Conheça nossos serviços de Investigação Digital e as técnicas que aplicamos.
1. Detecção de Fraudes e Golpes Digitais
- Aplicação: Ciência de Dados e Machine Learning podem ser usados para detectar padrões suspeitos de comportamento, transações atípicas e anomalias em tempo real.
- Técnicas: Algoritmos de classificação, redes neurais para análise de comportamento, detecção de anomalias e modelagem preditiva.
2. Análise e Monitoramento de Redes Sociais (Netnografia)
- Aplicação: Netnografia e IA podem ser usadas para entender o comportamento, preferências e redes de interação dos usuários em redes sociais, identificando possíveis ameaças, fraudes e movimentos suspeitos.
- Técnicas: Análise de sentimentos, processamento de linguagem natural (NLP) para análise de postagens e comentários, modelagem de redes sociais para entender conexões e interações.
3. Identificação de Campanhas de Desinformação
- Aplicação: Machine Learning e Netnografia permitem identificar e monitorar campanhas de desinformação que possam afetar uma empresa ou pessoa.
- Técnicas: Classificação de conteúdo suspeito, análise de redes sociais para rastrear a disseminação de fake news, modelos de aprendizado supervisionado para detectar fontes de desinformação.
4. Reconhecimento e Prevenção de Crimes Cibernéticos
- Aplicação: Ciência de Dados e IA podem auxiliar na identificação de padrões de ataques cibernéticos, ajudando a prever e prevenir crimes digitais.
- Técnicas: Análise preditiva, algoritmos de detecção de intrusões, redes neurais e machine learning para identificação de atividades maliciosas.
5. Monitoramento de Reputação e Análise de Sentimento para Marcas e Pessoas
- Aplicação: Netnografia e NLP podem ser usados para monitorar a reputação de marcas e indivíduos, acompanhando menções e sentimentos associados em redes sociais e outras plataformas.
- Técnicas: Análise de sentimentos, mineração de dados, modelos de classificação para identificar menções positivas, negativas ou neutras, monitoramento contínuo de mídia.
6. Investigação de Pessoas Desaparecidas com Análise de Dados e Reconhecimento de Padrões
- Aplicação: Machine Learning e Netnografia ajudam a rastrear atividades digitais e padrões de comportamento de pessoas desaparecidas.
- Técnicas: Reconhecimento de padrões, análise de localização, algoritmos de redes sociais para mapear interações recentes.
7. Análise Forense de Dados Digitais
- Aplicação: Ciência de Dados e IA podem ajudar na análise de grandes volumes de dados digitais em investigações forenses.
- Técnicas: Processamento de linguagem natural para analisar e-mails e mensagens, análise de metadados, recuperação de dados apagados, algoritmos de clusterização para agrupar informações relevantes.
8. Análise de Transações Financeiras e Rastreio de Ativos
- Aplicação: Machine Learning pode identificar transações suspeitas e rastrear fluxos de dinheiro para prevenir fraudes financeiras.
- Técnicas: Modelagem preditiva, análise de detecção de anomalias em transações, algoritmos de clustering para identificar comportamentos semelhantes.
9. Monitoramento de Dark Web e Deep Web
- Aplicação: Ciência de Dados e NLP podem ser aplicados para monitorar fóruns e marketplaces da dark web em busca de informações relacionadas a ameaças ou vazamentos de dados.
- Técnicas: Web scraping, análise de linguagem natural, redes neurais para identificar conteúdos suspeitos.
10. Investigação de Redes e Conexões para Identificar Redes Criminosas
- Aplicação: Ciência de Dados e Netnografia são usados para analisar redes de relacionamento e identificar conexões entre indivíduos envolvidos em atividades ilícitas.
- Técnicas: Análise de grafos, detecção de comunidades, modelagem de redes sociais para entender conexões entre suspeitos.
11. Detecção de Bots e Contas Falsas em Redes Sociais
- Aplicação: Machine Learning e IA são usados para identificar contas automatizadas (bots) que podem estar promovendo conteúdo malicioso ou manipulando informações.
- Técnicas: Algoritmos de classificação para distinguir humanos de bots, análise de padrões de postagem, identificação de comportamento automatizado.
12. Análise de Dados de GPS e Geolocalização para Rastreamento de Atividades
- Aplicação: Análise de dados de geolocalização para rastrear movimentos e identificar padrões de comportamento.
- Técnicas: Machine Learning para reconhecimento de padrões de movimento, análise de redes sociais geográficas, visualização de dados de mapas.
13. Identificação e Análise de Vazamento de Dados Pessoais e Corporativos
- Aplicação: Ciência de Dados e IA para identificar vazamentos de informações sensíveis e monitorar se dados da empresa ou de clientes estão expostos online.
- Técnicas: Web scraping, análise de linguagem natural, alertas automatizados para menções de dados confidenciais.
14. Inteligência de Mercado e Identificação de Tendências em Redes Sociais
- Aplicação: Ciência de Dados e Netnografia podem ser usadas para entender tendências de mercado e monitorar a concorrência.
- Técnicas: Análise de sentimentos, NLP para identificar novas tendências, modelagem de tópicos, análise de popularidade e de engajamento em redes sociais.
15. Monitoramento de Ameaças Internas (Insider Threat)
- Aplicação: Machine Learning e IA para identificar atividades suspeitas de funcionários ou usuários internos.
- Técnicas: Análise de logs de acesso, detecção de anomalias em comportamento, monitoramento de ações que fogem do padrão.
16. Reconhecimento Facial e Análise de Imagens para Identificação
- Aplicação: IA e Machine Learning podem ser usados para analisar imagens e identificar indivíduos.
- Técnicas: Reconhecimento facial, algoritmos de deep learning, processamento de imagem para identificação de características faciais.
17. Previsão de Comportamento e Identificação de Riscos em Usuários
- Aplicação: IA e Machine Learning para prever comportamentos de usuários e identificar possíveis riscos ou intenções maliciosas.
- Técnicas: Modelagem preditiva, algoritmos de machine learning supervisionado, análise de padrões de uso.
18. Análise de Comunidades e Grupos em Ambientes Digitais
- Aplicação: Netnografia e Ciência de Dados para entender a dinâmica e estrutura de comunidades online que possam representar riscos ou oportunidades.
- Técnicas: Detecção de comunidades, análise de grafos, modelagem de interações entre grupos e indivíduos.
19. Gerenciamento de Crises e Reputação Online
- Aplicação: Netnografia, NLP e análise de sentimentos para monitorar crises de reputação e oferecer respostas rápidas e estratégicas.
- Técnicas: Análise em tempo real de menções e sentimentos, alertas de menções negativas, análise preditiva de impacto reputacional.
20. Análise de Conteúdo e Moderação Automática para Compliance e Segurança
Técnicas: Detecção de palavras-chave ofensivas, classificação de conteúdo, análise de conformidade para políticas específicas.
Aplicação: Machine Learning e NLP para analisar e moderar conteúdo online, garantindo que ele esteja em conformidade com as políticas de segurança e compliance.