSTICA

PALAVRAS-CHAVES:

Forense Digital; Inteligência de Segurança Pública; Mineração de Dados Móveis; Modelagem Preditiva; Integração de Dados.

PÁGINAS: 124
RESUMO:

Os dispositivos móveis constituem, atualmente, uma das mais relevantes fontes de informação para investigações criminais e para a atividade de Inteligência de Segurança Pública (ISP). Entretanto, os dados obtidos por meio de extrações forenses desses equipamentos permanecem, em regra, vinculados aos procedimentos que motivaram sua coleta, sendo utilizados predominantemente como meios de prova e raramente reaproveitados como insumo institucional para a produção de conhecimento. Esta dissertação propõe uma arquitetura de Plataforma de Inteligência destinada à centralização, estruturação, integração e enriquecimento de dados provenientes de extrações forenses de dispositivos móveis, correlacionando-os a múltiplas bases institucionais, como registros de procedimentos policiais, informações penitenciárias, cadastros de telefonia e dados veiculares. Sobre esse ambiente integrado é proposto o \textit{Mobile Intelligence Prioritization Model} (MIPM), um modelo interpretável de ranqueamento que atribui escores de relevância analítica a terminais telefônicos identificados nas extrações. Na versão avaliada, o modelo utiliza duas variáveis explicativas, a recorrência do terminal e a soma ponderada das evidências institucionais, combinadas por função logística com calibração supervisionada ou, na ausência de rótulos suficientes, por estratégia heurística de normalização. A avaliação foi conduzida em cenário operacional real, compreendendo métricas agregadas sobre dez extrações e um estudo de caso validado por analistas de inteligência. Os resultados indicaram elevada concentração de elementos relevantes nas primeiras posições do ranqueamento, com Precision@10 = 1{,}000, Recall@10 = 0{,}909 e F1@10 = 0{,}952 no recorte validado, evidenciando a capacidade do modelo de reduzir o esforço analítico manual. Conclui-se que a arquitetura proposta e o MIPM representam abordagem viável e promissora para apoio à triagem analítica em ISP, transformando dados dispersos de extrações móveis em conhecimento estruturado, priorizado e interpretável.

MEMBROS DA BANCA:
Externo à Instituição - ROGER KREUTZ IMMICH - UFRN
Interno - 1242752 - DANIEL CHAVES CAFE
Presidente - ***.225.135-** - GERALDO PEREIRA ROCHA FILHO - UnB
Interno - 1415757 - VINICIUS PEREIRA GONCALVES