Estudo mostra que detectores de phishing baseados em IA perdem mais de 34 pontos de acurácia sob ataque adversarial
Pesquisadores compararam um classificador clássico (TF-IDF com regressão logística) e um DistilBERT ajustado, ambos treinados em um corpus unificado de mais de 82 mil e-mails de phishing vindos de seis bases públicas. Os dois modelos superam 98% de acurácia em dados limpos, mas despencam para cerca de 64% quando expostos a phishing deliberadamente alterado para evadir detecção, uma queda de mais de 34 pontos percentuais em ambos, apesar das arquiteturas serem completamente diferentes.
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