Arquitetura de Tempo Real e Modelo de Aprendizado de Máquina para Detecção de Fraudes de Cartão de Crédito - Santos, Robson S.; Araújo, Robesvânia; Rego, Paulo A. L.; M. Filho, José M. da S.; S. Filho, Jarélio G. da; C. Neto, José D.; Freitas, Nicksson C. A. de; Rodrigues, Emanuel B. (Anais do Simpósio Brasileiro de Cibersegurança (SBSeg); 2023: Anais do XXIII Simpósio Brasileiro de Segurança da Informação e de Sistemas Computacionais, 2023)
Diante da necessidade crescente de sistemas seguros e eficientes para detectar fraudes em transações de cartões de crédito em tempo real, este estudo propõe e avalia uma abordagem de detecção de fraude baseada em aprendizado de máquina, integrada a uma arquitetura em tempo real de um banco virtual. A arquitetura multicamadas utilizada permite uma clara divisão de responsabilidades, resultando em operações otimizadas e eficientes. Com o uso do modelo de aprendizado de máquina Random Forest, o sistema é capaz de fazer previsões precisas sobre possíveis transações fraudulentas. Essa implementação fornece resultados robustos e confiáveis, com acurácia de 99,98%, precisão de 99,97%, revocação de 100% e F1-score de 99,88%, destacando o potencial do aprendizado de máquina para melhorar significativamente a eficácia da detecção de fraudes.