APRENDIZADO & COGNIÇÃO
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:…
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?
Leia também
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 Aprendizado & Cognição importa agora?
- O tema impacta decisões e debates cotidianos ligados a Aprendizado & Cognição. 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/.
- Quais fontes o Estrato prioriza?
- Priorizamos fontes primárias (órgãos oficiais, balanços, estudos revisados, documentos públicos) e cruzamos informações antes da publicação, conforme a política editorial.
- Como solicitar correção de uma matéria?
- Envie o pedido pela página de Correções (https://mente.estrato.cc/correcoes/) ou Contato (https://mente.estrato.cc/contato/). Erros materiais são corrigidos com registro da atualização.
- O conteúdo constitui aconselhamento profissional?
- Não. As matérias têm caráter informativo e jornalístico. Decisões financeiras, de saúde, jurídicas ou educacionais devem considerar profissionais habilitados e a sua situação particular.
- Onde acompanhar a política editorial do Estrato Mente?
- Metodologia, ética e transparência estão em https://mente.estrato.cc/metodologia/, https://mente.estrato.cc/etica-editorial/ e https://mente.estrato.cc/politica-editorial/.
[…] Como usei Python e Streamlit para criar um analisador inteligente de links maliciosos (CreatorGuard) […]