Bacharelado em Sistemas de Informação (Sede)
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Item Desenvolvimento de aplicação em Outsystems para área de saúde utilizando práticas do HIPAA compliance(2025-03-26) Carvalho, Udney Epaminondas; Bocanegra, Silvana; Marques, Paulo César Florentino; http://lattes.cnpq.br/1264573844331881; http://lattes.cnpq.br/4596111202208863; http://lattes.cnpq.br/3835096844800301A iminente necessidade das empresas de adotarem o processo de transformação digital induziu muitas a buscarem recursos que possam fornecer entregas ágeis e robustas para a digitalização dos seus processos. Esta transformação digital também atinge o setor de saúde, que atrelado aos desafios inerentes a própria natureza destas mudanças, também precisa lidar com cautela ao tratar das informações sensíveis dos pacientes e o compartilhamento destes dados. Para atender a demandas como estas, onde é necessário agilidade e segurança para a elaboração de projetos, tem se popularizado o uso de plataformas low-code, que por usar os benefícios da computação em nuvem e a possibilidade de criar código utilizando recursos visuais, vai facilitar o aprendizado técnico e permitir a criação de aplicações robustas em um tempo reduzido. O presente trabalho tem como objetivo apresentar o uso de uma plataforma low-code (OutSystems) no desenvolvimento de uma aplicação web para gerenciamento e realização de consultas médicas. Como estudo de caso, será utilizado um produto da start up ZophIA.tech, que faz uso de inteligência artificial aprimorada por análise geométrica para auxiliar no diagnóstico de esquizofrenia e outras doenças mentais através da fala e gestos de pacientes. Serão implementadas as regras de segurança de dados do padrão americano HIPAA para tratar com informações sensíveis dos pacientes.Item Desenvolvimento da Plataforma Corporate: autogestão de serviços de saúde para empresas(2025-03-26) Morais, Gabriel Lourenço de; Bocanegra, Silvana; http://lattes.cnpq.br/4596111202208863; http://lattes.cnpq.br/7194069568041433A rede privada de saúde do Brasil ano após ano vem sofrendo prejuízos que atingem patamares de bilhões de reais e ainda assim uma parcela significativa da população brasileira não possui acesso à saúde de qualidade. Afetadas diretamente por este cenário, as empresas são impactadas financeiramente por reajustes livres de negociação dos planos de saúde, forçando-as a buscar alternativas seguras, sustentáveis e de qualidade. Neste relatório, será apresentado um produto desenvolvido na empresa Exmed capaz de proporcionar uma economia real para as empresas brasileiras, ofertando um serviço de autogestão da saúde para seus colaboradores que, em uma única plataforma, poderão gerenciar seus gastos com saúde, aprovar os procedimentos necessários e assim evitar desperdícios. Também serão abordados os detalhes técnicos do desenvolvimento, envolvendo os conceitos fundamentais de plataformas modernas, as ferramentas utilizadas na implementação, as estratégias de performance, a estruturação de um projeto escalável e auto-gerenciável, além dos módulos e formas de comunicação entre os sistemas internos da Exmed. Por fim, serão apresentados alguns resultados obtidos pela empresa com a implementação desta plataforma.Item Detecção de fake news: uma abordagem baseada em Large Language Models e Prompt Engineering(2025-03-20) Fonseca, Pablo Weslley Silva da; Lima, Rinaldo José de; http://lattes.cnpq.br/7645118086647340; http://lattes.cnpq.br/6258598537884813Este trabalho aborda o uso de Large Language Models (LLMs) para a detecção de fake news ou notícias falsas no idioma inglês e português. As notícias falsas têm gerado impactos negativos, como desinformação e conflitos sociais, sendo amplamente disseminadas pelas redes sociais. Embora métodos tradicionais de verificação sejam eficazes, como checagem manual e agências de verificação de fatos, a aplicação de algoritmos de machine learning e deep learning trouxe avanços importantes. No entanto, esses modelos apresentam limitações, como perda de contexto semântico e custos de treinamento. A introdução da arquitetura Transformers possibilitou avanços significativos com LLMs, como BERT, GPT e T5, devido à sua capacidade de compreender padrões linguísticos complexos. Este trabalho propõe uma abordagem de detecção de notícias falsas a partir recuperações de informações pela Web e o modelo Qwen2.5-7B-Instruct, comparando o desempenho com propostas que combina recuperação de informações com modelos tradicionais e LLMs. Os resultados destacam vantagens e desvantagens, contribuindo para futuras melhorias em sistemas automatizados de detecção de notícias falsas.Item Geração aumentada para recuperação de dados urbanos integrados: consolidando dados do IBGE, Censo, CNEFE e OSM para a otimização do planejamento urbano(2025-03-21) Conceição, Keyson Raphael Acioli da; Lima, Rinaldo José de; http://lattes.cnpq.br/7645118086647340; http://lattes.cnpq.br/3198610477751043Nos últimos anos, os campos da Inteligência Artificial (IA) e do aprendizado de máquina (AM) revolucionaram o domínio do planejamento urbano, pois permitem que volumes substanciais de dados sejam analisados de forma eficaz, incentivando melhor alocação de recursos e entregas de serviços públicos. Para atingir este objetivo, o agente inteligente proposto neste trabalho reúne dados de várias fontes, incluindo Censo Demográfico, Cadastro Nacional de Endereços para Fins Estatísticos - CNEFE, e OpenStreetMap (OSM) para oferecer respostas baseadas em contexto relacionadas à distribuição da população e acesso a diferentes serviços urbanos. A abordagem proposta inclui um pipeline de processamento que implementa normalização, indexação vetorial das informações e representação semântica para tornar as consultas mais eficazes. Para avaliar o sistema proposto, foi conduzido um experimento com especialistas em planejamento urbano e analisamos a relevância, clareza e utilidade das respostas geradas pelo sistema. Tais resultados mostram que o agente é capaz de detectar áreas com pouca cobertura de serviços necessários, indicando uma alocação adequada. No entanto, outros desafios, tais como a necessidade de melhor clarificação das respostas e ampliação da cobertura espacial, foram reconhecidos como oportunidades para trabalho futuro.Item Detecção e modelagem de ameaças persistentes avançadas na fase de movimentação lateral: uma abordagem com process mining(2025-03-20) Silva, Jonathas Felipe da; Lins, Fernando Antonio Aires; Lima, Milton Vinicius Morais de; http://lattes.cnpq.br/3409150377712315; http://lattes.cnpq.br/2475965771605110; http://lattes.cnpq.br/1017193816402551A crescente ameaça de ataques cibernéticos complexos tem exigido estratégias avançadas de defesa, especialmente na detecção precoce de atividades suspeitas em redes comprometidas. Com isso, Ameaças Persistentes Avançadas (APTs) representam um desafio significativo para a segurança cibernética, caracterizando-se por ataques sofisticados e direcionados. Este trabalho tem como objetivo investigar a movimentação lateral dentro de redes comprometidas, utilizando mineração de processos para detectar padrões suspeitos de comportamento. Para isso, foi configurado um ambiente experimental com máquinas virtuais simulando um ataque APT. Logs do sistema e do Wazuh registraram as atividades, possibilitando a extração de eventos relevantes para o presente estudo. A metodologia consiste na coleta de dados em dois cenários: uso normal e ataque, seguida pela aplicação de algoritmos de Process Mining, como AlphaMiner, através da biblioteca pm4py. Com isso, foi possível identificar diferenças estruturais entre os processos normais e aqueles manipulados pelo invasor, possibilitando a criação de indicadores de comprometimento (IoCs). Os resultados contribuem para a melhoria de mecanismos de detecção e resposta a APTs, auxiliando na proteção de redes corporativas contra ataques avançados.Item Previsão de preço de ações de empresas do setor elétrico com algoritmos de aprendizado de máquina(2025-03-21) Silva, Herculles Hendrius Coutinho Mesquita; Albuquerque Júnior, Gabriel Alves de; http://lattes.cnpq.br/1399502815770584O presente trabalho tem como objetivo comparar a eficiência de diferentes algoritmos de aprendizado de máquina na previsão de preços de ações do setor de energia elétrica. Para isso, foram analisados quatro algoritmos: Long Short-Term Memory (LSTM), Support Vector Regression (SVR), Regressão Linear e Random Forest. Os dados utilizados compreendem uma série histórica de preços e indicadores adicionais, como inflação, Índice de energia elétrica (IEE) e variação cambial, que foram processados e utilizados como entrada para os modelos. A análise foi realizada com base em métricas de erro, como Erro Médio Absoluto (MAE), Erro Quadrático Médio (MSE) e Raiz do Erro Quadrático Médio (RMSE), bem como pela avaliação da diferença percentual entre os preços previstos e os valores reais. Os resultados mostram que o algoritmo LSTM obteve o melhor desempenho na previsão de preços de fechamento, seguido pela Regressão Linear, enquanto o Random Forest apresentou maior margem de erro e se monstrando inadequado para a aplicação neste problema. Este estudo realiza a aplicação de algoritmos preditivos no mercado financeiro, demonstrando o potencial do aprendizado de máquina como ferramenta para análise e tomada de decisão no setor de energia elétrica.Item Implementação de um agente inteligente para atendimento automatizado de dúvidas acadêmicas na UFRPE(2025-03-31) Silva, Evelyn Mylena Bezerra e; Albuquerque Júnior, Gabriel Alves de; http://lattes.cnpq.br/1399502815770584; http://lattes.cnpq.br/5200293461568988Este trabalho teve como objetivo principal desenvolver e validar um agente inteligente baseado em técnicas de Processamento de Linguagem Natural (PLN) e Recuperação de Informação, voltado ao suporte acadêmico no curso de Bacharelado em Sistemas de Informação (BSI) da Universidade Federal Rural de Pernambuco (UFRPE). O sistema foi projetado para oferecer respostas rápidas, relevantes e contextualizadas a perguntas frequentes relacionadas à vida acadêmica dos estudantes, como carga horária, disciplinas, matrículas e procedimentos administrativos. A implementação envolveu a coleta e estruturação de documentos institucionais, a construção de um modelo vetorial para recuperação semântica de respostas e a integração com um módulo de memória conversacional. Para a validação, as respostas do agente inteligente foram comparadas com um FAQ do curso de BSI, utilizando como métrica a similaridade do cosseno, aplicada ao conteúdo semântico das respostas. Os resultados indicaram uma média de similaridade de aproximadamente 0,6396, com mediana de 0,6548 e baixa dispersão. A maioria das respostas apresentou alto ou médio grau de alinhamento semântico com o conteúdo oficial, sendo classificadas como semanticamente adequadas. Casos de baixa similaridade representaram uma minoria e estiveram, em geral, relacionados a perguntas de cunho prático-operacional não abordadas na base de dados do sistema. Em contrapartida, observou-se que, em alguns contextos, o agente inteligente forneceu respostas mais completas e fundamentadas do que aquelas presentes no próprio FAQ. Conclui-se que o sistema desenvolvido apresenta desempenho satisfatório e demonstra potencial para expansão como ferramenta institucional de apoio ao estudante, promovendo maior autonomia, agilidade e acessibilidade no acesso a informação acadêmica.