Inteligência Artificial para a detecção e classificação de mensagens de texto relevantes em evidências criminais

• Autor(a) principal: Souza, Gabriel Araújo de
• Data de Publicação: 2021
• Tipo de documento: Trabalho de conclusão de curso
• Idioma: por
• Título da fonte: Repositório Institucional da UFRN
• Texto Completo: https://repositorio.ufrn.br/handle/123456789/45232
• topic: Inteligência Artificial; Machine Learning; Investigações Criminais; Classificação de Texto; Evidências Criminais; Criminal Investigations; Text classify; Criminal Evidence; Artificial Intelligence

Em uma investigação criminal é comum o recolhimento de diversos dispositivos como celulares, notebooks, computadores, dentre outros aparelhos dos acusados como evidências para a investigação. O analista forense, profissional responsável pela análise dessas evidências, tem o trabalho de procurar indícios que incriminam ou inocentam o acusado. Muito desses indícios estão presentes em textos. No entanto, encontrar esses textos é um trabalho cansativo e demorado devido ao fato de um único aparelho celular conter milhares de mensagens e uma única investigação envolver dezenas de investigados com um ou vários dispositivos cada. Com o intuito de minimizar o esforço para encontrar mensagens suspeitas e consequentemente acelerar o trabalho feito pelo analista forense, este trabalho propõe a criação de uma Inteligência Artificial capaz de detectar e classificar mensagens relevantes para uma investigação criminal. Para tanto, alguns algoritmos de Machine Learning são inicialmente investigados, como Random Forest, Regressão Logística, Support Vector Machine (SVM) e a XGBoost, para a realização dessa tarefa. Devido a natureza do tipo de mensagem, este trabalho contou com o suporte e apoio do Ministério Público do Estado do Rio Grande do Norte (MPRN), o qual disponibilizou todos os dados, ferramentas e recursos computacionais necessárias para o desenvolvimento deste trabalho. Com a ajuda da instituição foi possível realizar a construção de bases de dados que representam os conjuntos de mensagens relevantes, e definir as classes de mensagem a que pertencem. Um Sistema Web foi desenvolvido e implantado no ambiente local do MPRN para que analistas e outros profissionais responsáveis pudessem classificar mensagens para a base de dados.