Um método voltado à prevenção e a repressão aos crimes cibernéticos por meio de inteligência artificial

Abstract

Diante do crescimento dos estelionatos virtuais e das limitações dos modelos investigativos tradicionais, o presente artigo propõe um método orientado à prevenção e à repressão de crimes cibernéticos mediante a aplicação de técnicas computacionais, voltado também ao apoio à gestão e à tomada de decisão na segurança pública. O estudo tem como objetivo demonstrar o potencial dessas técnicas na identificação de padrões criminais, na análise de dados não estruturados e na produção de conhecimento estratégico, evidenciando a integração entre métodos de aprendizado não supervisionado, responsáveis pela identificação de padrões de crimes cibernéticos, e modelos generativos na análise semântica e geração de relatórios estratégicos. A metodologia fundamenta-se em uma revisão integrativa da literatura, aliada ao desenvolvimento de um método com instanciação baseada em um artefato tecnológico, bem como na análise de dados estatísticos e registros de boletins de ocorrência da Polícia Civil do Rio Grande do Sul, observados os parâmetros legais, institucionais e éticos pertinentes. Os resultados evidenciam que a aplicação de modelos de análise semântica, análise de agrupamentos e correlação automatizada de dados permite qualificar diagnósticos criminais, identificar modus operandi recorrentes e ampliar a capacidade estatal de prevenção e repressão qualificada. Ainda, permite subsidiar ações como campanhas de conscientização direcionadas, definição de estratégias policiais baseadas em dados e apoio à implementação de políticas públicas. Conclui-se que a incorporação sistemática de ferramentas de Inteligência Artificial às práticas investigativas e de gestão pode contribuir para a modernização das políticas públicas de segurança, possibilitando respostas mais eficientes diante da criminalidade digital contemporânea.