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Este estudo de investigação examina o papel fundamental dos Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLMs) e do Processamento de Linguagem Natural (NLP) na transformação das operações de inteligência de defesa nacional perante a sobrecarga de informação. No cenário contemporâneo de segurança digital, as agências de defesa são inundadas por vastos volumes de dados de ameaças não estruturados, redundantes e fragmentados de diversas fontes globais, o que dificulta uma análise oportuna e precisa. O estudo aborda este desafio crítico ao conceber e avaliar uma estrutura impulsionada por IA especificamente para a correlação semântica em tempo real e desduplicação inteligente de indicadores de ciberameaças partilhados. Utilizando conjuntos de dados de inteligência de código aberto e sintéticos, o sistema proposto emprega técnicas avançadas de incorporação (embeddings) para compreender o significado contextual, agrupar ameaças relacionadas e eliminar redundâncias semânticas. Os resultados demonstram conclusivamente que esta abordagem baseada em LLM supera substancialmente os sistemas convencionais de correspondência de palavras-chave, tanto em precisão como em velocidade de processamento. A integração de tais ferramentas de inteligência semântica não só alivia a carga cognitiva dos analistas humanos, como também fornece uma inteligência mais clara e acionável.
