Combatendo fraudes online com FraudTalon
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Depois de receber tantas mensagens dos meus pais, esposa, irmã e amigos perguntando se certos e-mails ou anúncios que viram nas redes sociais eram legítimos, decidi criar uma ferramenta para ajudar a identificar fraudes, golpes e tentativas de phishing.
Foi assim que nasceu o FraudTalon
Atualmente ele está na versão MVP 0.0.1 — funcionalidades básicas, heurísticas simples (comecei com NLP mas deixei de lado — por enquanto, não é necessário) e um único LLM baseado em nuvem. O objetivo neste estágio é validar a ideia.
Construí usando ferramentas que conheço bem: Python, Django, PostgreSQL, Celery e OpenAI. Mas quero que isso evolua para uma plataforma multi-LLM. Não me interessa depender de serviços caros, fechados e opacos, hospedados na nuvem de terceiros. Escrevi mais sobre essa mentalidade no meu projeto SovereignRAG.
Sem no-code/low-code, sem fluxos estilo n8n. Não precisei disso. E sim, tenho um certo preconceito com no-code — sou um dev das antigas — do mesmo jeito que eu tinha preconceito com IA um ano atrás. As coisas mudam.
Roteiro (Roadmap):
- Upload e análise de arquivos
.eml - Validação de URLs com fontes externas como o SpamHaus
- Verificação de números de telefone
- Inspeção de QR codes
Por enquanto, você pode colar o corpo bruto de um e-mail e obter uma análise de risco instantânea. Mas isso é só o começo.
Essa é uma ferramenta para devs, profissionais de segurança, mentes curiosas — e qualquer um que já viu alguém cair num golpe.
Vamos tornar a internet um pouco menos perigosa. Uma análise por vez.