Identificação de vulnerabilidades em dispositivos móveis a partir de sites especializados e vídeos na web usando Web scraping e LLMs

• Ano de defesa: 2025
• Autor(a) principal: ROCHA, Amador Bueno Junior
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Universidade Federal de Pernambuco; UFPE; Brasil; Programa de Pos Graduacao em Ciencia da Computacao
• Palavras-chave em Português: Identificação de vulnerabilidades em smartphones; Processamento de linguagem natural; Mineração de texto; SO Android; Web scraping e LLMs
• Link de acesso: https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/66722

Smartphones modernos armazenam dados sensíveis dos usuários, incluindo informações pessoais, rotas e credenciais bancárias. As ameaças à segurança desses dispositivos são vis tas como vulnerabilidades, i.e., fraquezas no hardware ou no software que podem se tornar a porta de entrada para hackers acessarem o dispositivo. Como os testes realizados na fase de pré-venda nem sempre conseguem eliminar todas as vulnerabilidades existentes, empresas buscam também identificar essas vulnerabilidades no pós-venda o mais rápido possível, a fim de evitar que os usuários sejam afetados. Nessa fase, os relatos técnicos disponibilizados na Web por usuários avançados ou hackers são uma rica fonte de informação, pois trazem descri ções detalhadas de como quebrar a segurança dos dispositivos, agilizando assim o trabalho dos desenvolvedores. Contudo, considerando a grande quantidade de relatos disponíveis e a alta frequência de novas publicações, o processo manual de busca de informação atualmente ado tado em algumas empresas não é eficaz, sendo ainda demorado e dispendioso. Nesse contexto, o objetivo geral deste trabalho foi investigar a identificação automática de vulnerabilidades em sistemas operacionais (SO) de smartphones a partir de relatos e vídeos disponíveis na Internet. Apesar da relevância do tema, não foram identificados, até o momento, trabalhos na literatura com abordagem semelhante focando a extração automatizada de vulnerabilidades via Web. Especificamente, focamos o trabalho no SO Android, que é o mais popular em uso nos smartphones. Um sistema protótipo foi desenvolvido com base em técnicas como Web scra ping, Mineração de Textos, Processamento de Linguagem Natural e Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLMs) para a coleta e análise de dados relevantes com precisão e rapidez. Os dados tratados são armazenados em um banco de dados, e os resultados são apresentados através de uma interface de consulta. O estudo de caso foi realizado com foco na quebra da Proteção de Redefinição de Fábrica (Factory Reset Protection– FRP) para acesso indevido aos smartphones, por se tratar de uma vulnerabilidade crítica. Testes do protótipo com usuá rios da empresa parceira, Motorola Mobility, demonstraram resultados muito satisfatórios, com uma ótima aceitação por parte dos profissionais que o utilizaram. Este trabalho foi conduzido no contexto de uma colaboração na área de Teste de SW entre o CIn-UFPE e a Motorola Mobility, uma empresa global especializada no desenvolvimento de dispositivos móveis.