Zarpelão, Bruno BogazFukaya, Felipe de Almeida2026-09-212026-09-212025-06-25https://repositorio.uel.br/handle/123456789/19984Os Modelos de Linguagem de Larga Escala (do inglês Large Language Models) têm ganhado crescente destaque, impulsionados pelo surgimento de chatbots como ChatGPT. Nos últimos anos, estudos têm investigado a aplicação desses modelos de inteligência artificial em diversas áreas da indústria computacional. Diante disso, este trabalho procura responder a seguinte pergunta: É possível que um programador inexperiente na área de segurança web, utilizando um chatbot baseado em LLM como o ChatGPT, gere testes de segurança eficazes para a sua aplicação web? Para responder a esta pergunta, um roteiro de ações foi desenvolvido, a fim de padronizar a interação com a ferramenta e avaliar não só os testes de segurança gerados, mas também o processo de desenvolvimento em conjunto com o chatbot. No decorrer do trabalho, foi observado que, apesar do grande repertório de conhecimento possuído pelo chatbot, há indícios da qualidade do conteúdo gerado ser dependente da quantidade de contexto providenciado pelo desenvolvedor, tornando o trabalho de alguém inexperiente desafiadorporAPI WEBAPI RESTfulModelos de Linguagem de Larga EscalaDetecção de VulnerabilidadesTestes de SegurançaTestes de PenetraçãoTrabalho de Conclusão de GraduaçãoCiências Exatas e da Terra - Ciência da ComputaçãoCiências Exatas e da Terra - Ciência da ComputaçãoWEB APIRESTful APIsLarge Language ModelsVulnerability DetectionSecurity TestingPenetration Testing