Detecção de Fraudes em Criptomoedas utilizando Métodos de Classificação de Séries Temporais baseados em Redes Neurais - Caffé, Luiz Alfredo Zenon da Mata; Braga, Rogério Zupo; Pereira Júnior, Lourenço Alves; Cesar, Cecilia de Azevedo Castro; Marcondes, Cesar Augusto Cavalheiro (Anais do Simpósio Brasileiro de Cibersegurança (SBSeg), 2023)
Este artigo apresenta um método baseado em modelos preditivos de redes neurais para detecção de fraudes em criptomoedas provenientes de Initial Coin Offering (ICO). Através da análise de Séries Temporais geradas a partir de tabelas de fluxo de transações na rede Ethereum, foram desenvolvidas 5 séries temporais normalizadas que serviram como entrada para os modelos de Redes Neurais Artificiais (RNA) MLP, CNN-MLP e LSTM-MLP projetados para classificação. Dado que 78% das atividades de ICO são fraudulentas, este método é um importante passo em direção à prevenção de fraudes em criptomoedas. Os resultados obtidos na pesquisa foram bastante satisfatórios, com um valor de Recall de até 91% em alguns casos.