Melhorando a Acurácia da Detecção de Lavagem de Dinheiro na Rede Bitcoin

Rebello, G; Hu, Y; Thilakarathna, K; Batista, G; Seneviratne, A; Duarte, OCMB

Melhorando a Acurácia da Detecção de Lavagem de Dinheiro na Rede Bitcoin

Rebello, G Hu, Y

Thilakarathna, K Batista, G Seneviratne, A Duarte, OCMB

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Publisher:: Sociedade Brasileira de Computacao - SB
Publication Type:: Conference Proceeding
Citation:: Anais XXXVIII Simpósio Brasileiro de Redes de Computadores e Sistemas Distribuídos (SBRC 2020), pp. 728-741

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	Melhorando a Acuracia da Detecc¸ ´ ao de ˜.pdf	Published version	798.38 kB	Adobe PDF	View/Open

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Field	Value	Language
dc.contributor.author	Rebello, G
dc.contributor.author	Hu, Y https://orcid.org/0000-0002-6233-743X
dc.contributor.author	Thilakarathna, K
dc.contributor.author	Batista, G
dc.contributor.author	Seneviratne, A
dc.contributor.author	Duarte, OCMB
dc.date.accessioned	2024-03-11T04:25:49Z
dc.date.available	2024-03-11T04:25:49Z
dc.identifier.citation	Anais XXXVIII Simpósio Brasileiro de Redes de Computadores e Sistemas Distribuídos (SBRC 2020), pp. 728-741
dc.identifier.uri	http://hdl.handle.net/10453/176467
dc.description.abstract	<jats:p>A rede Bitcoin é um sucesso por permitir a transferência de criptomoeda com um baixo custo, de forma rápida, sem limites geográficos e sem a intervenção de um banco intermediador. Está sendo apontada como uma possível solução para mais de um bilhão de pessoas que não tem acesso ao sistema financeiro por causa dos altos custos. Por outro lado, a rede Biticoin é pseudo-anônima e tem sido usada para uma enorme variedade de atividades financeiras dúbias e ilegais. Este artigo investiga as atividades de lavagem de dinheiro na rede Bitcoin através de diversos mecanismos que procuram melhorar o desempenho de classificadores na análise de um conjunto de dados desbalanceado devido a uma classe minoritária com muito poucas amostras. A análise considera o conjunto de dados Elliptic com mais de 200 mil transações de Bitcoin, sendo o maior conjunto rotulado de dados publicamente disponível que existe hoje de todas as criptomoedas. Os experimentos realizados mostram a eficácia de cada estratégia na melhora da classificação das atividades de lavagem de dinheiro tais como: i) o percentual de repartição do conjunto de dados em treino e teste; ii) heurísticas de sobre-amostragem; ii) diferentes algoritmos de aprendizado de máquina; iv) algoritmo de reforço de aprendizado adaptativo e v) descoberta automática de características. Os resultados mostram um bom desempenho do algoritmo de sobre-amostragem AdaSyn e que o maior ganho em desempenho foi com o classificador floresta aleatória.</jats:p>
dc.language	en
dc.publisher	Sociedade Brasileira de Computacao - SB
dc.relation.ispartof	Anais XXXVIII Simpósio Brasileiro de Redes de Computadores e Sistemas Distribuídos (SBRC 2020)
dc.relation.ispartof	Anais XXXVIII Simpósio Brasileiro de Redes de Computadores e Sistemas Distribuídos (SBRC 2020)
dc.relation.isbasedon	10.5753/sbrc.2020.12321
dc.rights	info:eu-repo/semantics/closedAccess
dc.title	Melhorando a Acurácia da Detecção de Lavagem de Dinheiro na Rede Bitcoin
dc.type	Conference Proceeding
pubs.organisational-group	University of Technology Sydney
pubs.organisational-group	University of Technology Sydney/Faculty of Engineering and Information Technology
pubs.organisational-group	University of Technology Sydney/Faculty of Engineering and Information Technology/School of Computer Science
utslib.copyright.status	closed_access	*
dc.date.updated	2024-03-11T04:25:48Z
pubs.publication-status	Published online

Abstract:

A rede Bitcoin é um sucesso por permitir a transferência de criptomoeda com um baixo custo, de forma rápida, sem limites geográficos e sem a intervenção de um banco intermediador. Está sendo apontada como uma possível solução para mais de um bilhão de pessoas que não tem acesso ao sistema financeiro por causa dos altos custos. Por outro lado, a rede Biticoin é pseudo-anônima e tem sido usada para uma enorme variedade de atividades financeiras dúbias e ilegais. Este artigo investiga as atividades de lavagem de dinheiro na rede Bitcoin através de diversos mecanismos que procuram melhorar o desempenho de classificadores na análise de um conjunto de dados desbalanceado devido a uma classe minoritária com muito poucas amostras. A análise considera o conjunto de dados Elliptic com mais de 200 mil transações de Bitcoin, sendo o maior conjunto rotulado de dados publicamente disponível que existe hoje de todas as criptomoedas. Os experimentos realizados mostram a eficácia de cada estratégia na melhora da classificação das atividades de lavagem de dinheiro tais como: i) o percentual de repartição do conjunto de dados em treino e teste; ii) heurísticas de sobre-amostragem; ii) diferentes algoritmos de aprendizado de máquina; iv) algoritmo de reforço de aprendizado adaptativo e v) descoberta automática de características. Os resultados mostram um bom desempenho do algoritmo de sobre-amostragem AdaSyn e que o maior ganho em desempenho foi com o classificador floresta aleatória.

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http://hdl.handle.net/10453/176467