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FINANÇAS COMPORTAMENTAIS · PSICOLOGIA ECONÔMICA

Como usei Python e Streamlit para criar um analisador inteligente de links maliciosos (CreatorGuard)

Olá, pessoal! Quero compartilhar com vocês um projeto open-source que desenvolvi recentemente chamado CreatorGuard. Ele nasceu de uma dor real:…

Por
Bruno Leite,
Repórter de Aprendizado
Bio e blog
13/09/2026 05:03
3 min de leitura
ATUALIZADO às 19:00

Olá, pessoal!

Quero compartilhar com vocês um projeto open-source que desenvolvi recentemente chamado CreatorGuard. Ele nasceu de uma dor real: o aumento massivo de ataques de phishing focados em criadores de conteúdo (Youtubers, Streamers, etc.) por meio de propostas comerciais e patrocínios falsos.

O objetivo do app é permitir que o usuário cole o link de uma proposta e receba uma análise de risco imediata.

🛠️ Como Funciona por Trás dos Panos?

A aplicação foi construída inteiramente em Python e utiliza o Streamlit para a interface web. A lógica faz uma varredura automática na URL enviada buscando padrões comuns de golpes:

Identificação de encurtadores e links camuflados: Desmascara a URL real por trás do redirecionamento.
Ausência de HTTPS: Alerta se o site de destino não possui criptografia básica.
Downloads de alto risco: Detecta se o link aponta diretamente para plataformas de download como MediaFire ou para extensões altamente perigosas (.zip, .exe) — que geralmente servem para roubar cookies de sessão e credenciais ativas do navegador.

🚀 Desafios de Desenvolvimento

O maior desafio foi criar uma interface extremamente limpa e responsiva (focada em dispositivos móveis) sem perder a velocidade na execução dos scripts de checagem em segundo plano, já que o Streamlit reexecuta o código a cada interação.

O projeto já conta com integração contínua (CI/CD) direto com o GitHub e está hospedado na nuvem do Streamlit.

🔗 Código e Aplicação

O projeto é 100% aberto e quem quiser testar, contribuir ou criticar a arquitetura, sinta-se à vontade:

Cód. no Github: https://github.com/Hamilton-32/creatorguard
Aplicativo Rodando: https://creatorguard-hamilton.streamlit.app/

Gostaria muito do feedback de vocês: quais outras heurísticas ou validações de segurança vocês acham que seriam interessantes mapear via código para deixar a varredura ainda mais robusta?

Pontos-chave

Olá, pessoal!Quero compartilhar com vocês um projeto open-source que desenvolvi recentemente chamado CreatorGuard.
Ele nasceu de uma dor real: o aumento massivo de ataques de phishing focados em criadores de conteúdo (Youtubers, Streamers, etc.) por meio de propostas comerciais e patrocínios falsos.O objetivo do app é permitir que o usuário cole o link…
A lógica faz uma varredura automática na URL enviada buscando padrões comuns de golpes:Identificação de encurtadores e links camuflados: Desmascara a URL real por trás do redirecionamento.Ausência de HTTPS: Alerta se o site de destino não possui criptografia básica.Downloads de…
no Github: https://github.com/Hamilton-32/creatorguardAplicativo Rodando: https://creatorguard-hamilton.streamlit.app/Gostaria muito do feedback de vocês: quais outras heurísticas ou validações de segurança vocês acham que seriam interessantes mapear via código para deixar a varredura ainda mais robusta?

Perguntas frequentes

Respostas institucionais sobre esta cobertura, fontes e limites editoriais.

Sobre o que trata “Como usei Python e Streamlit para criar um analisador inteligente…”?: Olá, pessoal!Quero compartilhar com vocês um projeto open-source que desenvolvi recentemente chamado CreatorGuard. Ele nasceu de uma dor real: o aumento massivo de ataques de phishing focados em criadores de conteúdo (Youtubers, Streamers, etc.) por meio…
O que a matéria explica sobre “Pontos-chave”?: Olá, pessoal!Quero compartilhar com vocês um projeto open-source que desenvolvi recentemente chamado CreatorGuard.Ele nasceu de uma dor real: o aumento massivo de ataques de phishing focados em criadores de conteúdo (Youtubers, Streamers, etc.) por meio de propostas comerciais e patrocínios falsos.O objetivo…
Por que Psicologia econômica importa agora?: O tema impacta decisões e debates cotidianos ligados a Psicologia econômica. A redação destaca fatos, datas e implicações práticas sem substituir orientação profissional personalizada.
Quem edita o conteúdo do Estrato Mente?: A cobertura é produzida e revisada pela equipe editorial do Estrato Mente, com editor-chefe responsável pela linha editorial. Conheça a redação em https://mente.estrato.cc/equipe/.
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Bruno Leite

Bruno Leite integra a equipe editorial do Estrato Mente, vertical da rede Estrato, na função de Repórter de Aprendizado. O escopo permanente de cobertura inclui estudo, memória e foco, com atenção ao leitor brasileiro que busca contexto factual, datas oficiais e implicações práticas. Na produção diária, prioriza fontes primárias (órgãos públicos, balanços, papers e documentos oficiais), cruza pelo menos duas referências independentes quando o tema é contestado e evita manchetes que prometam certeza onde há incerteza. Critérios de qualidade: lead com o fato principal, atribuição clara de autoria da equipe Estrato, atualização com selo quando há mudança material e linguagem acessível sem simplificar demais o risco ou o contexto. Trabalha sob revisão da mesa editorial e do editor-chefe do portal. Matérias YMYL recebem segunda leitura antes da publicação e podem ser atualizadas quando surgem novos dados oficiais. Limites: este perfil descreve o papel editorial na marca Estrato. O conteúdo publicado é informativo e não constitui aconselhamento médico, financeiro, jurídico ou profissional personalizado. Transparência ao leitor: metodologia em /metodologia/, ética em /etica-editorial/, correções em /correcoes/, equipe em /equipe/ e canal em /contato/ ([email protected]). Na página-mãe da rede, a bio ampliada e o arquivo de matérias ficam em estrato.cc/blog/, com link para o arquivo do autor em cada portal.