Resumo

Título do Artigo

AVALIAÇÃO DE QUALIDADE DA SEGURANÇA DA INFORMAÇÃO UTILIZANDO INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL GENERATIVA EM SOFTWARE PÚBLICO BASEADO NA ISO/IEC 25010.
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Tema

Inovação e Empreendedorismo Digital na Era da Industria 4.0, explorando como as tecnologias estão moldando novas práticas empreendedoras e impulsionando a inovação em diversos setores.

Autores

Nome
1 - Marcos Francisco
Unidade de Pos Graduação, Extensão e Pesquisa - Centro Paula Souza - Pós Graduação
2 - Carlos Hideo Arima
-
3 - ELIACY CAVALCANTI LÉLIS
Faculdade de Tecnologia de São Paulo - DAESTUR - Departamento de Automação de Escritórios e Secretariado e Turismo
4 - Marilia Macorin de Azevedo
Centro Paula Souza -

Reumo

Objetivo do estudo
Este trabalho tem como objetivo identificar e comparar a efetividade das ameaças de segurança da informação geradas pelas ferramentas de inteligência artificial generativa durante o processo de desenvolvimento de produtos digitais.
Relevância/originalidade
A identificação de vulnerabilidades cibernéticas costuma exigir muito conhecimento técnico para análise. Este trabalho propõe um direcionamento estruturado para a avaliação da qualidade de software, utilizando ferramentas de inteligência artificial generativa.
Metodologia/abordagem
O presente estudo foi dividido em três partes: fundamentação teórica, revisão sistemática da literatura e desenvolvimento de um framework para avaliação da qualidade de software.
Principais resultados
O principal resultado foi a criação de um framework baseado em engenharia de prompt, com critérios bem definidos, para auxiliar na identificação da qualidade de softwares, com foco em segurança da informação.
Contribuições teóricas/metodológicas
O presente artigo tem como contribuição acadêmica, o desenvolvimento de uma metodologia acerca do uso de inteligência artificial generativas, visando o aumento dos níveis de qualidade de software.
Contribuições sociais/para a gestão
O desenvolvimento de um framework estruturado aplicado para inteligência artificial generativa para práticas de segurança da informação pode diminuir o grau de exposição ao risco para ciberataques.

Abstract

Study goals
This work aims to identify and compare the effectiveness of information security threats generated by generative artificial intelligence tools during the digital product development process.
Relevance / originality
The identification of cyber vulnerabilities often requires a lot of technical expertise for analysis. This work proposes a structured approach for evaluating software quality using generative artificial intelligence tools.
Methodology / approach
This study was divided into three parts: theoretical foundation, systematic literature review, and the development of a framework for software quality evaluation.
Main results
The main outcome was the creation of a framework based on prompt engineering, with well-defined criteria, to assist in assessing software quality with a focus on information security.
Theoretical / methodological contributions
This paper contributes academically by developing a methodology for the use of generative AI aimed at improving software quality levels.
Social / management contributions
The development of a structured framework applied to generative artificial intelligence for information security practices can reduce the level of exposure to cyberattack risks.
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