O Programa de Pós-Graduação Profissional em Engenharia Elétrica (PPEE) da Universidade de Brasília realizou, no dia 31 de julho de 2025, a defesa da dissertação de mestrado do discente Yuri do Amaral Nobre Maia, intitulada “Towards Cybersecurity Dataset Creation: An LLM-Assisted Approach for Named Entity Recognition in Threat Intelligence”.

A pesquisa propõe um framework inovador para anotação de dados com o auxílio de modelos de linguagem de grande porte (LLMs), reduzindo a necessidade de recursos humanos e computacionais nesse processo. Como resultado, foi desenvolvido o Yet Another Cybersecurity Database (YACSDB), um conjunto público de dados anotados voltado ao Reconhecimento de Entidades Nomeadas (REN) no domínio da cibersegurança.

O trabalho se destaca por enfrentar um desafio central da área: a escassez de bases de dados abertas e específicas para Processamento de Linguagem Natural (PLN) aplicado à Cibersegurança. O YACSDB, construído a partir de relatórios representativos de diferentes períodos, emprega a notação Inside–Outside–Beginning (IOB) e possibilita o fine-tuning de modelos avançados, como BERT e Gemini. Os resultados obtidos ressaltam a importância de bases especializadas para o avanço das tarefas de etiquetagem de sequência e para a produção automatizada de Inteligência de Ameaças Cibernéticas (CTI).

O estudo evidencia a integração entre a experiência prática e a pesquisa acadêmica, destacando a contribuição do PPEE para a formação de profissionais que enfrentam problemas reais do setor, como a carência de dados anotados em cibersegurança.

O PPEE parabeniza o discente Yuri do Amaral Nobre Maia pela defesa e pelo trabalho desenvolvido, que representa uma importante contribuição para o avanço da pesquisa aplicada em cibersegurança e processamento de linguagem natural.