Seguridad de la información como estrategia de gestión

Evaluación de entrenamientos personalizados para la prevención del phishing

Autores/as

DOI:

https://doi.org/10.20397/2177-6652/2026.v26i2.3251

Palabras clave:

Segurança da Informação, phishing, Sistemas Multiagentes, Treinamento Corporativo, Gestão de Riscos

Resumen

Objetivo: Investigar la eficacia de diferentes estrategias de capacitación adaptativa en la reducción de la vulnerabilidad humana frente a ataques de phishing en entornos organizacionales, mediante simulación computacional basada en agentes. 

Metodología: El estudio emplea modelado basado en Sistemas Multiagente (SMA) para simular el comportamiento de usuarios, atacantes y entrenadores dentro de un ecosistema organizacional. Se probaron cuatro estrategias de entrenamiento basadas en diferentes métricas internas, además de un escenario de control, totalizando 125 ejecuciones en la plataforma NetLogo, con análisis cuantitativo de métricas de desempeño. 

Originalidad: La investigación responde a una laguna en la literatura sobre seguridad organizacional al evaluar comparativamente estrategias de capacitación basadas en criterios gerenciales, aplicando SMA como herramienta predictiva y exploratoria en el apoyo a la toma de decisiones sobre ciberseguridad. 

Resultados principales: Todas las estrategias superaron el escenario de control. La estrategia Aleatoria mostró mayor estabilidad y eficacia en la contención de ataques, seguida por el enfoque basado en Riesgo, ambas con amplia cobertura entre los grupos simulados. 

Contribuciones metodológicas: El estudio contribuye al avance del uso de SMA en problemas de seguridad de la información, demostrando su potencial para simular interacciones complejas entre el comportamiento humano y decisiones estratégicas en organizaciones. 

Contribuciones para la gestión: Presenta implicaciones prácticas para los gestores, al ofrecer evidencias sobre la eficacia de las estrategias de concientización y apoyar la asignación inteligente de recursos en políticas de seguridad más eficaces. 

Palabras clave: Seguridad de la Información, phishing, Sistemas Multiagente, Capacitación Corporativa, Gestión de Riesgos 

Biografía del autor/a

João Emmanuel D'Alkmin Neves, Facultad de Tecnología de Americana

Doctor en Tecnología por la Universidad Estatal de Campinas (2024). Magíster en Tecnología por la Universidad Estatal de Campinas (2018). Ex-becario del Programa Ciencia sin Fronteras (2013–2014). Tecnólogo en Análisis y Desarrollo de Sistemas por FATEC/Americana con intercambio académico en Ciencias de la Computación en SUNY – State University of New York (2015). Actualmente es Docente de Educación Superior en FATEC Americana y Editor de la Revista Tecnológica da Fatec Americana. Experiencia en programación multiplataforma, computación en la nube e internet de las cosas. Temas de investigación: inteligencia artificial, sistemas multiagente, minería de datos, aprendizaje automático y educación.

Citas

Albrecht, S. V., Christianos, F., & Schäfer, L. (2024). Multi‑agent reinforcement learning: Foundations and modern approaches. MIT Press. https://www.marl-book.com

Bateman, T. S., & Snell, S. A. (2017). Administração: Princípios e aplicações (11ª ed.). Cengage Learning.

Chiew, T. K., Yong, K. S. C., & Tan, C. L. (2018). A survey of phishing attacks: Their types, vectors and technical approaches. Expert Systems with Applications, 106, 1–20. https://doi.org/10.1016/j.eswa.2018.03.057

Davenport, T. H., & Harris, J. G. (2017). Competing on Analytics, Updated, with a New Introduction: The New Science of Winning. Harvard Business Review Press.

Fleury, A. C. C., & Fleury, M. T. L. (2000). Estratégias empresariais e formação de competências. Atlas.

Fornasier, M. O., Knebel, N. M. P., & Silva, F. V. (2024). Phishing e Engenharia Social: entre a criminalização e a utilização de meios sociais de proteção. Meritum: Revista de Derecho de la Universidad FUMEC, 15(1), 123-140. https://doi.org/10.46560/meritum.v15i1.7771

Hadnagy, C. (2018). Social engineering: The science of human hacking (2nd ed.). John Wiley & Sons.

He, W., Xu, W., Ge, X., Han, Q., Du, W., & Qian, F. (2022). Secure control of multiagent systems against malicious attacks: a brief survey. IEEE Transactions on Industrial Informatics, 18(6), 3595-3608. https://doi.org/10.1109/TII.2021.3126644

Kavar, H., Padilla, J. J., Vernon-Bido, D., Diallo, S. Y., Gore, R., & Shetty, S. (2021). Simulation for cybersecurity: state of the art and future directions. Journal of Cybersecurity, 7(1). https://doi.org/10.1093/cybsec/tyab005

Khonji, M., Iraqi, Y., & Jones, A. (2013). Phishing Detection: A Literature Survey. IEEE Communications Surveys & Tutorials, 15(4), 2091-2121. https://doi.org/10.1109/SURV.2013.032213.00009

Laudon, K. C., & Laudon, J. P. (2020). Sistemas de informação gerenciais (14ª ed.). Pearson.

Livingston, S. A., Sarafadeen, L. L., & Muhammad, A. B. (2024). Human-Centric Cybersecurity: Behavioral Insights and Strategic Approaches for Enhanced Awareness. Global Journal of Research in Engineering & Computer Sciences, 4(6), 107–113. gjrpublication. https://doi.org/10.5281/zenodo.14497164

Maximiano, A. C. A. (2022). Teoria Geral da Administração (9ª ed.). Atlas.

Moura, T. M., & D' Alkmin Neves, J. E. (2021). Análise de segurança em dispositivos internet das coisas. Revista Interface Tecnológica, 18(2), 15-27. https://doi.org/10.31510/infa.v18i2.1174

Neves, J. E. D. (2024). Mineração de dados aplicada a simulação de cenários complexos em sistemas multiagentes [Tese de doutorado, Universidade Estadual de Campinas]. Repositório Institucional da UNICAMP. https://www.repositorio.unicamp.br/acervo/detalhe/1395946

Neves, J. E. D. A. (2021). Modelo Baseado em Agentes para Simulação de Consumo de Energia Elétrica em Função do Comportamento Humano. Revista Eletrônica Anima Terra, 12, 89-103. https://fatecmogidascruzes.com.br/pdf/animaTerra/edicao12/artigo7.pdf

Neves, J. E. D., Pedro, P. S. M., de Freitas Gomes Hernandez, M., & Junior, L. A. F. (2023). Simulation of the implementation of domestic solar systems using multi-agent systems from web scraping. In Y. Iano, O. Saotome, G. L. Kemper Vásquez, C. Cotrim Pezzuto, R. Arthur, & G. Gomes de Oliveira (Eds.), Proceedings of the 7th Brazilian Technology Symposium (BTSym’21) (Vol. 207, pp. 85–97). Springer. https://doi.org/10.1007/978-3-031-04435-9_8

Resnick, N. E., & Bastos-Filho, C. J. A. (2024). Aplicação de Aprendizado de Máquinas para Detecção de URLs Phishing. Revista de Engenharia e Pesquisa Aplicada, 9(1), 41-49. https://doi.org/10.25286/repa.v9i1.2773

Robbins, S. P., & Coulter, M. (2020). Administração (14ª ed.). Pearson.

Souza, A. L. O., Bastos, C. V., Santos, P. M. S., Soares, N. M., & Neves, J. E. D. (2024). Cibersegurança na Agricultura de Precisão: Exploração à Aplicação de Medidas Preventivas. Advances in Global Innovation & Technology, 2, 61-73. https://doi.org/10.29327/2384439.2.2-5

Tan, Z., Beuran, R., Hasegawa, S., Jiang, W., Zhao, M., & Tan, Y. (2020). Adaptive security awareness training using linked open data datasets. Educ Inf Technol, 25, 5235–5259. https://doi.org/10.1007/s10639-020-10155-x

Tonezer, L. N., Silva, A. C. M., Almeida, A. H., & Neves, J. E. D. (2024). Simulações Multiagentes e Phishing: Explorando a Segurança em Ambientes de Nuvem. Revista Tecnológica da Fatec de Americana, 11(02). https://fatec.edu.br/revista/index.php/RTecFatecAM/article/view/393

Vilela, E., Ueda, E. T., & Gava, V. L. (2023). Phishing e engenharia social: Conceitos, modalidades, técnicas de detecção e prevenção de fraudes; uma revisão sistemática da literatura. In Anais do 19º Congresso Internacional sobre Gestão de Sistemas de Informação e Tecnologia – CONTECSI. FEA. https://ipt.br/2023/01/27/phishing-e-engenharia-social-conceitos-modalidades-tecnicas-de-deteccao-e-prevencao-de-fraudes-uma-revisao-sistematica-da-literatura/

Wooldridge, M. (2009). An introduction to multiagent systems (2nd ed.). Wiley.

Publicado

2026-06-23

Cómo citar

Matthiesen Silva, A. C., & D’Alkmin Neves, J. E. (2026). Seguridad de la información como estrategia de gestión: Evaluación de entrenamientos personalizados para la prevención del phishing . Revista Gestão & Tecnologia, 26(2), 216–241. https://doi.org/10.20397/2177-6652/2026.v26i2.3251

Número

Sección

ARTIGOS