Identificação de perfis de comportamento de usuários no Ethereum utilizando técnicas de aprendizado de máquina - Valadares, Júlia A.; Oliveira, Vinicius C.; Sousa, José Eduardo de Azevedo; Bernardino, Heder S.; Villela, Saulo Moraes; Vieira, Alex B.; Gonçalves, Glauber Dias (Workshop em Blockchain: Teoria, Tecnologias e Aplicações (WBlockchain); 2021: Anais do IV Workshop em Blockchain: Teoria, Tecnologias e AplicaçõesDO - 10.5753/wblockchain.2021.17129, 2021)
Ethereum é uma das maiores plataformas de cripto ativos atualmente, e vem se tornando um ambiente de negócios digitais entre usuários. O Ethereum foi concebido para permitir transações descentralizadas entre usuários anônimos. Contudo, o desenvolvimento de métodos para identificar perfis de comportamentos de usuários, mantendo suas identidades anônimas, têm o potencial para alavancar negócios nessa plataforma. Nesse trabalho, investigamos o uso de aprendizado de máquina para classificar um perfil de usuário como profissional ou comum a partir de atributos de suas transações. Essa classificação é desafiadora devido à pequena fração de usuários publicamente rotulados no Ethereum e ainda a fração consideravelmente menor de usuários profissionais. Para conduzir essa investigação, treinamos modelos considerando conjuntos cuidadosamente balanceados de transações com usuários rotulados. Nossos resultados mostram modelos de alto desempenho para a classificação de perfis, alcançando desempenho superior a 90% para acurácia, precisão, revocação e demais medidas relacionadas. Adicionalmente, identificamos as características mais relevantes em transações para essa classificação.