Este trabalho apresenta uma extensão para o navegador Google Chrome capaz de detectar sites fraudulentos (páginas de phishing, lojas falsas e portais de impersonação) em tempo real, sem dependência de serviços externos. A extensão aplica um modelo de Machine Learning treinado sobre 45 features extraídas da URL, do conteúdo HTML e da estrutura da página visitada, com inferência executada localmente no dispositivo do usuário. Foi construído um dataset próprio de URLs reais rotuladas e o modelo implantado foi avaliado com rigor metodológico: separação estrita entre dados reais e sintéticos no teste, comparação direta com algoritmos alternativos (Random Forest, SVM e kNN) sobre o mesmo split, e validação cruzada estratificada para confirmar a estabilidade dos resultados entre diferentes divisões dos dados.