Melhorando a Acurácia da Detecção de Lavagem de Dinheiro na Rede Bitcoin - Rebello, Gabriel; Hu, Yining; Thilakarathna, Kanchana; Batista, Gustavo; Seneviratne, Aruna; Duarte, Otto Carlos Muniz Bandeira (Anais do Simpósio Brasileiro de Redes de Computadores e Sistemas Distribuídos (SBRC); 2020: Anais do XXXVIII Simpósio Brasileiro de Redes de Computadores e Sistemas DistribuídosDO - 10.5753/sbrc.2020.12321, 2020)
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.