Detección de fraude en Finanzas Descentralizadas usando Aprendizaje Automático

Desde que se introdujo Bitcoin en 2008, la tecnología blockchain ha demostrado que puede usarse para crear un sistema financiero que no depende de intermediarios de confianza. Esto permitió el desarrollo de las Finanzas Descentralizadas (DeFi). En DeFi, los usuarios pueden acceder a varios servicios financieros como préstamos, comercio e inversión, todo en una blockchain sin necesidad de bancos o corredores. Sin embargo, aunque hay muchas oportunidades en DeFi, también hay riesgos significativos, especialmente en lo que respecta al fraude y actividades maliciosas.

#La necesidad de Detección de fraudes

Con el crecimiento de DeFi, ha aumentado el número de delitos financieros. Detectar a los actores malos temprano se vuelve crucial para mantener la seguridad e integridad del sistema financiero. La detección de fraudes en este espacio puede ayudar a proteger los fondos de los usuarios y mejorar la confianza en las plataformas DeFi.

#Usando Aprendizaje automático para la detección de fraudes

Este documento presenta una forma de usar técnicas de aprendizaje automático para detectar fraudes en finanzas descentralizadas. El aprendizaje automático puede analizar grandes cantidades de datos e identificar patrones que podrían indicar comportamientos maliciosos. Al entrenar algoritmos en un conjunto de datos de Transacciones, estos modelos pueden aprender a reconocer actividades sospechosas.

#Recolección de datos y Características

Para desarrollar un sistema efectivo de detección de fraudes, los investigadores reunieron una gran cantidad de datos. Se enfocaron en los principales protocolos DeFi, recolectando transacciones de más de 23 plataformas en un plazo desde mayo de 2019 hasta marzo de 2023. Esto resultó en más de 54 millones de transacciones vinculadas a aproximadamente 550,000 direcciones únicas.

La extracción de características es esencial para el éxito del aprendizaje automático. Los investigadores recolectaron un conjunto de características basadas en el comportamiento de las transacciones de los usuarios. Esto incluye tanto características transaccionales tradicionales como características específicas relacionadas con actividades DeFi. El objetivo era crear un conjunto de datos robusto que pudiera ayudar a identificar cuentas maliciosas.

#Enfrentando datos desbalanceados

Un desafío en la detección de fraudes es la naturaleza desbalanceada de los datos. Hay significativamente más cuentas legítimas que fraudulentas. Para lidiar con esto, los investigadores utilizaron técnicas como SMOTE, que ayuda a balancear el conjunto de datos creando ejemplos sintéticos de la clase minoritaria (cuentas fraudulentas).

#Algoritmos de aprendizaje automático

Los investigadores emplearon varios algoritmos de aprendizaje automático para clasificar las transacciones. Se probaron cinco modelos diferentes: Regresión Logística, Bosque Aleatorio, Máquina de Vectores de Soporte (SVM), XGBoost y una Red Neuronal Artificial (ANN). Cada modelo fue evaluado en base a su rendimiento usando métricas estándar como Precisión, Recall y F1-score.

#Resultados experimentales

Los resultados mostraron que todos los modelos tuvieron un buen desempeño al identificar cuentas legítimas. Sin embargo, hubo diferencias notables en la identificación correcta de cuentas fraudulentas. Entre los modelos probados, XGBoost y la Red Neuronal destacaron, logrando altas puntuaciones en precisión y recall. Esto indica que fueron efectivos para reconocer actividades maliciosas mientras minimizaban los falsos positivos.

La introducción de características relacionadas con DeFi mejoró significativamente el rendimiento del modelo. En muchos casos, estas características proporcionaron un contexto vital que ayudó a identificar a los actores malos con más precisión.

#Importancia de las características

Analizar la importancia de las características reveló que las relacionadas con DeFi contribuyeron significativamente a la efectividad de los modelos. Las características transaccionales tradicionales también fueron valiosas, pero las características relacionadas con DeFi proporcionaron información adicional que no era inmediatamente clara. Esto sugiere que incorporar un conjunto más amplio de características puede mejorar los sistemas de detección de fraudes.

#Lecciones y trabajo futuro

Aplicar aprendizaje automático para detectar fraudes en DeFi es un esfuerzo prometedor. La investigación confirma que nuevas características derivadas de actividades DeFi ayudan a mejorar la clasificación. La capacidad de clasificar y detectar cuentas fraudulentas puede, en última instancia, mejorar la confianza de los usuarios en las finanzas descentralizadas.

Todavía queda trabajo por hacer. Investigaciones futuras podrían explorar métodos de aprendizaje automático más avanzados, incluyendo enfoques de aprendizaje profundo. Además, los investigadores planean investigar más técnicas de preprocesamiento y mejoras continuas que pueden mejorar la efectividad general del sistema.

#Conclusión

La intersección de blockchain y la tecnología financiera presenta tanto oportunidades como desafíos. Mientras que las finanzas descentralizadas han abierto nuevas avenidas para los usuarios, también han atraído entidades maliciosas buscando explotar vulnerabilidades. Al aplicar técnicas de aprendizaje automático, podemos identificar y entender mejor estas amenazas.

Este trabajo muestra que es posible crear un sistema que no solo detecta fraudes, sino que también se adapta y mejora mediante la inclusión de nuevos datos y características. A medida que DeFi sigue creciendo, los esfuerzos en detección de fraudes serán cruciales para asegurar que este modelo financiero pueda prosperar de forma segura y protegida.